El intérprete de código es una función de Conversational Analytics que traduce preguntas en lenguaje natural a código de Python para proporcionar análisis y visualizaciones avanzados. A diferencia de las experiencias de IE estándar basadas en SQL, el intérprete de código admite una amplia variedad de estadísticas de datos, desde cálculos y gráficos básicos hasta tareas más avanzadas, como la previsión de series temporales. El intérprete de código mejora Conversational Analytics, ya que permite a los usuarios realizar estos tipos de análisis avanzados, que, de lo contrario, requerirían conocimientos especializados de métodos estadísticos o de programación avanzada.
El intérprete de código está disponible para Conversational Analytics como parte de una suscripción a Data Studio Pro.
Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos.
Antes de comenzar
Para usar el intérprete de código, debes cumplir con los requisitos para usar Conversational Analytics en Data Studio:
- Debes ser usuario de una suscripción a Data Studio Pro.
- Gemini en Data Studio y el parámetro de configuración Intérprete de código deben estar habilitados para el Google Cloud proyecto asociado con tu suscripción a Data Studio Pro.
Habilita el intérprete de código para los agentes
Para habilitar el intérprete de código para todos los agentes de datos y conversaciones, sigue estos pasos:
- En el panel de navegación izquierdo de Conversational Analytics, haz clic en el botón de activación Estadísticas avanzadas para habilitar el intérprete de código.
- Con el intérprete de código habilitado, puedes usar Conversational Analytics como de costumbre para iniciar conversaciones y hacer preguntas sobre tus datos. El intérprete de código usa el motor que impulsa el chat de Gemini para traducir tus consultas a código de Python y ejecutarlo.
Limitaciones conocidas
- El intérprete de código usa Python para resolver problemas. Como Python es más flexible que los lenguajes de consulta estructurados, las respuestas del intérprete de código pueden tener más variabilidad que las respuestas de la experiencia principal de Conversational Analytics.
- En el caso de los datos de Looker, Conversational Analytics puede mostrar un máximo de 5,000 filas por consulta.
- El intérprete de código solo admite estas bibliotecas de Python.
- Los siguientes tipos de gráficos de visualización no se admiten en las respuestas del intérprete de código:
- Maps
Esta función está en la fase previa a la DG. Si necesitas ayuda con errores, resultados inesperados o comentarios, o si deseas solicitar asistencia para bibliotecas de Python adicionales, envía un correo electrónico a conversational-analytics-feedback@google.com.
Para obtener información sobre limitaciones adicionales, consulta la documentación sobre limitaciones conocidas en Conversational Analytics.
Bibliotecas de Python compatibles
Mostrar las bibliotecas de Python compatibles
El intérprete de código admite las siguientes bibliotecas de Python:
altairattrschesscontourpycyclerentrypointsfonttoolsfpdfgeopandasimageiojinja2joblibjsonschemajsonschema-specificationskiwisolverlxmlmarkupsafematplotlibmpmathnumexprnumpyopencv-pythonopenpyxlpackagingpandaspatsypdfminer-sixpillowplotlyprotobufpylatexpyparsingPyPDF2python-dateutilpython-docxpython-pptxpytzreferencingreportlabrpds-pyscikit-imagescikit-learnscipyseabornsixstatsmodelsstriprtfsympytabulatetensorflowthreadpoolctltoolztorchtzdataxlrd
Preguntas sugeridas
Cuando habilitas el intérprete de código, las capacidades de estadísticas avanzadas de Python permiten que Conversational Analytics responda a una gama más amplia de preguntas, además de los tipos estándar de preguntas admitidas. Por ejemplo:
- ¿Puedes explicar los factores clave de las ventas según mis datos?
- ¿Cuál es el valor del ciclo de vida de cada uno de mis segmentos de clientes, teniendo en cuenta la frecuencia de compra promedio y el valor promedio del pedido?
- ¿Cómo se comparan las ventas de este año con las del año pasado?
- Identifica valores atípicos en mis datos de ventas para ayudar a identificar productos o regiones que tienen un rendimiento particularmente bueno o malo.
- Realiza un análisis de cohorte para comprender la retención de clientes.
- ¿Mis productos con el margen más alto también son los más populares? Usa esta respuesta para proporcionar una sugerencia sobre cómo optimizar mi combinación de productos.
- ¿Cuál es la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de las ventas por categoría de producto durante los últimos 3 años?
- Muestra la CAGR como un gráfico de barras con la categoría de producto en el eje X y la CAGR en el eje Y.