而我们所做的增强型分析也并不意味着和大模型数据分析泾渭分明，我们会把包括大模型在内的多种技术，根据它们适合的场景，作为产品的功能模块，迭代到产品上，从效果上客户受益是我们的终极目的。▲ 沙海洲 杨巍： Gartner对toB的信息服务行业确实有很大影响，这次有好几位参会的嘉宾网站上都直接引用了Gartner的某句...
大模型技术在数据分析领域的核心优势包括自然语言处理、模式识别、代码生成、自动化实时分析和数据处理的可扩展性。这些优势使得数据分析更加高效、准确,也使得非技术背景的人员能够轻松进行数据分析。 四、案例深度解析 波司登:AIOT+大模型赋能零售 波司登利用AIOT技术和大模型,实现了对顾客行为的精准分析,优化了库存管理...
动态预警:借助数据机器人的动态预警能力,实现数据自动找人,将业务数据的异常波动主动推送到相关人和钉钉群,帮助业务部门及时发现问题并采取有效措施。 智能分析:数据分析算法化,支持归因、TopN、维度下钻、时序预测等等算法,以及动态的操作推荐。 智能洞察:具备时序异常检测、因果关联、波动归因等主动洞察能力,自动的发现有...
大模型+数据分析的结合为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。然而，要实现这一技术的广泛应用，企业需要克服集成难题，加大对数据管理的投资，并明确落地过程中的关键考虑因素。通过精心设计和实施，大模型有望成为企业数据分析的强大助力，推动数字化转型的深入发展。在这一过程中，企业需要不断探索和实践，从技术...
事实上，随着各行各业数字化转型升级的持续推进，类似的数据分析场景已经遍布各个领域。随着数据驱动决策在全球范围内的广泛应用，数据分析的价值日益凸显。然而，传统的数据分析方法往往需要深厚的技术知识和专业技能，这在一定程度上限制了其在更广泛的场景中的应用。随着科技的发展，数据分析的交互方式也在不断演进。...
数据分析是我们认为的大模型在2024年的一个重要落地场景，这背后的一大原因是，数据分析正在朝着逐渐降低入门门，增强企业业务部门自主性，从而实现自助式分析能力的方向发展。从最初业务部门提出需求，IT部门进行满足；到业务部门提出需求，数据分析部门进行满足；再到如今的敏捷分析（对话式BI），都是在希望让业务部门...
分析用户数据中的大模型技术是指利用大模型,即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型,来对用户数据进行深入的分析和挖掘,从而提高用户数据的价值和意义。分析用户数据中的大模型技术的目的是利用大模型的优势,例如高效、准确、智能等,来解决用户数据分析中的难题和挑战,例如数据量大、数据复杂、数据多样等。分析...
分析用户数据中的大模型技术是指利用大模型,即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型,来对用户数据进行深入的分析和挖掘,从而提高用户数据的价值和意义。分析用户数据中的大模型技术的目的是利用大模型的优势,例如高效、准确、智能等,来解决用户数据分析中的难题和挑战,例如数据量大、数据复杂、数据多样等。分析...
多维度下钻分析:将PV值按照日期、地理位置、机型、操作系统、IP等不同维度进行分析 通过多维度展示结果,给出PV数据的解释,是虚假流量?(全部来自某IP),数值异常高?(某天数据上涨) 图源网络侵删 02 留存分析模型 干啥的:分析用户参与情况/活跃程度,考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产...
Kyligence就是按照这个思路,来变革数据分析交互体验的。 基于大模型,构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验,要做好这个事情,关键的有三个方面:基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求;联通指标平台来进行数据计算和分析,给出分析结果;打通各个SaaS系统,以分析结果推动业务流程改善,提升管理与经营效率,...