滴滴ChatBI 学习

滴滴ChatBI技术实践：智能数据分析的前沿探索与应用

参考：滴滴ChatBI技术实践：智能数据分析的前沿探索与应用_一个数据人的自留地-商业新知

增强分析技术涵盖了智能图表、数据解读、数据预测、异动分析、智能归因等多个方面，这些功能的实现依赖于机器学习和规则引擎等底层技术。

通过 LLM 大模型的意图识别能力，将以往的增强分析功能都串联了起来，用户现在可以通过自然语言进行数据的解读、预测和异动分析。

一条路径是以 BI 平台为核心，许多拥有传统 BI 优势的企业倾向于采用这种方式。他们侧重 Copilot，以 BI 平台为起点，构建和运用 ChatBI。这一路径的启动成本相对较低，BI 平台背后已有成型的数据集，这些数据集可直接用于提问和初步分析。然而，这一路径也面临着一定的历史遗留问题。因为这些数据集并非专为提问和终端消费者而构建，而是主要服务于报表制作人员。因此，数据集的非标准化可能导致问答的准确率相对较低。

另一种路径则是以指标平台为中心，我们可以看到许多新兴的 BI 创业公司倾向于采用这种方