Interpréteur de code Conversational Analytics

L'interpréteur de code dans Conversational Analytics traduit vos questions en langage naturel en code Python et exécute ce code pour fournir des analyses et des visualisations avancées. L'interpréteur de code est disponible pour l'analyse conversationnelle dans Looker Studio avec un abonnement Looker Studio Pro, dans Looker (version initiale) et dans Looker (Google Cloud Core).

Contrairement aux expériences de BI standards basées sur SQL, l'interpréteur de code est compatible avec une grande variété d'analyses de données, allant des calculs et graphiques de base aux tâches plus avancées comme la prévision de séries temporelles. L'interpréteur de code améliore l'analyse conversationnelle en permettant aux utilisateurs d'effectuer ces types d'analyses avancées, qui nécessitent généralement des connaissances spécialisées en codage avancé ou en méthodes statistiques.

Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Avant de commencer

Pour utiliser l'interpréteur de code, vous devez remplir les conditions requises pour utiliser Conversational Analytics dans Looker Studio ou dans Looker.

Pour utiliser l'interpréteur de code avec une instance Looker (Original), votre instance doit être sur la version 25.8 ou ultérieure de Looker.

Activer l'interpréteur de code

Cette section explique comment activer l'interpréteur de code sur les plates-formes suivantes :

Activer l'interpréteur de code dans Looker Studio

Pour activer l'interpréteur de code pour vos conversations, procédez comme suit :

  1. Dans le panneau de navigation de gauche de Conversational Analytics, cliquez sur le bouton Données analytiques avancées pour activer l'interpréteur de code.
  2. Une fois l'interpréteur de code activé, vous pouvez utiliser Conversational Analytics comme d'habitude pour lancer des conversations et poser des questions sur vos données. L'interpréteur de code utilise le moteur qui alimente Gemini Chat pour traduire vos requêtes en code Python et exécuter ce code.

Activer l'interpréteur de code dans Looker (original)

Dans l'instance Looker (original), un administrateur Looker doit suivre ces étapes pour activer l'interpréteur de code et le rendre disponible aux utilisateurs de Gemini dans Looker :

  1. Dans le panneau Admin, accédez à la section Plate-forme, puis sélectionnez la page Gemini dans Looker.
  2. Sous Activation de Gemini dans Looker, activez le paramètre Activer Gemini dans Looker.
  3. Sélectionnez Activer les fonctionnalités de testeur de confiance. Lorsque ce paramètre est activé, les utilisateurs peuvent accéder aux fonctionnalités pour les testeurs de confiance de Gemini dans Looker. Ce paramètre doit être activé pour permettre aux utilisateurs d'accéder à Gemini pendant la version bêta pré-DG disponibilité générale.
  4. Si vous le souhaitez, sélectionnez Activer l'utilisation des données des testeurs de confiance. Lorsque ce paramètre est activé, vous autorisez Google à utiliser vos données conformément aux Conditions d'utilisation du programme Testeur de confiance de Gemini pour Google Cloud . Ce paramètre ne peut être activé que lorsque le paramètre Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance est activé. Ce paramètre est activé automatiquement lorsque le paramètre Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance est activé.
  5. Sélectionnez Activer l'interpréteur de code. Lorsque ce paramètre est activé, les utilisateurs peuvent accéder à l'interpréteur de code dans Conversational Analytics. Ce paramètre ne peut être activé que lorsque le paramètre Activer les fonctionnalités pour les testeurs de confiance est également activé. Le paramètre "Activer l'interprète de code" était activé par défaut pour les instances Looker (Original) qui répondaient aux critères suivants :
    • Un administrateur Looker a activé les paramètres Activer Gemini dans Looker et Activer les fonctionnalités de testeur de confiance sur votre instance Looker (Original) avant que vous ne mettiez à jour votre instance vers Looker 25.8.
    • Un administrateur Looker a mis à jour votre instance vers Looker 25.8 le premier jour du déploiement de la version.

Un administrateur Looker doit accorder l'autorisation gemini_in_looker aux utilisateurs avant qu'ils puissent utiliser l'interpréteur de code.

Activer l'interpréteur de code dans Looker (Google Cloud Core)

Dans l'instance Looker (Google Cloud Core), un administrateur Looker doit suivre les étapes ci-dessous pour activer l'interpréteur de code et le rendre disponible pour les utilisateurs de Gemini dans Looker :

  1. Accédez au panneau Admin > section Plate-forme > page Gemini dans Looker.
  2. Activez l'interpréteur de code.

L'interpréteur de code est activé par défaut lorsque Gemini dans Looker est activé dans les paramètres de l'instance Looker (Google Cloud Core) de la console Google Cloud .

Un administrateur Looker doit accorder l'autorisation gemini_in_looker aux utilisateurs avant qu'ils puissent utiliser l'interpréteur de code.

Limitations connues

  • L'interpréteur de code utilise Python pour résoudre les problèmes. Comme Python est plus flexible que les langages de requête structurés, les réponses de l'Interprète de code peuvent être plus variables que celles de l'expérience principale d'analyse conversationnelle.
  • Pour les données Looker, l'analyse conversationnelle peut renvoyer jusqu'à 5 000 lignes par requête.
  • L'interpréteur de code est compatible avec ces bibliothèques Python. Pour demander l'assistance pour d'autres bibliothèques Python, envoyez un e-mail à l'adresse conversational-analytics-feedback@google.com.
  • Les types de graphiques de visualisation suivants ne sont pas acceptés dans les réponses de l'interpréteur de code :
    • Maps

Pour en savoir plus sur les autres limites, consultez la documentation sur les limites connues dans Conversational Analytics.

Bibliothèques Python compatibles

Afficher les bibliothèques Python compatibles

L'interpréteur de code est compatible avec les bibliothèques Python suivantes :

  • 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

Questions suggérées

Lorsque vous activez l'interpréteur de code, les fonctionnalités analytiques avancées de Python permettent aux données analytiques conversationnelles de répondre à un plus grand nombre de questions, en plus des types de questions standards acceptés. Exemple :

  • Peux-tu m'expliquer les principaux facteurs de vente en fonction de mes données ?
  • Quelle est la valeur vie de chacun de mes segments de clients, en tenant compte de la fréquence d'achat moyenne et de la valeur moyenne des commandes ?
  • Comment se comparent les ventes de cette année à celles de l'année dernière ?
  • Identifier les valeurs aberrantes dans mes données de vente pour identifier les produits ou les régions qui fonctionnent particulièrement bien ou mal.
  • Effectuez une analyse des cohortes pour comprendre la fidélisation des clients.
  • Mes produits à marge élevée sont-ils aussi les plus populaires ? Utilise cette réponse pour me suggérer comment optimiser mon mix de produits.
  • Quel est le taux de croissance annuel moyen (TCAM) des ventes par catégorie de produits au cours des trois dernières années ?
  • Affiche le TCAC sous forme de graphique à barres, avec la catégorie de produit sur l'axe X et le TCAC sur l'axe Y.