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...
让我们来教LLM分析师计算两个指标之间的差异。我们知道LLM可能会在数学上犯错误,因此我们希望模型使用计算器而不是自己计算。 要定义工具,我们需要创建一个函数并使用@tool 装饰器。 from langchain.agents import tool @tooldef percentage...
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...
我认为分析团队的核心目标是利用现有时间内的数据帮助产品团队做出正确的决定。这个目标虽然很好,但如果想要明确LLM驱动的分析师的工作范围,还需要对分析工作进行更深入的细分。 我比较喜欢Gartner提出的一个框架,其中总结了4种不同的数据分析方法: 描述性分析:回答的是诸如“发生了什么?”等问题。比如,去年12月份的收...
OLAP是一种多维数据分析技术,旨在提供快速、灵活的数据分析服务。自助式数据分析是指用户可以自行使用数据分析工具,而无需依赖专业分析师。将LLM应用于OLAP自助式数据分析,可以提高数据分析和理解的自动化程度。通过语言模型技术,用户可以使用自然语言查询来获取数据洞察,而无需编写复杂的SQL查询语句。同时,LLM还可以用于...
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...
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...
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「」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,邀请到了中国科学院计算技术研究所刘硕博士、清华大学软件学院刘雍博士、四川大学计算机学院图象图形研究所程锦国围...
我们已经实现了一个由LLM驱动的代理,它可以与SQL数据库一起工作并回答用户的请求。 自上次迭代以来,LangChain已从0.0.350版本升级到0.1.0版本。LLM代理的文档和最佳实践已经发生了变化。这个领域在快速发展,因此工具的演变也就不足为奇。让我们快速回顾一下。
在之前的 LLM Agent+DB 的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据,这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗,数据处理,数据建模,数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道,但是并不需要太过