Ativar e usar o Interpretador de Códigos

O Interpretador de Códigos é um recurso das Análises de Conversação que traduz perguntas em linguagem natural para código Python, oferecendo análises e visualizações avançadas. Ao contrário das experiências de BI padrão com tecnologia SQL, o Interpretador de Códigos oferece suporte a uma grande variedade de análise de dados, desde cálculos e gráficos básicos até tarefas mais avançadas, como a previsão de série temporal. O Interpretador de Códigos aprimora as Análises de Conversação, permitindo que os usuários realizem esses tipos de análises avançadas, que normalmente exigem conhecimento especializado de métodos estatísticos ou de programação avançada.

O Interpretador de Códigos está disponível para as Análises de Conversação como parte de uma assinatura do Data Studio Pro.

Saiba como e quando o Gemini para Google Cloud usa seus dados.

Antes de começar

Para usar o Interpretador de Códigos, você precisa atender aos requisitos para usar as Análises de Conversação no Data Studio:

Ativar o Interpretador de Códigos para agentes

Para ativar o Interpretador de Códigos para todas as conversas e agentes de dados, siga estas etapas:

  1. No painel de navegação à esquerda das Análises de Conversação, clique na opção Análises avançadas para ativar o Interpretador de Códigos.
  2. Com o Interpretador de Códigos ativado, você pode usar as Análises de Conversação normalmente para iniciar conversas e fazer perguntas sobre seus dados. O Interpretador de Códigos usa o mecanismo que alimenta a conversa no Gemini para traduzir suas consultas em código Python e executar esse código.

Limitações conhecidas

  • O Interpretador de Códigos usa o Python para resolver problemas. Como o Python é mais flexível do que as linguagens de consulta estruturada, as respostas do Interpretador de Códigos podem ter mais variabilidade do que as respostas da experiência principal das Análises de Conversação.
  • Para dados do Looker, as Análises de Conversação podem retornar até 5.000 linhas por consulta.
  • O Interpretador de Códigos oferece suporte apenas a estas bibliotecas do Python.
  • Os seguintes tipos de gráficos de visualização não são compatíveis com as respostas do Interpretador de Códigos:
    • Maps

Esse recurso está na fase pré-GA. Para receber suporte com erros, resultados inesperados, feedback ou solicitar suporte para outras bibliotecas do Python, envie um e-mail para conversational-analytics-feedback@google.com.

Para informações sobre outras limitações, consulte a documentação sobre limitações conhecidas nas Análises de Conversação.

Bibliotecas do Python com suporte

Mostrar bibliotecas do Python com suporte

O Interpretador de Códigos oferece suporte às seguintes bibliotecas do Python:

  • 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

Perguntas sugeridas

Quando você ativa o Interpretador de Códigos, os recursos analíticos avançados do Python permitem que as Análises de Conversação respondam a uma variedade maior de perguntas, além de os tipos padrão de perguntas com suporte. Exemplo:

  • Você pode explicar os principais fatores de vendas com base nos meus dados?
  • Qual é o valor da vida útil de cada um dos meus segmentos de clientes, considerando a frequência média de compra e o valor médio do pedido?
  • Como as vendas deste ano se comparam às do ano passado?
  • Identifique outliers nos meus dados de vendas para ajudar a identificar produtos ou regiões com desempenho particularmente bom ou ruim.
  • Realize uma análise de coorte para entender a retenção de clientes.
  • Meus produtos com maior margem também são os mais populares? Use essa resposta para dar uma sugestão de como otimizar meu mix de produtos.
  • Qual é a taxa de crescimento anual composta (CAGR, na sigla em inglês) das vendas por categoria dos produtos nos últimos três anos?
  • Mostre a CAGR como um gráfico de barras com a categoria dos produtos no eixo X e a CAGR no eixo Y.