大模型+BI，开启数据分析新范式丨数据猿8月选题预告
数据智能产业创新服务媒体
——聚焦数智 · 改变商业
数智科技对经济发展的战略价值日益凸显，同时，数智科技本身发展日新月异，新技术、新模式层出不穷，创新企业、产品不断涌现。为了帮助大家更好理解数智科技的最新发展态势，数据猿联合上海大数据联盟，推出大型选题月活动，每月以特定的数智科技领域为主，开展企业专访、线上直播、最具商业合作价值盘点等活动，并撰写行业深度文章。
8月，数据猿将以大模型+BI为主，并配合优秀出海企业、优秀外资企业、知识产权大数据、机器人领域优秀企业盘点，策划一系列媒体活动。
在数据驱动的时代，BI成为企业决策的重要支持工具。然而，传统的BI工具在处理复杂的数据分析任务时往往显得力不从心。今天，我们站在了一个新的起点上，大模型如GPT-4等强大的AI工具的出现，为我们提供了前所未有的机会，它们能够深度理解数据，生成精确的预测，并通过自然语言交互提供洞察，为商业智能开启了新的可能。
让我们来看一个具体的例子。某电商公司，每天都有大量的交易数据，传统的BI工具已经无法满足他们对数据深度挖掘和快速反馈的需求。他们决定尝试使用基于大模型的BI工具。通过这个工具，他们能够用自然语言提出查询请求，例如：“哪个商品的销售额在过去一周中增长最快？”或“哪个地区的退货率最高，且其原因是什么？”然后，这个大模型可以快速地分析大量的交易数据，生成直观易懂的回答。此外，这个工具还能自动从数据中学习规则和模式，发现异常和问题，并生成预警和建议。这大大提高了他们的工作效率，同时也让他们能够更深入、更全面地了解自己的业务。
通过这个例子，我们可以看到，大模型与BI的结合，不仅可以使数据分析更便捷、更智能，而且能够使我们对数据有更深入的理解，从而为企业决策提供更强大的支持。这正是大模型对BI领域的变革所带来的可能。
总的来说，大模型和BI的结合，对数据分析的方式带来了三个主要的变革：一是从狭义的数字、图表转化为语言和对话，大大提高了数据分析的便利性和可接近性；二是从人工设计的规则和模型转化为自动学习的规则和模式，大大提高了数据分析的效率和准确性；三是从关注数据的部分特性转化为深入挖掘数据，提供更深入和全面的分析。这些变革都是由于大模型的强大语言理解能力、自动学习能力和深度挖掘能力所带来的。
1、基于自然语言对话的数据分析新范式
传统上，数据分析主要依赖于数字和图表，如条形图、折线图、饼图等。虽然这些工具能够直观地展示数据，但它们却不能满足所有的需求。例如，它们通常需要一定的专业知识和技能才能理解和解读，这对非技术人员来说是个挑战。另外，数字和图表往往缺乏上下文和解释，使得数据的真正含义和影响难以理解。
然而，大模型的出现打破了这种局限。基于强大的自然语言处理技术，大模型如GPT-4等能够理解和生成自然语言文本。这就意味着，我们可以用自然语言，像和人进行对话一样，来查询和分析数据。然后，大模型会自动从数据中提取信息，生成直观易懂的回答。这种方式大大提高了数据分析的便利性和可接近性，使得非技术人员也能够轻松进行数据分析。
此外，大模型还能理解复杂的查询和多步骤的分析。例如，你可以提问：“在过去的六个月中，每个月的销售额是多少？并且与去年同期相比，增长了多少？”大模型可以理解这个复杂的查询，从数据中提取所需信息，并生成详细的答案。这极大地增强了数据分析的灵活性和深度。
更重要的是，大模型的语言理解和生成能力，使得数据分析变得更加直观和人性化。对于复杂的数据分析结果，大模型可以生成易懂的解释和推理，使得数据的含义和影响变得清晰明了。例如，如果某个产品的销售额突然下降，大模型不仅可以报告这个事实，还可以从数据中找出可能的原因，如价格上涨、竞争对手的活动等，并生成相应的建议，如降低价格、增加推广等。
这种变革是由于大模型的强大语言理解能力和生成能力所带来的。这不仅提高了数据分析的便利性和可接近性，也使得数据分析变得更加直观和人性化。这是大模型对BI领域的一次重大变革，也预示着数据分析的未来
2、从人工设计的规则和模型转化为自动学习的规则和模式
在传统的数据分析过程中，数据科学家需要设计并实施特定的规则和模型来解析和解释数据。这些规则和模型通常基于统计方法和领域知识，需要经过多次迭代和调整才能达到理想的效果。这种方式虽然在很大程度上有效，但是过程繁琐且依赖人工，特别是在处理大规模和复杂的数据时，人工设计的规则和模型往往难以应对。
然而，大模型的出现改变了这一切。基于深度学习技术，大模型能够自动从数据中学习规则和模式，而无需人工设计。这意味着，大模型可以自动适应数据的变化，自动优化模型，从而提高数据分析的效率和准确性。比如，通过大模型，我们可以自动发现销售额与季节、价格、促销活动等多个因素之间的复杂关系，并预测未来的销售额。
此外，大模型还能挖掘数据中的隐藏模式和异常。例如，大模型可以从大量的交易数据中，自动发现异常交易和欺诈行为。或者，大模型可以从用户的行为数据中，自动发现用户的兴趣和偏好，从而提供更个性化的服务。这种自动学习的能力，使得大模型能够处理更复杂和更深度的数据分析任务，大大超越了人工设计的规则和模型。
更重要的是，大模型的自动学习能力，使得数据分析可以更好地适应快速变化的业务环境。例如，当市场环境或用户行为发生变化时，大模型可以快速从新的数据中学习，调整模型，从而保证数据分析的时效性和准确性。
总的来说，大模型和BI的结合，使得数据分析从人工设计的规则和模型转化为自动学习的规则和模式。这种变革是由于大模型的强大自动学习能力所带来的。这不仅大大提高了数据分析的效率和准确性，也开启了数据分析的新可能。这是大模型对BI领域的一次重大变革，也预示着数据分析的未来。
3、从关注数据的部分特性转化为深入挖掘数据，提供更深入和全面的分析
在传统的数据分析中，由于技术和工具的限制，我们往往只能关注数据的部分特性，如平均值、最大值、最小值等，并且往往忽视了数据的全局特性和深层关系。例如，我们可能会关注一个产品的总销售额，但忽视了销售额的时间分布、地区分布等信息。或者，我们可能会关注用户的平均活跃时间，但忽视了用户活跃时间的变化趋势、用户群体之间的差异等信息。
然而，大模型的出现打破了这种局限。基于深度学习技术，大模型能够处理大规模的数据，挖掘数据的全局特性和深层关系。这就意味着，我们可以利用大模型深入挖掘数据，提供更深入和全面的分析。
例如，大模型可以分析销售数据，发现销售额的时间分布、地区分布、用户分布等全局特性，从而提供更全面的销售情况分析。或者，大模型可以分析用户行为数据，发现用户活跃时间的变化趋势、用户群体之间的差异、用户的兴趣和偏好等深层信息，从而提供更深入的用户行为分析。
此外，大模型还可以通过深入挖掘数据，发现数据背后的隐藏价值和潜在趋势。例如，大模型可以从用户行为数据中，发现产品的潜在问题和改进点，从而指导产品的优化和更新。或者，大模型可以从市场数据中，发现市场的发展趋势和机会，从而指导公司的战略规划。
总的来说，大模型与BI的融合，使得数据分析从关注数据的部分特性转化为深入挖掘数据，提供更深入和全面的分析。这种变革是由于大模型的强大处理能力和深度学习能力所带来的。这不仅增强了数据分析的深度和范围，也揭示了数据背后的隐藏价值和潜在趋势。这是大模型对BI领域的一次重大变革，也预示着数据分析的未来。
大模型、BI技术发展和产业应用可谓日新月异，为了探求行业最新发展趋势，数据策划了BI月度选题，以企业专访+直播论道+优秀企业盘点+行业深度分析的方式，系统梳理BI的最新发展态势。
具体来看，BI选题策划涵盖以下内容：
❶ BI领域典型性代表企业高层专访
❷ BI领域代表性人物线上直播论道
❸ BI行业深度稿撰写报道
❹ 发布《2023中国「大模型+BI」领域最具商业合作价值企业》盘点
大咖进行深入探讨。其中，在线上直播讨论中，数据猿将围绕“大模型+BI，开启数据分析新范式”这一主题，邀请业界大咖进行深入探讨。
方式一：识别下方二维码，报名并查看全年完整策划。
方式二：直接与下方“全国负责人”取得联系，进一步沟通获取详细申报参与资料及商务合作方案。