在这个科技发展迅速的时代，AI（人工智能）已经成为各行各业变革的重要驱动力。然而，随着AI的普及和应用，企业面临着海量数据的管理和利用问题。这就需要借助BI（商业智能）工具来解决。BI能够帮助企业整合、分析和可视化数据，从而更好地支持决策制定。而AI驱动的BI则进一步提升了这一过程，通过机器学习和自然语言处理等技术，使数据分析更加智能化和自动化。
数据作为商业的核心资产，其价值不可估量。通过深入分析，企业能洞察市场动态、客户心声和商业机会。这不仅有助于满足客户需求，还为企业开拓新市场提供动力。在激烈竞争中，谁先探索和挖掘出数据背后的价值谁就将占据优势。
然而BI产品如雨后春笋般层出不穷，如 PowerBI、Tableau、Finebi等等，有些朋友可能已经正在使用，那么我今天展示的是近期刚了解的一款数据分析软件-DeepBI智能数据分析软件！
有些BI产品可以根据数据集整理，在需要我们去拖拖拽拽就能实现数据可视化，但是如果我们想了解数据集背后的故事怎么办，虽然数据可视化很重要，但是如果能直接与数据对话岂不是更好？
那么DeepBI现在已经实现直接与数据对话、数据分析“零门槛”，只要你有想法，DeepBI是你成为一名数据分析师的不二之选！
首先了解一下DeepBI特点：
1.Data-Copilot，只需输入自然语言，即可与您的数据建立直接对话。其强大之处在于，在数据集范围内，它能够应对任何问题，为您打开数据探索的新篇章。
2.一句话搞定数据分析，当您对数据分析感到迷茫时，DeepBI为您排忧解难。只需提出需求，它便能自动生成一篇既完整又全面的数据分析报告，助您做出明智决策。
3.无需编程背景，通过DeepBI，只需一句话，即可实现数据的可视化。无论是简洁的图表还是炫酷的大屏，都能轻松呈现，让数据呈现更加直观易懂。
4.Data-Autopilot，实现无尽思考。让数据分析变得更加智能化和自动化。它能够帮助您发现数据中的潜在联系，为决策提供有力支持。
现在我们对一个数据集进行个简单的测试：
此数据集是关于Airbnb的：
Airbnb成立于2008年，短短9年时间成为了短租民宿行业的巨头，并且仍在不断的冲击着传统酒店行业，抢占着这一市场。
目前Airbnb作为一款社区平台类产品，其业务遍布了191个国家，我们的分析主要以探索为主，旨在发现airbnb在做好了产品体验、房源美感、民宿共享服务之后，其务是否存在可以改进的地方。
airbnb目前的市场背景：短租民宿行业的绝对巨头；业务布局区域极广，和Facebook有的一拼，当时airbnb的业务遍布全球191个国家；产品和业务发展成熟，无论是客户端还是后端供应链系统，其研发的成熟型在当时可谓屈指可数。
探索如何更好的去运营并提高收益，用DeepBI分分钟搞定！
DeepBI 能帮你做什么
DeepBI作为一个数据分析平台，在用户行为与商品关系方面提供了一系列强大的功能，帮助企业更好地理解和利用用户数据，提升产品和服务的质量以及市场竞争力。以下是DeepBI的主要功能：
用户画像分析：通过对用户的行为数据进行深度分析，DeepBI能够建立详尽的用户画像。这包括用户的兴趣、偏好、消费习惯等方面的信息。企业可以利用这些用户画像更准确地了解用户需求，从而调整产品策略、个性化服务，并制定更有针对性的营销方案。
行为路径分析：DeepBi追踪和分析用户在产品或服务中的行为路径，以便发现用户在使用过程中可能遇到的问题或瓶颈。这有助于企业优化产品设计和用户体验，提高产品的易用性和用户满意度。
转化率分析：通过分析不同渠道、时间段和用户群体的转化率，DeepBi为企业提供了对营销策略的深入了解。企业可以根据这些数据调整广告投放、促销活动等策略，以提高转化率和销售业绩。
智能推荐引擎：基于对用户画像和行为路径的分析，DeepBi可以构建智能推荐引擎。这使得企业能够向用户推荐更符合其兴趣和需求的商品、服务或内容，从而提高用户的满意度，促进销售。
DeepBi通过综合分析用户行为与商品关系的各个方面，为企业提供了深入的洞察力。这有助于企业制定更有效的产品策略、优化用户体验，提高转化率和销售绩效，同时更好地适应市场趋势和竞争环境。
一句话实现数据可视化
DeepBI 可以让我们一句话将客户的行为数据可视化，用更加直观的图表展示出来。企业可以通过了解客户行为习惯，产品销售情况和产品使用情况来做出及时的改进和调整。（把握先机）
我们只需要提需求，DeepBI自动生成我们需要的可视化图
输入：用一张饼状图表示除了未知地区的其他各个地区的客户占比
在这个例子中，DeepBi 用饼状图表示出了Airbnb 三年时间的各地区客户占比，可以清晰的了解到各地区客户的数量并进行后续的运营调整。
是不是很方便，再也不用拖拖拽拽，数据可视化也不需要我们懂什么SQL语言或者Python语言。
DeepBI 分析客户行为
DeepBi 借助AI数据分析，对用户行为数据进行了深入挖掘，发现了一个引人关注的现象。客户的预订量与不同月份之间也有着紧密的联系，了解不同月份的客户行为可以帮助制定更加有效的营销策略，提高转化率和客户满意度。
对用户行为的深入分析不仅可以帮助企业了解用户的消费行为习惯，还能揭示一些关键的现实和趋势，这样的洞察对企业领导者制定有效的营销策略至关重要。
输入：用一张折线图表现出2012年用户变化趋势
从DeepBI给出的图以及下方说明，我们可以一目了然看出在7月份到达了一个顶峰，后面开始小幅度呈下降趋势，我们怎么样维持峰值，企业可以采取一系列有针对性的措施：
调整广告投放策略：如果在11-12月客户短租的需求减少，企业可以考虑在其他时间段增加广告曝光，以更有效地吸引目标受众。
个性化推荐系统：根据用户在旅游淡季的行为趋势，调整个性化推荐系统的算法，确保推荐更符合用户兴趣和需求的内容。
促销活动和限时优惠：可以在旅游高峰期推出特定的促销活动或限时优惠，以增加用户在这一时段内的购买欲望，促进销售。
优化产品发布时间：企业可以考虑在旅游旺季发布新产品或推出重要信息，以确保能够吸引更多用户的注意力。
通过不断分析用户行为数据并理解背后的趋势，企业可以更灵活地调整营销策略，更好地迎合用户的需求，提高广告和推荐的效果，最终实现更好的销售业绩。这种数据驱动的方法有助于企业更精准地满足用户期望，提高市场竞争力。
问：我们要在什么时间向用户推送推广可以增加预订率
问：由哪家推广提供商进行推广的预订率最高？
问：我们应该在哪些月份给予优惠？
只要是我们想知道的我们可以随便问，这款号称是：数据集范围内，随便问、问不倒。（有不相信“问不倒”DeepBI的朋友可以来“碰碰”）
工作原理
DeepBI是如何工作的，其中的Agent（AI智能体们）是如何工作的？我们就拿：预定淡季做些什么为例
问：我们应该在预定淡季做些什么？
首先由 “数据分析助手”来理解问题
mysql理解问题并对个字段对应的comment有一定理解后，从mysql 中调用需要的字段。
其中“助理”角色的AI会对特定的行为数据进行查询和处理
分析的过程中可能会出现数据字段格式不正确等问题，AI（助理）会针对这些问题进行调整
在成功解决后，DeepBI会继续对数据进行分析，最终得到答案
最终我们的数据分析师得出关于淡季的应对措施：
总的来说，DeepBI在用户行为数据分析方面的功能，为企业提供了关键的竞争优势，使其能够更好地理解和满足用户的需求，提高市场竞争力。这种数据驱动的方法有助于企业更灵活地调整策略，更好地适应不断变化的市场环境。
其他功能
大屏一键美化效果
有了DeepBI我们再也不需要懂什么编程技能、设计技能、数据可视化技术等等，所有的难点它都给我们解决，我们只需要喝杯水的时间统统解决。
关于DeepBI
DeepBI已经实现了数据分析“零门槛”、“零代码”。现在的数据分析不是技术的比拼，而是想法的较量!
一人代替整个团队，真是大大的“降本增效”。
DeepBI? 是基于GPT4的Muti-Agent数据分析软件，现已在GitHub上开源。
GitHub开源地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
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