Code-Interpreter aktivieren und verwenden

Der Code-Interpreter ist ein Feature von konversationeller Analyse, das Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code übersetzt, um erweiterte Analysen und Visualisierungen zu ermöglichen. Im Gegensatz zu BI-Lösungen, die auf Standard-SQL basieren, unterstützt der Code-Interpreter eine Vielzahl von Datenanalysen – von einfachen Berechnungen und Diagrammen bis hin zu komplexeren Aufgaben wie der Zeitreihenprognose. Der Code-Interpreter erweitert die konversationelle Analyse, indem er Nutzern die Möglichkeit gibt, diese Arten von erweiterten Analysen durchzuführen, für die sonst in der Regel spezielle Kenntnisse in erweiterter Programmierung oder statistischen Methoden erforderlich wären.

Der Code-Interpreter ist für die konversationelle Analyse im Rahmen eines Data Studio Pro-Abos verfügbar.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini forIhre Daten verwendet. Google Cloud

Hinweis

Um den Code-Interpreter zu verwenden, müssen Sie die Anforderungen für die Verwendung von konversationeller Analyse in Data Studio erfüllen:

Code-Interpreter für Agenten aktivieren

So aktivieren Sie den Code-Interpreter für alle Unterhaltungen und Daten-KI-Agenten:

  1. Klicken Sie im linken Navigationsbereich von konversationeller Analyse auf die Schaltfläche Erweiterte Analysen, um den Code-Interpreter zu aktivieren.
  2. Wenn der Code-Interpreter aktiviert ist, können Sie konversationelle Analyse wie gewohnt verwenden, um Unterhaltungen zu starten und Fragen zu Ihren Daten zu stellen. Der Code-Interpreter verwendet die Engine, die Gemini Chat antreibt, um Ihre Abfragen in Python-Code zu übersetzen und diesen Code auszuführen.

Bekannte Einschränkungen

  • Der Code-Interpreter verwendet Python, um Probleme zu lösen. Da Python flexibler als strukturierte Abfragesprachen ist, können die Antworten des Code-Interpreters stärker variieren als die Antworten der konversationellen Analyse-Kernfunktionen.
  • Bei Looker-Daten kann die konversationelle Analyse maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Der Code-Interpreter unterstützt nur diese Python-Bibliotheken.
  • Die folgenden Visualisierungsdiagrammtypen werden in den Antworten des Code-Interpreters nicht unterstützt:
    • Maps

Dieses Feature befindet sich in der Pre-GA-Phase. Wenn Sie Unterstützung bei Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen benötigen, Feedback geben möchten oder Unterstützung für zusätzliche Python-Bibliotheken anfordern möchten, senden Sie eine E-Mail an conversational-analytics-feedback@google.com.

Informationen zu weiteren Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in konversationeller Analyse.

Unterstützte Python-Bibliotheken

Unterstützte Python-Bibliotheken anzeigen

Der Code-Interpreter unterstützt die folgenden Python-Bibliotheken:

  • altair
  • attrs
  • chess
  • contourpy
  • cycler
  • entrypoints
  • fonttools
  • fpdf
  • geopandas
  • imageio
  • jinja2
  • joblib
  • jsonschema
  • jsonschema-specifications
  • kiwisolver
  • lxml
  • markupsafe
  • matplotlib
  • mpmath
  • numexpr
  • numpy
  • opencv-python
  • openpyxl
  • packaging
  • pandas
  • patsy
  • pdfminer-six
  • pillow
  • plotly
  • protobuf
  • pylatex
  • pyparsing
  • PyPDF2
  • python-dateutil
  • python-docx
  • python-pptx
  • pytz
  • referencing
  • reportlab
  • rpds-py
  • scikit-image
  • scikit-learn
  • scipy
  • seaborn
  • six
  • statsmodels
  • striprtf
  • sympy
  • tabulate
  • tensorflow
  • threadpoolctl
  • toolz
  • torch
  • tzdata
  • xlrd

Vorgeschlagene Fragen

Wenn Sie den Code-Interpreter aktivieren, können Sie mit den erweiterten Analysefunktionen von Python mit konversationeller Analyse zusätzlich zu den standardmäßig unterstützten Fragetypen eine größere Bandbreite an Fragen beantworten. Beispiel:

  • Können Sie anhand meiner Daten die wichtigsten Faktoren für den Umsatz erklären?
  • Wie hoch ist der Lifetime-Wert für jedes meiner Kundensegmente unter Berücksichtigung der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit und des durchschnittlichen Bestellwerts?
  • Wie sieht der Umsatz in diesem Jahr im Vergleich zum Umsatz im letzten Jahr aus?
  • Identifizieren Sie Ausreißer in meinen Verkaufsdaten, um Produkte oder Regionen zu ermitteln, die besonders gut oder besonders schlecht abschneiden.
  • Führen Sie eine Kohortenanalyse durch, um die Kundenbindung zu verstehen.
  • Sind meine Produkte mit der höchsten Gewinnspanne auch die beliebtesten Produkte? Verwenden Sie diese Antwort, um einen Vorschlag zur Optimierung meiner Produktkombination zu erhalten.
  • Wie hoch ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) für den Umsatz nach Produktkategorie für die letzten drei Jahre?
  • Zeigen Sie die CAGR als Balkendiagramm mit der Produktkategorie auf der x-Achse und der CAGR auf der y-Achse.