DataV Note | 又在为年终报告头疼?让 AI 成为你的得力助手!

简介: DataV Note | 又在为年终报告头疼?让 AI 成为你的得力助手!

随着 AI 时代的到来,数据分析领域正经历重大变革。这种变革不仅体现在处理数据的速度和效率上,更在于智能解读数据背后的故事。阿里云 DataV 团队正式推出 DataV Note(智能数据分析)——这是一款以 Notebook 文档形式为基础、由大模型驱动的智能分析、允许多人协作的数据可视分析平台。


👨‍💼💬「我们是一家国内的服装公司,财年结束了,公司的销售团队需要对公司的销售数据进行分析,以指导下个财年的作战方向。」

借助先进的大模型技术,DataV Note 能轻松创建美观且富有洞察力的报告,简化从原始数据到有价值见解的过程,实现“让数据自己讲故事”的目标,使非专业人士也能快速理解和分享复杂信息。接下来,我们将一起探索 DataV Note 如何实现这一转变。



 智能数据报告 

 一键启动智能数据引擎🚀 


在接收到数据分析任务时,分析人员通常会首先深入了解业务背景,拆解关键指标,明确分析思路。接着,他们会根据思路提取和处理数据,进行可视化绘图,并撰写报告向管理层汇报分析结果。

这一传统数据挖掘过程复杂耗时,需要多种专业技能,尤其对非技术用户来说,门槛高且效率低。如何结合用户的领域知识与计算机的大规模数据挖掘能力,一直是该领域的研究重点。


大语言模型的迅速发展为解决这一难题提供了新方案。大语言模型能够作为中介提升自动化算法对用户意图的理解,优化推理路径,并生成流畅的文字。这不仅提高了信息处理的效率和智能化水平,还使非技术用户也能轻松生成高质量的数据报告,实现“让数据自己讲故事”。


基于此,DataV Note 中的核心功能 — 智能报告生成 AutoReport,能根据自然语言一键分析结构化数据并生成详尽的分析报告。智能报告不仅为分析师们提供了宝贵的洞察视角,还极大地缩短了数据分析周期,有效节约了人力资源。



📍全面兼容:9 种主流数据库类型以及 Excel、CSV 及 JSON 格式文件,都能无缝接入并快速解析。

📍智能解读:输入自然语言指令,即可深度分析数据集,自动生成包含图表、假设检验、回归分析等的完整报告。

📍即时反馈:利用多样的机器学习模型,生成的报告能快速提供预测性分析,帮助决策者及时捕捉市场和业务变化。


这样的设计使得无论是专业人员还是非专业人士都能够轻松上手,享受高效便捷的数据分析体验。


 智能仿写报告 

 点亮数字故事的背后价值💡 


在业务的进一步推进中,我们意识到非结构化资料(如 PDF 和 Word 文档)中蕴藏着大量宝贵信息。这些资料提供了丰富的背景和细节,对全面理解业务至关重要。尤其在金融、医药等行业,用户常需参考历史文献或网络资料编写报告,并希望方便地将模板中的关键指标替换为自己实际数据。


DataV Note 中的“智能仿写报告”功能可以将这些非结构化文档的价值进一步放大,“智能仿写报告”能自动识别并提取关键元素(“指标”、“大纲”及“段落”),并智能推断指标的计算方法及结果。

智能提取完成后的“指标”、“大纲”、“段落”


基于深入理解,系统可仿照原文档风格进行内容生成,替换关键指标并保持一致性和专业性。同时,它还能根据新数据调整文档的情感倾向和文字衔接。此外,系统通过学习大量资料,执行预测分析,帮助企业和组织提前洞察趋势,做出明智决策。

这样一来,不仅大大提高了工作效率,减少了人为错误的可能性,同时也促进了知识的有效传播与业务流程的优化升级。我们相信,随着这项创新技术的应用推广,未来的工作方式将会变得更加高效便捷。



 单元格智能助手 

 自由探索故事片段🔎 


在讲述“数据故事”的过程中,大模型会提供有价值的分析思路。然而,在基于某个特定思路继续深入分析时,通常需在关键步骤中进行细致探究,以确保分析的准确性和相关性。例如,在上述的“服饰销售分析报告”中,大模型提供了层层递进的树形分析框架,当我们聚焦“华东区”销售趋势时,发现了异常现象,需要进一步深入探究这些线索。


为了赋予用户更大的自主权灵活性,我们为每个分析步骤设计了用户自由干预的功能,并无缝融入 AI 智能助手,从而保证工作既流畅又精准,充分发挥 AI Notebook 结合的优势。


🪄智能图表  系统将自动识别表中每个字段的数据类型,并根据抽样数据的特征智能推荐最适合的数据可视化图表

绘制不同类型店铺在各个季度的总毛利的趋势折线图


🪄智能总结/探索  大模型通过波动分析、分布分析、异常识别、相关性分析和数据对比等多种手段,对特定数据集进行深入模拟,从而挖掘出有价值的信息

探究不同店铺风格、所在地区以及所售卖的商品类型对于整体业绩表现(即销售额与利润率)的具体影响程度


🪄NLP2SQL(自然语言生成 SQL) 一键生成 SQL 并进行取数、聚合

查询东南区的销售情况


🪄NLP2Python(自然语言生成 Python) 通过自然语言驱动 Python 代码生成算法预测和归因分析模块

对数据集中的“东南区”的销售情况总结并进行归因分析




 “数据故事”的点睛之笔 


最后,当您完成了详尽的数据分析过程之后,还需将结果以直观且吸引人的方式呈现,例如PPT、报告或面板等,以便进行汇报。我们为此提供了丰富的定制化功能,包括主题选择、布局调整、样式优化和水印添加等,确保您的展示材料既专业又美观。与此同时,我们还支持导出为图片、PDF、Word 格式,并可通过钉钉、微信或邮件轻松分享,满足多样化的汇报需求。


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