Conversational Analytics-Code-Interpreter

Konversationsanalyse ist ein KI-gestütztes Analysetool, mit dem Sie erweiterte Statistiken aus Ihren Daten ableiten können, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen. Für die Nutzung von Conversational Analytics sind keine Programmierkenntnisse oder Datenexpertise erforderlich.

Der Code Interpreter in Conversational Analytics übersetzt Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code und führt diesen Code aus, um erweiterte Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Im Gegensatz zu standardmäßigen SQL-basierten BI-Lösungen unterstützt der Code Interpreter eine Vielzahl von Datenanalysen – von einfachen Berechnungen und Diagrammen bis hin zu erweiterten Aufgaben wie Zeitreihenprognosen. Der Code-Interpreter erweitert die Konversationsanalyse, da Nutzer damit diese Arten von erweiterten Analysen durchführen können, für die normalerweise spezielles Wissen über erweiterte Codierungs- oder statistische Methoden erforderlich ist.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini für Google Cloud Ihre Daten verwendet Da es sich bei Gemini für Google Cloud -Produkte um eine Technologie im Frühstadium handelt, kann es zu Ergebnissen kommen, die zwar plausibel erscheinen, aber faktisch falsch sind. Wir empfehlen, alle Ausgaben von Gemini für Google Cloud -Produkte zu validieren, bevor Sie sie verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini für Google Cloud und verantwortungsbewusste Anwendung von KI.

Hinweise

Wenn Sie den Code-Interpreter in Conversational Analytics in Looker Studio verwenden möchten, müssen Sie die folgenden Anforderungen erfüllen:

  1. Sie müssen Nutzer eines Looker Studio Pro-Abos sein. Looker Studio Pro-Lizenzen sind für Looker-Nutzer kostenlos verfügbar.
  2. Ein Administrator muss Gemini in Looker für Looker Studio aktiviert haben.
  3. Außerdem muss ein Administrator die Option Trusted Tester-Funktionen in den Gemini-Einstellungen in Looker Studio aktiviert haben.

Code-Interpreter aktivieren

So aktivieren Sie den Code-Interpreter für Ihre Unterhaltungen:

  1. Rufen Sie in Looker Studio Konversationsanalyse auf.
  2. Klicken Sie im linken Navigationsbereich der Konversationsanalyse auf die Umschaltoption Erweiterte Analysen, um den Code-Interpreter zu aktivieren.
  3. Wenn der Code-Interpreter aktiviert ist, können Sie Conversational Analytics wie gewohnt verwenden, um Unterhaltungen zu starten und Fragen zu Ihren Daten zu stellen. Der Code Interpreter verwendet die Engine, die Gemini Chat antreibt, um Ihre Abfragen in Python-Code umzuwandeln und auszuführen.

Bekannte Einschränkungen

  • Der Code Interpreter verwendet Python, um Probleme zu lösen. Da Python flexibler ist als strukturierte Abfragesprachen, können Code-Interpreter-Antworten vielfältiger sein als Antworten aus der Conversational Analytics-Funktion.
  • Bei Looker-Daten können mit Conversational Analytics maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgegeben werden.
  • Der Code-Interpreter unterstützt diese Python-Bibliotheken. Wenn Sie Support für weitere Python-Bibliotheken anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an conversational-analytics-feedback@google.com.

Informationen zu weiteren Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in der Konversationsanalyse.

Unterstützte Python-Bibliotheken

Unterstützte Python-Bibliotheken anzeigen

Der Code-Interpreter unterstützt die folgenden Python-Bibliotheken:

  • altair
  • attrs
  • chess
  • contourpy
  • cycler
  • entrypoints
  • fonttools
  • fpdf
  • geopandas
  • imageio
  • jinja2
  • joblib
  • jsonschema
  • jsonschema-specifications
  • kiwisolver
  • lxml
  • markupsafe
  • matplotlib
  • mpmath
  • numexpr
  • numpy
  • opencv-python
  • openpyxl
  • packaging
  • pandas
  • patsy
  • pdfminer-six
  • pillow
  • plotly
  • protobuf
  • pylatex
  • pyparsing
  • PyPDF2
  • python-dateutil
  • python-docx
  • python-pptx
  • pytz
  • referencing
  • reportlab
  • rpds-py
  • scikit-image
  • scikit-learn
  • scipy
  • seaborn
  • six
  • statsmodels
  • striprtf
  • sympy
  • tabulate
  • tensorflow
  • threadpoolctl
  • toolz
  • torch
  • tzdata
  • xlrd

Unterstützte Fragen

Wenn Sie den Code-Interpreter aktivieren, können mit Conversational Analytics neben den standardmäßig unterstützten Fragetypen auch eine größere Bandbreite von Fragen beantwortet werden. Beispiel:

  • Wie hoch ist der Lifetime-Wert für jedes meiner Kundensegmente unter Berücksichtigung der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit und des durchschnittlichen Bestellwerts?
  • Wie schneiden die Umsätze dieses Jahres im Vergleich zu denen des Vorjahres ab?
  • Ausreißer in meinen Verkaufsdaten identifizieren, um Produkte oder Regionen zu finden, die besonders gut oder besonders schlecht abschneiden.
  • Führen Sie eine Kohortenanalyse durch, um die Kundenbindung zu verstehen.
  • Sind meine Produkte mit der höchsten Gewinnmarge auch die beliebtesten Produkte? Geben Sie anhand dieser Antwort einen Vorschlag zur Optimierung meines Produktmixes.