只知道AI可以聊天?DataFocus的AI可以帮你做图表!



Siri、小冰、小娜,这些AI人工智能,早已是AI届的网红。很多人都有过和AI对话的经历,比如微信中的小冰。大部分时候,她的表现都很优秀,显得很机智,偶尔还会给你抖机灵。但是当你使用一段时间之后,慢慢会觉得索然无味。从闲聊的角度,虽然她的回答看起来很人类,也充满趣味,但总感觉有点不对劲,有的时候表现得太聪明,压根儿就不像个人类;另一方面,一旦你开始和她正经交流,希望向她咨询问题的时候,希望探讨一个想法的时候,小冰的表现就不再这么优秀了。

为什么会这样呢?这得从这类人工智能AI产品的实现原理去分析。大量的聊天机器人都是通过海量的对话语料库进行强化训练而来,这个训练浅显的说就是对大量真实的人类对话进行分类,然后标记出不同的场景、人物画像,比如年龄,性别,性格等等。然后你第一次开始聊天的时候,AI会通过几个问题将你归类,然后根据这个分类去语料库中寻找对应的回答来回应你。


但是,还有一类AI,它们希望能够解决你工作场景中的具体难题,成为你工作中的得力助手。DataFocus中的AI就是这样的。DataFocus独有的类自然语言处理引擎技术,能够回答用户关于数据处理的问题,帮助用户得到准确的数据分析结果。尽管DataFocus中的AI不是纯粹的自然语言问答形式,有一定的规范限制,但只要你花30分钟习惯了他的交互方式之后,你就能“捕获”一个AI助手,成为你数据分析中的好帮手,而这才是一个工业级产品应该有的AI!


在DataFocus中,你是如何实现这一切的呢?那就不得不提到DataFocus具有开创意义的搜索式分析了。


在DataFocus中,你是这样与AI交互的:在搜索框中输入关键词,点击搜索,AI就会对你的关键词进行语义分析并得出最合适的图表展示结果。


举个例子:想要分析各类商品的整体销售情况,并有序展示。只要键入关键词:类别、销售量、按销量总和降序排列。在键入以上关键词到搜索框之后,点击搜索,即可在3秒内得到可视化结果。


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为什么我们需要搜索式分析呢?

1)搜索式分析更符合人类的使用习惯。即使是从没接触过计算机概念的人,在看到搜索框的时候,也能不需任何学习而自然操作。


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2)搜索不仅更简单,而且更灵活。要获得各种维度的分析结果,你不需要反复拖拽多次,甚至进行事先的配置,搜索即可。


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3)基于语义的理解,拖拽式操作永远无法实现。简单的语句可以表达复杂的意思,有些用拖拽的方式永远无法实现,或许你还得借助SQL语句。但是有了DataFocus,你不需要重拾代码,搜索即可。


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怎么样,你不想了解一下这个可靠、便捷、智能的AI数据分析助手吗?欢迎在公众号或官网留言咨询哦。

DaTaFocus,让数据分析像搜索一样简单!

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