DeepBI是一款领先的AI原生数据分析平台,旨在解锁数据的无限潜能,助力您建立高效的数据仓库和数据库管理。DeepBI致力于提供全面的数据分析解决方案,让数据变得更有价值、更易理解。
(PS:一定要看完,文章结尾有小福利~)
在当今高度竞争的零售市场中,洞察消费者行为已成为营销成功的重要因素。通过DeepBI的深度数据分析,能够帮助企业更好进行市场定位、存货管理以及产品策略制定。然而,不免有人疑惑:商业运营决策任何失误都可能带来巨额的损失,DeepBI计算出来的数据真的靠谱吗?它的潜力如何呢?接下来,跟着小编,一篇文章彻底打消您的顾虑!
本次案例分析中,我们将利用DeepBI的产品集成解决方案,深度挖掘以下电子商务数据:
每一条用户行为记录包括了丰富的信息,如事件时间、事件类型、产品ID、类别ID、类别代码、品牌、价格、用户ID和用户会话ID。这些看似杂乱无章的数据,在DeepBI的深度解析下,将变得有条不紊,透露出消费者的行为模式和偏好
Q1:DeepBI计算出来的数据真的靠谱吗?
A1:靠谱!当我们向DeepBI进行提问的时候,它在解答过程中,会显示具体的算法流程以及数据库执行的相关代码,For example:
当我们询问DeepBI:在2月25日-2月29日中,runail品牌的商品销售额能否进行线性拟合?
我们可以看到,DeepBI在解答中不仅展示了解答的具体思路过程,还引入了相关系数进行判别分析。Wait!您以为这就完了?它还会智能化提示您——“由于所使用的数据量有限,仅限于短时间内的数据,因此对于模型的预测能力和适用性要谨慎评估”
它不仅仅能够正确识别 并回答您的问题,还能够分析您的提问评估其回复数据的价值和缺点!
不仅如此,您以为这就又完了吗?No,no,no!DeepBI的智能化和可靠性还不仅仅只体现在这些!我们再举个示例:
当我们询问DeepBI:
所有已售卖商品的平均价格是多少?高于平均价格的商品的售卖的数量占比总数量的多少?
我们可以点击show work,DeepBI在回答任何一个提问的时候,都会首先根据提问,给出具体的实现流程,然后根据具体的流程给出相应的实现代码
——怎么样?实现的算法流程是否完全正确呢?最后根据代码执行的结果进行展示和分析,其回答如下:
我们作为DeepBI的开发成员,我们团队深知数据分析的重要价值,我们的职责便是不断迭代强化DeepBI产品性能,做到“问不倒,不出错”。同样,我们提供了接口,展示DeepBI解答问题的详细流程,保证开发端、用户端的双重质量与可靠性把关
Q2:DeepBI潜力如何呢?
A2:无限!DeepBI产品不仅可以做辅助数据分析,正确分析指令并回答,还能够给出总结以及相关结论,甚至可以分析用户的指令,评估此次数据分析的价值(在A1中,已有体现),还可以根据用户定义的算法,实现特定计算,For example,我们向DeepBI提问:
一个用户买了一件商品后在不同的时间点再次购买了同一件商品称为加购,分别给出1月和2月中,加购数量最多的前5件商品,并给出具体数据
——数据集中,虽然没有涉及加购,或许我们的DeepBI也并不理解加购的概念,但是没有关系呀!我们告诉它就好啦!
怎么样?DeepBI是不是秒理解呢?它不仅秒理解了“加购”的概念,还在数据分析的基础上进行了一定的总结升华,提出示例为您作出商业决策提供提示。
我们不妨试想一下,让你完成相关的加购的统计,是不是一时之间慌了神没有思路呢?每一件已被购买的商品,都需要提取它对应的用户之前的时间行为序列,再作出筛选,其是否属于“加购”。还需要对百万数量级别的商品类别进行分开统计计数,面对上亿级的海量数据吗,整个的工作量是无比巨大的,至少老板让来自985高校的小编完成此项任务,小编一时间也不知从哪儿做起了
Q3:DeepBI是如何做到问不倒,都能答,且准确度还高的
A3:这一系列的成果都来自于Deepinsight团队成员日以继夜的付出,DeepBI的产品,经过了我们测试人员的大量数据集测试,我们测试的准则,是想方设法把DeepBI给问倒。对于每一个测试反馈的问题,我们的开发人员都十分重视,也在不断的进行产品迭代和优化,力争每一个用户都能够对我们的产品满意
——这样的DeepBI,您心动了吗?
进一步了解DeepBI,是建立在GPT-4技术基础之上的Muti-Agent数据分析软件,如今已经在GitHub上开源。这款引领数据分析新潮流的平台,为用户提供了极具创新性的体验。
GitHub开源地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
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