处理缺失值：通过填充、删除或插值等方法提高数据的完整性。处理异常值：识别并处理数据中的异常点，排除干扰因素。数据归一化/标准化：将数据转换到同一尺度上，便于后续处理和分析。数据格式化：根据大模型的需求，将数据转换为合适的格式，如文本、图像、音频等。对文本数据进行分词、去停用词等处理，以便更好地进行...
2024年,随着“大模型+数据分析”技术的飞速发展,我们看到了一系列创新实践,它们正在重新定义数据消费方式,释放数据的无限生产力。 一、技术革新引领商业未来 “大模型+数据分析”的结合,不仅仅是技术进步的象征,更是推动各行各业创新和转型的重要力量。从金融科技到智能制造,从零售消费到智慧城市建设,大模型技术正在帮...
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...
3.模式识别和关联分析：大模型擅长在大量数据中揭示复杂关联，进行智能推理和预测，对市场趋势和消费者行为的理解至关重要。4.代码生成和自动化：大模型能自动生成代码，提高数据处理和分析的效率和准确性，降低门槛。5.自动化和实时分析：大模型简化数据处理，提高员工对数据结果的反应效率，支持实时分析。6.数据处理...
一、大模型数据分析的概念和挑战大模型数据分析是指对大规模数据集进行建模和分析的过程。这些数据集可能包含数十亿甚至数百亿个数据点,并且通常包含多种类型的数据,例如文本、图像和视频等。大模型数据分析的挑战主要来自于数据规模巨大、数据复杂性高、计算资源需求量大以及高精度要求等方面。首先,数据规模巨大使得数据...
第三，识别模式、相关性和关系。大模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联，能够基于现有数据进行智能推理和预测，这种能力对于准确预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。例如，通过分析历史销售数据来预测未来销售趋势。第四，代码生成和自动化。大模型能够自动生成代码，帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本，可以...
大模型技术在数据治理过程中有诸多落地场景，包括但不限于数据资产盘点、数据分类分级规则制定和识别等。汪科科 3 大模型时代，企业需要的是将更多的信息萃取为企业知识变为长久的分析资产 观远数据创新产品负责人章臻指出：我们长期扎根于客户真实场景，发现企业经常遇到的问题是由于各部门和中高层领导的视角不同，导致...
数据分析挖掘作为一个知识密集型的研发活动,大模型应该可以充分发挥辅助作用,将一些繁琐的工作自动化,提升数据分析效率。本文按照CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining,跨行业数据挖掘标准流程)分析阶段,分别探索不同阶段大模型可能的应用场景。基于这些分析,可以发现有可能开发出一些列交互式小工具...
粘贴到Jupyter NoteBook,替换file_path、api_key成自己的,修改messages中你想让大模型做的数据分析任务,执行即可。 如果你有别的大模型的 api,这套代码依然适用,额外替换一下base_url、model即可. messege 也可以任意修改,比如我让它把图表背景改成黑色,输出就是这样...
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...