以 Analysis Entity 为基点,QuickInsight 将 <AE, Type, Property> 三元组作为数据分析的基本单元,其中 Type 表示该 AE 原始数据分布下的特征类型,例如趋势(trend)、变更点(change point)等特征;Property 则对该特征的属性进行编码(即符号化),例如趋势型特征的方向、变更点的具体位置等。Type 和 Property 的加入...
所以,现在我们的基于LLM的数据分析师可以使用您的数据库中的数据并回答问题。这是一个巨大的进步。我们可以把我们的SQL数据库助手作为基于LLM的数据分析师的工具。这是我们第一个技能。 这个助手现在可以回答与数据相关的问题,并自主工作。但是,数据分析工作的关键在于协作。所以在下一篇文章中,我们会增加记忆力和学习...
从统计结果可以看出,赛题的数据集类别发布存在较为不均匀的情况。在训练集中科技类新闻最多,星座类最少 2.3字符发布统计 【刚开始是直接对全部数据进行字符统计分析,结果显示memoryerror(七千元的轻薄本电脑带不动啊!!!) 使用截取了数据的前四分之一数据分析】 好奇这个数据有多大 train_df.info() 1. 200000数...
在继续LLM之前,让我们尝试定义什么是分析以及我们作为分析师要做什么任务。 我的座右铭是,分析团队的目标是帮助产品团队在可用时间内根据数据做出正确的决策。这是一个很好的使命,但为了定义LLM分析师的范围,我们应该进一步分解分析工作。 我...
受人类数据分析过程中意义构建机制的启发,MetaInsight 可抽象出“归纳假设”和“验证性质询”两个关键机制,并由此在 QuickInsight 的基础上,获得更具结构化语义的数据洞察。依靠基本的数据洞察机制,MetaInsight 通过捕捉某个特定数据区域(data scope)原始数据分布的关键特征,可实现该数据区域的知识提取。在此基础上,Meta...
加上表格规范化操作之后，使得扰动后的表格数据的分析效果能回到正常水平，相当于基本消除了表结构扰动的...
随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLM)已经在各种场景中展现了惊人的应用价值,从自然语言处理到复杂的数据分析,LLM似乎正在不断改变我们获取和处理信息的方式。 然而,如何有效地利用这些模型,以及如何根据特定的应用需求进行选型和配置,仍然是许多研究者和开发者面临的挑战。
1.2.4 数据分析师与自然语言处理 数据分析师需要处理和分析大量的文本数据,以便从中抽取有用的信息。自然语言处理技术可以帮助数据分析师更有效地处理文本数据,例如通过文本分类、情感分析、实体识别等任务。大语言模型(LLM)是自然语言处理领域的一种重要技术,它们可以为数据分析师提供自然语言处理能力,从而帮助他们更有效...
LLM作为"黑匣子",其预测和决策背后的数据影响难以理解,需要进行更深入的理论分析以了解语言和时序数据之间的潜在模式相似性。此次「时序时空大模型读书会」第三期将由发起人——中国科学院计算技术研究所副研究员的姚迪老师主持,邀请到了中国...
传统BI工具能力的升级: 利用LLM强大的语义理解能力,将传统的BI中的部分功能优化为基于自然语言的交互式分析,大幅提升效率。 简单的数据挖掘与洞察: 在某些场景下的交互式数据挖掘与洞察,可以利用大语言模型的Code生成能力和算法功能,实现对数据隐藏模式的发现。