大模型的生成能力和效力可以比较好地提升用户交互体验,因此我们认为,数据分析一定会是大模型很重要的落地场景。 02、大模型在数据分析场景的落地应用 在调研中我们发现,从趋势上看,像银行、保险、证券、消费品零售、美妆等领域各个头部企业,都在落地实施大模型和数据分析工具的深度融合。 从大模型实际能力的边界来看,...
数据治理工作缺失:很多企业的内部数据,无论是体量、质量,还是丰富度都存在不足,这种情况下想用大模型去做一些智能化的事情,第一步就要完成数据治理的工作,这也成为了很多企业大模型应用落地的拦路虎。 实施门槛高及前期投入较高:在大型国央企,以及数据隐私敏感度比较高的企业,希望大模型私有化部署,但私有化部署的成...
基于前面所提到的各类的数据分析需求，我们大概可以将数据分析应用分为三类：运营性分析，策略性分析和探索性分析。结合这三类应用我们可以把大模型+数据分析在需求端当前最大的难点归纳为以下三方面：首先是准确性，如何精确地理解需求并提取出所需的数据指标；其次为灵活性，如何应对需求的多变性；最后是洞察力，即我...
这家企业目前正利用强大的数据分析能力，通过对近10TB数据和300+业务指标进行多维分析，深入了解各大门店在销售、人员管理、市场营销及食品材料等方面的运营情况。其数据维度覆盖了不同门店的销售数据、人员管理、市场表现以及食品供应链的相关信息，每日进行8000次查询，确保数据支持实时决策和运营优化。通过细致的分析，企...
大模型将改变数据消费方式,释放数据生产力 在数字化转型的背景下,数据分析能够将海量的数字信息转化为洞察力和行动力,帮助企业在日益激烈的市场竞争中做出精准决策,优化运营效率,提升客户体验,并发掘新的增长点。通过对数据的分析,企业能够更好地理解市场动态、预测消费者行为、创新产品和服务,以及实现资源的最优配置,...
如企业数据分析人员借助大模型支持的对话式个性化分析助手,可以通过自然语言与系统进行交互,实现数据提取、数据分析和报告生成等功能,极大地提高了分析效率和灵活性,帮助企业基于融合数据智能底座,从融合数据中获得更深层次的业务洞察。 然而数据分析注入大模型能力的应用落地建设过程中也面临着诸多挑战,确保大模型提供的...
ChatBI，即聊天式商业智能，作为大模型垂直应用中实例，不可忽视。ChatBI利用大模型的自然语言处理能力，为用户提供一个交互式的数据分析平台。用户可以通过自然语言与系统交流，获取数据洞察和生成报告。ChatBI的关键特点包括：易用性：非技术用户也可以轻松使用ChatBI进行数据分析。实时性：ChatBI能够提供即时的数据分析...
本文将深入探讨AI大模型在数据分析中的应用,从数据收集、处理、分析到可视化,全面解析其如何助力企业挖掘数据价值,提升决策效率。 一、AI大模型与数据分析的融合 明确任务目标与需求 在使用AI大模型进行数据分析之前,首先需要明确任务目标和需求。这包括确定需要分析的数据类型、规模和复杂度,以及期望从数据中获取哪些...
ChatBI，即聊天商业智能，是结合聊天机器人技术与商业智能（BI）技术的一种新型应用。ChatBI将LLMs的自然语言处理能力与BI的数据分析、可视化功能相结合，为用户提供了一种全新的数据分析体验。在ChatBI中，用户可以通过自然语言与聊天机器人进行交互，无需学习复杂的查询语言或操作界面。聊天机器人能够理解用户的查询...
开源大模型在数据分析领域具有广泛的应用前景和巨大的潜力。通过选择合适的模型、进行高效的数据预处理和特征工程、搭建并训练模型以及进行模型评估与调优,我们可以充分利用这些模型挖掘数据的价值并推动业务的发展。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,开源大模型将在更多领域发挥更大的作用。 综上所述,开源大...