我们对BI的理解
BI（bussiness intelligence）商业智能是一个好词，但是在过去的二十年被错误定义数据可视化，根本原因在于，过去的BI服务商都假设数据分析和数据挖掘需要由人类来做，机器只能提供相关工具辅助人类完成工作。在AI时代这个假设是错误的，AI可以完整的代替人类做数据分析和数据挖掘，这才是BI这个词的真正意义所在。
Power BI VS DeepBI
Power BI：
Power BI作为可视化领域的佼佼者，提供了强大的数据分析和可视化工具，帮助用户快速理解和洞察数据。通过直观的界面和丰富的图表类型，Power BI让数据可视化变得更加简单和高效。
1.提供了丰富的数据源连接选项，支持多种数据源的导入和分析。
2.提供了丰富的可视化图表类型，包括条形图、饼图、折线图、散点图、地图等。
3.具备强大的数据分析和计算能力。
4.具备强大的数据分析和计算能力。用户可以利用Power BI的DAX函数进行复杂的计算和分析，生成各种自定义指标和度量值。这些度量值可以与可视化图表进行绑定，实时反映数据的动态变化。这为用户提供了极大的灵活性，可以根据自己的需求进行自定义的数据分析。
DeepBI：
DeepBI作为数据分析新时代的“黑马”，具备强大的数据挖掘和可视化能力，为企业和个人的数据分析需求提供了卓越的解决方案。
1.提供了丰富的数据源连接选项，支持多种数据源的导入和分析。
2.提供了丰富的可视化图表类型，包括条形图、饼图、折线图、散点图、地图、气泡图等。
3.提供了丰富的数据分析工具和算法，涵盖了描述性统计、推论性统计、聚类分析、分类预测等多个方面。同时，DeepBI还支持自定义建模和脚本编写，满足用户对高级数据分析的需求。
4.在可视化方面也表现出色。它提供了多种图表类型和可视化效果，允许用户根据数据的特性和分析目标进行自由选择和定制。通过辅助数据分析功能，用户可以轻松地通过自然语言交互方式将数据转化为有意义的图形和图表，更好地传达信息和洞察。
5.具备强大的数据探索和发现能力。通过数据筛选、过滤和交互功能，用户可以轻松地探索数据集并发现潜在的模式和趋势。
接下来我们体验一下DeepBI辅助数据分析功能，测试一下它的深度洞察以及无尽思考。
DeepBI分分钟给出方案
案例：
电商平台需要收集和分析多种类型的用户数据，以提供更个性化、精准的服务，促进用户体验和销售增长。以下是电商平台通常需要的用户数据。这些包括用户的姓名、性别等基本身份信息。以及购买历史、浏览记录、购物车信息等。还需要收集用户对特定产品类别、品牌或风格的偏好和兴趣，以定制个性化的推荐和广告，提高购买转化率。
在大量的数据中找到这些用户行为对于数据分析师来说是一场大量且繁杂的工作，但是现在一款深度学习工具可以就仅仅用一个简单的描述和短短几秒钟的时间就可以完成对电商平台后续运营的整改和提升。让我们看看这款名为DeepBI的工具是如何做到的。
DeepBI 可以快速对大量的数据进行分析，对数据进行可视化处理，甚至通过分析给予建议和报告
通过短短一句的描述，DeepBI就可以根据大量的建议给予一些运营的建议！
根据DeepBI给予的建议，我们可以继续进行更加“深层次”的提问来对这些建议进行更加具体的了解。例如如何强化对会员的优惠政策
以及如何定制个性化的营销策略，这样的分析可以帮助电商平台提供更加精确，个性化的服务，从而获得更大的利润。
如何做到的？
DeepBI是怎么做到将这些数据整理分析并给出合理的运营建议的呢
我们以“优化用户生命周期管理” 这个问题为例
在收到问题描述后，会先由“数据分析师”来将这些问题进行理解
再由“程序员”来提取出所需要的字段并自行写出对应的python代码
最后由“报告师”来对报告进行整理并进行回答。
总结
数据分析零门槛已然实现，现在的数据分析已不是拼技术了，而是想法，只要你能提问的出来，它就能给你解决！
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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