Interprete codice di Analisi conversazionale

Conversational Analytics è uno strumento di analisi dei dati basato sull'IA che ti aiuta a ricavare approfondimenti avanzati dai tuoi dati ponendo domande in un linguaggio naturale standard. Per utilizzare Conversational Analytics non è richiesta alcuna esperienza di programmazione o conoscenza dei dati.

L'interprete di codice in Conversational Analytics traduce le domande in linguaggio naturale in codice Python ed esegue questo codice per fornire analisi e visualizzazioni avanzate. A differenza delle esperienze di BI standard basate su SQL, l'interprete di codice supporta un'ampia gamma di analisi dei dati, dai calcoli di base e dai grafici alle attività più avanzate come le previsioni delle serie temporali. L'interprete di codice migliora Conversational Analytics consentendo agli utenti di eseguire questi tipi di analisi avanzate, che in genere richiedono conoscenze specializzate di metodi statistici o di codifica avanzata.

Scopri come e quando Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati. Poiché si tratta di una tecnologia in fase iniziale, i Google Cloud prodotti Gemini possono generare output apparentemente plausibili, ma di fatto errati. Ti consigliamo di verificare tutti gli output di Gemini per i Google Cloud prodotti prima di utilizzarli. Per ulteriori informazioni, consulta Gemini per Google Cloud e l'AI responsabile.

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Prima di iniziare

Per utilizzare l'interprete di codice in Conversational Analytics in Looker Studio, devi soddisfare i seguenti requisiti:

  1. Devi essere un utente con un abbonamento a Looker Studio Pro. Le licenze di Looker Studio Pro sono disponibili senza costi per gli utenti di Looker.
  2. Un amministratore deve aver attivato Gemini in Looker per Looker Studio.
  3. Un amministratore deve aver attivato anche l'opzione Funzionalità Trusted Tester nelle impostazioni di Gemini in Looker Studio.

Attivare l'interprete di codice

Per attivare Code Interpreter per le tue conversazioni:

  1. In Looker Studio, vai ad Analisi conversazionale.
  2. Nel pannello di navigazione a sinistra di Dati conversazionali, fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Analisi avanzata per attivare l'interprete di codice.
  3. Con l'interprete di codice abilitato, puoi utilizzare Conversational Analytics come di consueto per avviare conversazioni e porre domande sui tuoi dati. L'interprete di codice utilizza il motore alla base di Gemini Chat per tradurre le query in codice Python ed eseguirlo.

Limitazioni note

  • L'interprete di codice utilizza Python per risolvere i problemi. Poiché Python è più flessibile dei linguaggi di query strutturati, le risposte dell'interprete di codice potrebbero avere una maggiore variabilità rispetto a quelle dell'esperienza di Conversational Analytics di base.
  • Per i dati di Looker, Conversational Analytics può restituire un massimo di 5000 righe per query.
  • L'interprete di codice supporta queste librerie Python. Per richiedere assistenza per altre librerie Python, invia un'email all'indirizzo conversational-analytics-feedback@google.com.

Per informazioni su ulteriori limitazioni, consulta la documentazione sulle limitazioni note di Conversational Analytics.

Librerie Python supportate

Mostra le librerie Python supportate

L'interprete di codice supporta le seguenti librerie Python:

  • 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

Domande supportate

Quando attivi l'interprete di codice, le funzionalità di analisi avanzate di Python consentono a Conversational Analytics di rispondere a una gamma più ampia di domande, oltre ai tipi standard di domande supportate. Ad esempio:

  • Qual è il lifetime value per ciascuno dei miei segmenti di clienti, tenendo conto della frequenza di acquisto media e del valore medio dell'ordine?
  • Qual è il rapporto tra le vendite di quest'anno e quelle dell'anno scorso?
  • Identificare i valori anomali nei miei dati di vendita per identificare i prodotti o le regioni con un rendimento particolarmente buono o particolarmente negativo.
  • Esegui un'analisi di coorte per comprendere la fidelizzazione dei clienti.
  • I miei prodotti con il margine più alto sono anche i più apprezzati? Utilizza questa risposta per fornire un suggerimento su come ottimizzare la mia combinazione di prodotti.