对话就能出报表，AI重新定义数据分析

最新推荐文章于 2025-06-10 03:30:27 发布
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对话就能出报表，AI重新定义数据分析

数据分析哪有那么难?有了AI加持的新一代BI工具,连我奶奶都能轻松上手!
你只需要像跟朋友聊天一样,用最自然的方式向AI助手提问:“最近哪个产品卖得最好啊?”"客户流失率怎么样?"AI就能秒懂你的意思,立刻帮你挖掘数据金矿,生成漂亮的图表和专业的分析报告。
告别繁琐的SQL编写和复杂的数据处理,让数据分析变得如此简单有趣，一起来看看AI+BI带来的智能分析新体验。

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对话破局:AI驱动的智能报表新范式

大数据时代,每个企业都在追求数据驱动决策。传统BI工具虽然功能强大,却面临着使用门槛高、分析效率低的困境。大语言模型的出现为BI系统注入新活力,开创了对话式智能报表的全新范式。

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网易数帆推出的有数ChatBI,打破了传统BI工具的操作壁垒。用户无需掌握SQL语言,通过自然对话即可获取数据洞察。系统运用检索增强技术,将相关表格元数据融入prompt,显著提升了数据理解准确性。京东数据团队基于大语言模型开发的"AI数据分析师",结合公私域知识库和数据分析扩展,让复杂的数据分析变得简单直观。

百度智能云SugarBI融入文心问数功能,实现智能化数据分析。系统支持语音、自然语言、字段拖拽等多种交互方式,并具备自动分析、波动分析等智能特性。

神策数据Copilot采用text-to-JSON模式,让业务人员能直观理解和调整查询逻辑,有效规避了大模型的幻觉问题。

这些实践展示了AI+BI融合的三种关键模式:text-to-API快速集成现有BI能力,text-to-SQL实现灵活的数据库查询,text-to-Code提供强大的定制化分析

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基于AI大模型的电商商家端自定义报表分析诊断经营数据
AI天才研究院
06-21 1万+
随着电商市场规模的不断扩大，电商商家面对的竞争压力也越来越大，需要通过更为精准、快速的数据分析来优化经营策略。目前，传统的商家端报表分析工具仍然存在操作复杂、数据分析能力有限等问题，因此需要一种更加高效、灵活的解决方案。AI大模型具有自然语言理解及生成能力，可以通过自然语言输入指令来实现对商家端数据的分析和诊断，提升商家端的数据分析能力和服务质量。本文将探讨如何结合AI大模型实现自然语言电商商家端自定义报表分析诊断经营数据的技术方案，并给出相应的代码实例。
数据分析遇上AI人工智能的创新变革
AI天才研究院
04-30 693
随着企业数字化转型加速，日均产生的结构化/非结构化数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量达175ZB）。传统基于统计报表和可视化工具的数据分析模式，在处理高维稀疏数据、动态实时数据、非结构化文本图像数据时面临效率瓶颈。本文旨在揭示AI技术如何重构数据分析范式，重点讨论机器学习（ML）、深度学习（DL）在数据预处理、预测建模、决策优化中的核心作用，构建覆盖技术原理、算法实现、行业应用的完整知识体系。技术演进：从描述性分析到预测性、规范性分析的跨越核心技术：数据智能分析的"技术栈金字塔"解析。
AI+BI：结合大语言模型实现对话式的智能报表系统
人工智能讲师分享前沿技术
07-03 9480
随着人工智能技术的不断进步，AI+BI成为了一个新兴领域，它指的是将人工智能，尤其是机器学习和自然语言处理技术，集成到商业智能系统中，以自动化和增强数据分析和决策过程。
【AI】动态AI报表输出
weixin_42234272的博客
05-14 1016
AI智能查询服务• 优点：• 自然语言转SQL的智能化处理• SQL注入防护机制（字段白名单校验）• 动态字段命名转换（下划线↔驼峰）数据生成模块• 优点：• 行业真实数据分布模拟• 业务流程时间逻辑完整性。
一个开源的AI数据分析工具，与数据对话，一键生成SQL、图表、表格、报告和智能商业分析。
AI_Charlotte的博客
01-13 3142
Wren AI是一个开源的AI智能代理，让用户能够跟数据对话，实现从文本到SQL的转换，还能生成图表、电子表格、报告以及商业智能分析。它支持多种语言，能深入挖掘数据价值，提供智能数据探索功能，通过语义索引和精心设计的界面，让用户无需写代码即可获取洞察。Wren AI采用独特的架构，包含Wren UI、Wren AI Service和Wren Engine三大核心服务，可部署在本地或云端，助力团队高效、安全地解锁数据潜力。
AI大型语言模型在商业智能（BI）领域的革命性应用！
2401_84204413的博客
03-25 761
图：SugarBI 自助分析的整体技术架构腾讯DataBrain腾讯的DataBrain团队在推出GPT4后，尝试利用其能力构建了一个服务于DataBrain系统的统一语言智能助手示例——ChatBI。这个智能助手让用户可以在统一的语言交互界面完成整个数据分析过程。与京东的ChatBI相似，目前这个产品仅供腾讯内部使用。
开源版“Devin”AI程序员炸场：自己分析股票、做报表、建模型
03-15 223
GitHub三万Star项目MetaGPT上新，号称是“开源Devin”——推出数据解释器（Data Interpreter），能够应对数据实时变化、任务之间复杂的依赖关系、流程优化需求以及执行结果反馈的逻辑一致性等挑战。话不多说，直接看演示。可以从英伟达股价数据中分析收盘价格趋势：分析数据预测葡萄酒质量：自动抠图删除图片背景：还能针对糖尿病、心脏病等疾病，通过数据分析预测病情进展：针对水泵传感器...
AI人工智能与数据分析的完美融合之道
最新发布
AI 领航者的博客
06-10 1075
在过去十年里，全球数据量以每年50%的速度增长（IDC数据），但“数据多，价值少”的矛盾日益突出——传统数据分析方法（如Excel报表、SQL查询）只能处理结构化数据，难以挖掘隐藏在非结构化数据（文本、图像、语音）中的深层规律。而AI（尤其是机器学习、深度学习）的出现，恰好补上了这一短板：它能从海量数据中自动学习模式，输出更精准的预测和决策。本文将聚焦“AI如何改造数据分析”和“数据分析如何反哺AI”两大主线，覆盖技术原理、实战案例和未来趋势。用“超市促销”的故事引出核心概念。
数据分析领域如何借助AI人工智能升级
AI天才研究院
05-05 667
随着企业数据量以每年40%的速度增长（IDC报告），传统手动数据分析模式已难以应对实时性、复杂性和规模性挑战。本文旨在构建「AI驱动数据分析」的完整技术框架，覆盖从数据预处理到决策支持的全流程，解析核心技术原理并提供可落地的实施路径。目标读者包括数据分析师、数据科学家、企业技术管理者以及对AI与数据分析交叉领域感兴趣的学习者。核心概念对比传统与AI数据分析差异数学模型与算法解析关键技术细节完整项目案例演示工程化实施过程行业应用场景揭示技术落地价值工具资源与未来挑战提供持续学习路径。
借助AI人工智能实现数据分析的自动化
AIGC应用创新大全的博客
05-28 1334
想象一下：你是一家电商公司的数据分析师，每天要处理10万条订单数据——手动筛选异常订单、计算各品类销量、画折线图看趋势、写20页报告……这些重复劳动占了你80%的时间，真正用来“发现业务问题”的时间只剩20%。数据量爆炸式增长，但人工处理效率停滞不前。本文将覆盖：AI如何自动化完成“数据采集→清洗→分析→可视化→报告生成”全流程；关键技术（如AutoML、NLP）的原理与实战；不同行业的落地案例；以及未来的发展方向。
6款AI表格工具，各类图表一键生成，快来收藏吧！
热门推荐
AI360labs_atyun的博客
01-15 1万+
此外，它还支持上传Excel文件，但有一定的使用限制。当你需要一边搜索公开信息，一边将内容绘制成图表时，这款AI智能体能根据你的需求，一站式完成信息检索、提取及图表生成的工作，支持折线图、饼状图、柱状图等多种常见图表形式。AEE是一款基于AI技术的在线Excel编辑器，无需掌握复杂的Excel操作和公式，只需输入简单的提示语，即可自动完成数据操作或编写公式，极大地提升了办公效率。想象一下，如果你需要调研潜在客户的信息，通常的做法是先列出客户名称，然后逐一在网上搜索相关内容，并手动输入到表格中……
1分钟做的AI利润表分析报告，效果怎样？
qq_43696218的博客
03-08 1306
你是一位专业的数据分析师，请根据上面的数据，生成一份专业的利润表分析报告，这份报告包含四大部分，第一部分根据本期、上期、环比、上年同期、同比的数据，进行全面详细的利润表分析，第二部分根据本年累计、上年本年累计、本年累计同比的数据，进行全面详细的分析，第三部分进行成本费用结构分析，最后，如果净利润同比或环比出现下降，请尝试分析下降的原因与建议。请注意，数据的单位是元，整个分析过程中，仅限于我提供的数据作为事实依据，不要引用其他的数据，同时，每项分析展示的数据，要尽量详细准确。这就是我们要提供给AI的数据。
对技术人员来说，生成式AI到底怎么学？（学习路线图）
aolan123的博客
12-04 2726
以下是一个系统性的学习路径，帮助技术人员快速掌握生成式AI，可参考。线性代数、概率论、微积分等是理解生成式AI中模型结构和优化过程的关键。掌握经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、SVM等。这些概念帮助理解AI模型的学习过程。学习神经网络的原理，掌握前馈网络、反向传播、优化算法等核心技术。《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron CourvilleAndrew Ng的机器学习课程、FastAI深度学习课程。
【AI 大模型】如何利用 LLM 和智能问答 BI 自然语言自动生成智能报表 ？
AI天才研究院
06-28 7101
在信息化时代，数据已成为企业决策的关键因素。然而，海量的数据如何进行分析和利用成为了企业面临的难题。随着企业数据规模的不断增大，传统的手工制作报表已经无法满足企业的需求。近年来，LLM大模型和智能问答BI技术的出现，使得企业可以更加高效地进行数据分析和决策。如何利用人工智能技术提高报表的制作效率和数据分析精度，已成为企业面临的重要问题。本文将介绍如何利用 LLM 大模型和智能问答 BI 生成智能报表，以提高企业的决策效率。
AI生成-vue3新特性
前端攻城狮的博客
06-19 307
vue3新特性
大模型+AI，Smartbi对话式分析再创新高度
思迈特Smartbi
01-16 1369
私有化大模型是在本地设备上运行，可以降低数据泄露的风险，具备更强的安全性。这个私有大模型被“喂给”BI行业方面的“专属营养”，与用户的行业数据更贴合，再通过持续的微调和训练，从而具备更强大更准确的NL2SQL能力，其意图识别识别水平可比肩ChatGPT3.5，是BI行业领域的智能专家。随着一波又一波的技术浪潮席卷而来，“大模型+”的应用拐点正加速到来，思迈特将坚持长期主义，认真踏实地做好技术及场景落地，不断构建更强硬的技术方法，极大增强大模型自身的实用性和行业应用程度，因为只有定得住，才能行稳致远。
【干货】5款超强大的AI数据分析工具，建议收藏
CDA数据分析师
07-24 2763
它和其他Excel的AI公式生成不一样，它会直接执行命令，无需你获取公式后再复制操作，这对于不会用Excel或是Excel公式不熟练的小伙伴相当友好!也是一款在线 AI Excel 编辑器工具，无需学习Excel繁琐的操作和公式，只需输入简单的提示语，自动进行数据操作或编写公式，非常方便地提高效率！接下来，让把把学号为“BX”开头的姓名前面加上“博士-”，剩下的姓名前面加上“硕士-”，这是数据效果，可以说指哪打哪。第二步测试，输入：找出不同学院分别获得了什么荣誉，获得的荣誉分别是多少个，也很快地实现了。
在 Vue 3 中集成 ECharts：打造交互式数据可视化
qbit2coding的博客
03-27 2025
通过以上步骤，您已经成功地在 Vue 3 项目中集成了 ECharts。现在，您可以利用 ECharts 的强大功能来创建丰富多样的数据可视化图表，为您的应用程序提供更加直观的数据展示和分析能力。继续探索和实践，让您的 Vue 3 应用更加生动和高效。
人工智能在问答报表生成中的应用
baidu_34268129的博客
04-23 331
接下来，人工智能技术可以利用自然语言处理和深度学习等算法对数据进行分析和处理，生成精准、可靠的问答报表。用户可以根据自己的需求和偏好，自定义问答报表的样式和内容。同时，人工智能技术可以根据用户的历史数据和行为，自动调整问答报表的生成方式和推荐内容，提高用户的使用体验。总之，人工智能技术在问答报表生成中的应用，可以大大提高效率和准确性，减少人工错误和重复工作，同时也为用户提供了更加灵活和个性化的问答报表服务。随着人工智能技术的不断发展和应用，相信它将在未来的问答报表生成领域发挥越来越重要的作用。
财务分析AI提示词
04-23
<think>好的，我现在需要处理用户关于财务分析AI提示词的请求。首先，用户希望得到示例或使用指南，所以我得先回顾之前的对话和系统指令。系统要求生成相关问题，并且要结构清晰，帮助用户逐步解决问题。之前的引用中提到要编写清晰、有上下文的提示词，这可能相关。 用户提到的引用1是关于自助书的建议，引用2则涉及编写有效提示词的技巧。虽然这些引用不是直接关于财务分析，但提示词的编写原则是通用的。我需要结合财务分析的具体场景，提供具体的例子和指南。 首先，我应该确定财务分析的不同应用方向，比如财务报表分析、预测模型、风险评估等。然后，针对每个方向，给出几个提示词示例，并说明使用场景和优化技巧。此外，按照用户要求，每个提示词示例需要用代码块展示，可能的话，添加一些使用建议，比如数据格式、参数调整等。 接下来，生成相关问题。可能需要包括如何优化财务分析的AI提示词，AI在财务预测中的具体应用，数据验证的方法，处理多语言数据的问题，以及实际案例分析等。 需要确保所有数学表达式使用$...$格式，比如财务公式中的变量或方程。例如，现金流折现模型可以写成公式：$$PV = \sum_{t=1}^{n} \frac{CF_t}{(1+r)^t}$$ 并单独成段。 最后，检查LaTeX语法是否正确，回答结构是否清晰，是否覆盖了用户的需求，并自然添加引用标识。确保语言是中文，不使用Markdown格式，除了代码块和引用部分。</think>### 财务分析AI提示词使用指南 #### 一、基础场景与提示词示例 ```python # 示例1：财务报表摘要生成 prompt = """ 分析以下公司2023年Q3财报核心指标： 1.营业收入增长率（同比） 2.净利润率变化（环比） 3.资产负债结构异常值 要求：用表格对比展示，标注关键风险点 输入数据格式：[JSON格式财报数据] """ ``` ```python # 示例2：现金流预测模型 prompt = """ 构建基于时间序列的12个月现金流预测模型： 参数要求： - 输入变量：$S_t$（销售额），$C_t$（运营成本），$r$（折现率=5%） - 输出公式：$$PV = \sum_{t=1}^{n} \frac{CF_t}{(1+r)^t}$$ 约束条件：考虑季节性波动系数$\alpha$∈[0.8,1.2] """ ``` #### 二、高级应用场景 ```python # 示例3：并购估值分析 prompt = """ 执行A/B公司协同效应量化分析： 1. 计算EBITDA乘数范围：$$\text{EV/EBITDA} = \frac{\text{企业价值}}{\text{EBITDA}}$$ 2. 识别重叠成本削减潜力（单位：百万美元） 3. 生成敏感性分析矩阵（±20%估值波动） 输出格式：Markdown表格+三维曲面图代码 """ ``` #### 三、优化技巧（引用[2]原则） 1. **参数显式定义**：明确标注公式变量如$ROE=净利润/净资产$ 2. **多模态指令**："先执行杜邦分析，再生成可视化树状图" 3. **约束条件量化**："置信区间设置为95%，p<0.05时标注*" 4. **动态交互**："若毛利率<20%，自动触发成本结构诊断模块"
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