Intérprete de código de las estadísticas conversacionales

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Los análisis conversacionales son una herramienta de análisis de datos potenciada por IA que te ayuda a obtener estadísticas avanzadas a partir de tus datos haciendo preguntas en lenguaje natural (conversacional). No necesitas experiencia en programación ni conocimientos de datos para usar las estadísticas conversacionales.

El intérprete de código en Analytics conversacional traduce tus preguntas en lenguaje natural a código Python y lo ejecuta para proporcionar análisis y visualizaciones avanzados. A diferencia de las experiencias de BI estándar potenciadas por SQL, el intérprete de código admite una amplia variedad de análisis de datos, desde cálculos y gráficos básicos hasta tareas más avanzadas, como la previsión de series temporales. El intérprete de código mejora las estadísticas de conversaciones, ya que permite a los usuarios realizar estos tipos de análisis avanzados, que, de otro modo, requerirían conocimientos especializados de codificación avanzada o métodos estadísticos.

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Regístrate para acceder a la versión preliminar experimental

El intérprete de código estará disponible para la vista previa experimental en el segundo trimestre de 2025. Para recibir una notificación cuando la vista previa esté disponible, completa el formulario de interés en la vista previa.

Limitaciones conocidas

• El intérprete de código usa Python para resolver problemas. Dado que Python es más flexible que los lenguajes de consulta estructurados, las respuestas del intérprete de código pueden tener más variabilidad que las respuestas de la experiencia principal de las estadísticas conversacionales.
• En el caso de los datos de Looker, la AUA puede mostrar un máximo de 5,000 filas por consulta.
• El intérprete de código admite estas bibliotecas de Python. Para solicitar asistencia para bibliotecas de Python adicionales, envía un correo electrónico a conversational-analytics-feedback@google.com.

Para obtener información sobre otras limitaciones, consulta la documentación sobre las limitaciones conocidas de las estadísticas de conversaciones.

Bibliotecas de Python compatibles

Preguntas admitidas

Cuando habilitas el intérprete de código, las capacidades analíticas avanzadas de Python permiten que las estadísticas conversacionales respondan una variedad más amplia de preguntas, además de los tipos estándar de preguntas admitidas. Por ejemplo:

• ¿Cuál es el valor del ciclo de vida de cada uno de mis segmentos de clientes, teniendo en cuenta la frecuencia de compra promedio y el valor promedio del pedido?
• ¿Cómo se comparan las ventas de este año con las del año pasado?
• Identificar valores atípicos en mis datos de ventas para ayudar a identificar los productos o las regiones que tienen un rendimiento particularmente bueno o malo
• Realiza un análisis de cohorte para comprender la retención de clientes.
• ¿Los productos con el margen más alto también son los más populares? Usa esta respuesta para proporcionar una sugerencia sobre cómo optimizar mi combinación de productos.