网站班级文化建设视频,潍坊建设街邮政公司,最近军事新闻大事,舞蹈学校网站模板文章目录 前言上手体验优势不足 再次体验第三次体验第四次体验1、找到高价房源和低价房源的特点#xff0c;看清民宿行业的整体布局2、了解各个地域的整体价格#xff0c;优选潜力城市3、对比各个城市的评分#xff0c;深入了解不同城市的民宿市场特点4、对比不同床型价格看清民宿行业的整体布局2、了解各个地域的整体价格优选潜力城市3、对比各个城市的评分深入了解不同城市的民宿市场特点4、对比不同床型价格确定民宿床型5、结论 总结 前言
TableAgent作为新AI时代的数据分析智能体其功能强大用途广泛它给我的第一感觉简直就是数据分析方面的达摩克利斯之剑。本文简单分享一下自己对该平台的一些使用体验感觉拿来处理、分析各种数据应该会是一个不错的选择。 TableAgent体验入口 上手体验
我上传了一张含有全国各民族、性别的人口数量的数据文件然后我希望得到一张男女不同年龄阶段的人口数量的条形图如下图第二张自己绘制的图片并给出一定的分析。看一下平台作出的反馈。 TableAgent读取的数据以及提问的内容 优势
首先令我令我眼前一亮的地方就是在一开头它会给出代码的思维导图——Data Graph可以说是非常的简洁明了有的时候一些比较困难的数据处理任务可能会让他卡壳但是这种数据流的形式确实能带来不错的效果。 -整个回答的层次也是非常全面试了几个基本都是按照Data Graph → \xrightarrow{ } Alaya → \xrightarrow{ } Action → \xrightarrow{ } Observation 给出回答的。
不足
最后给出的回答说女性数据为空非常奇怪因为他读取的数据确实是有的不清楚是什么问题所以最后给出的答案也就不太准确。 可能它也觉得有问题所以第一次生成答案之后自动又回答的一次。不过遗憾的是两次回答的都有问题。
再次体验
这次使用平台上自带的一些数据来重新体验一下。这次选择的是关于电影点评的一个数据。 我给出的需求是按照评论字数从低到高重新排列数据并找出所有的负面评论并指出来。 前半部分其实比较好处理常见的一些大模型应该都具备这个能力。后面设计情感分析的能力相对比较考验它的理解能力了。来看它的回答 从回答中可以看出在同时处理评论字数和负面评论这两个关键词时貌似有些不妥从评论内容来看对负面评论的筛选能力还是欠缺但是在评论字数上对于第一个问题的回答确实是没有问题、准确无误的。猜测可能提问内容涉及两个方向回答优先级的问题导致后半部分被淡化了。于是这次单独提问看一下回答情况 这次的结果非常不错指出来的内容全部符合这几个负面评论吐槽的还真是激烈啊尤其是第二个字少但攻击力拉满。而且还给出了问题之外的负面评论集中的电影的恢复可以说分析的比价全面了。不过这里得插一句龙叔的十二生肖个人认为还是比较不错的评价不好的我不赞同。 所以干脆来看看对十二生肖的负面评价到底有哪些内容 回答筛选的内容还是比较全面的至于这些具体的评论留给大家去评价吧。
第三次体验 这次让他读取的是某个地区2012年4个月份温度、湿度、降雨量的统计数据具体内容如下 这次我描述了一个比较具体的绘图任务希望能给出我想要的结果。直接看我的提问和它给出的回答 代码生成 仔细看一下绘制的折线图可以发现基本符合我想要的结果的通过这幅图也是完全可以进行一定的趋势变化分析。唯一有小问题的地方就是多给出了一个“湿度极值”图例标注应该是对我的描述的理解出现了一些疏漏。至于这里的 ⋆ \star ⋆ 标识实际上标注的位置应该是正确的但是图片大小显示的问题导致看起来不协调。总体来说绘制的效果还是可以的。
第四次体验 这次依旧体验的是自带的数据Airbnb的民宿价格评价看看能否通过对TableAgent一直提问的方式直至达到想要的分析结果数据内容和整体情况如下所示一共953条数据平均价格在171左右。 这些完整数据可以通过点击左下角底部的dataframe得到 另外可以通过直接点击索引名称右侧的小三角形 ▼ \blacktriangledown ▼对其降序和升序排列如果是字符的话则按照首字母的顺序进行排序。 现在假设你是一名商人现在想要进军民宿市场但是身边朋友都不看好这个行业这时你有了TableAgent的神助看看能否借此完成初步的市场调研。下面开始你的商业分析。
1、找到高价房源和低价房源的特点看清民宿行业的整体布局
咨询TableAgent计算所有房源价格的平均价格然后帮我分析高于平均价格20 %的所有房源和低于平均价格20%的所有房源有什么特点比如所在城市、评分情况等具体一点。回复: 分析从以上内容来看如果做高端民宿需要重点参考评分在4.9以上的民宿的发展情况如果做中低端性价比的民宿需要重点留意和观察4.8分以下的这些民宿存在的一些问题后续需要尽可能的规避这些问题否则很难占领市场。而且可以发现高端类型的民宿的床型相对比较不固定的bed、queen bed等而低端类型bed占比非常大。
2、了解各个地域的整体价格优选潜力城市
咨询TableAgent统计每个城市的平均价格然后绘制排名前7的城市中价格和评分之间的折线图回复: 分析对于想要一心做高端民宿的你而言从上面以及结合之前的分析来看La Union、Gianyar和Maryland这三所城市可以成为备选的入驻城市。尤其是La Union城市相比不算太高的价格但是总体评分很好整体的民宿的商业环境可以说是非常nice的也会比较适合“新手开业”。
3、对比各个城市的评分深入了解不同城市的民宿市场特点 咨询TableAgent统计每个城市的平均评分然后绘制排名前7的城市中价格和评分之间的折线图 回复: 分析假设以300作为低\高端类型的分界线North Carllina、La Union和Iceland可以作为值得考虑进军的城市。冰岛估计太远了就在剩下两个当中选吧。 当然如果做中低端的Idaho可以考虑5.0的评分确实很令人难以相信。也可能是关于Idaho的数据就1条然后这1个民宿的评分是5.0 4、对比不同床型价格确定民宿床型 咨询TableAgent将价格price除以床位数Number of bed得到床位单价统计不同床型Type of bed 的床位单价绘制排名前7的床型中价格和评分的关系 回复: 分析一般来说床位单价较低可能吸引更多的客户但也可能影响盈利能力而较高的床位单价可能提高盈利但也可能减少入住率。从上面分析来看queen beds可以说是不二选择了有着足够盈利空间的床位单价的同时还能保持较高的评分果断选择它了。
5、结论
综合上面的分析作为“商业新星”的你可以选择去La Union开一家高端民宿定价在200$ 高于平均价格的20%~400$提供queen beds的床型应该可以在市场上快速占据一定的席位的。
有一说一La Union这地方确实不错啊。 总结 TableAgent整体回答的效果还是可以的对于我们日常处理一些数据可以说是绰绰有余了。界面部分很简洁代码生成部分看起来也很舒服尤其是Data Graph部分的流程图一目了然。功能部分画图分析的回答基本能够满足我们的需求。不过经过多次体验来看在使用的过程中要注意的地方就是在描述问题的时候要尽可能详细、全面、无歧义这样得到的回答会非常完美一次性就能得到自己想要的结果。 大家可以自己去体验一下效果总体还是很不错的。 TableAgent体验入口
