ניתוח נתונים באמצעות צ'אט היא תכונה שמאפשרת לנהל שיחה עם הנתונים שלכם. היא מבוססת על Gemini ל- Google Cloud. ניתוח נתונים באמצעות שיחה מאפשר למשתמשים ללא מומחיות בבינה עסקית לשאול שאלות שקשורות לנתונים בשפה רגילה וטבעית (שפה של שיחה), ולקבל יותר מלוחות בקרה סטטיים. התכונה 'ניתוח שיחות' זמינה במופעים של Looker (Google Cloud Core) ושל Looker (המקורי).
איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם, ובאילו מקרים.
איך עוברים לניתוח נתוני השיחות
אפשר לגשת לניתוח נתונים בשיחה ב-Looker בדרכים הבאות:
- בתפריט הניווט הראשי main navigation menu, בוחרים באפשרות
Conversations (שיחות). - בתפריט יצירה, בוחרים באפשרות שיחה.
- מתוך Looker Explore, בוחרים באפשרות התחלת שיחה.
איך מתחילים שיחה עם Explore או עם סוכן נתונים
קבוצות של שאלות ששואלים לגבי מערך נתונים מאורגנות לפי שיחה. פיצול העבודה לכמה שיחות יכול לעזור לארגן את קווי החקירה. כדי ליצור שיחה חדשה, פועלים לפי השלבים הבאים:
- עוברים לדף שיחות.
כדי להתחיל את השיחה, בוחרים אחת מהאפשרויות הבאות:
ניתוחים: כדי להתחיל שיחה על סמך עד חמישה ניתוחים ב-Looker, בוחרים בחלונית ניתוח. שם הפרויקט מופיע לצד שם הניתוח.
סוכנים: סוכני נתונים מותאמים אישית עם הקשר והוראות שספציפיים לנתונים שלכם. כדי להתחיל שיחה עם סוכן נתונים קיים, בוחרים בכרטיסייה סוכנים ואז בוחרים סוכן נתונים. אתם יכולים להתחיל שיחה עם סוכן נתונים שכבר יצרתם או שמשתמש אחר שיתף איתכם. כדי ליצור סוכן נתונים חדש, לוחצים על סוכן חדש.
כברירת מחדל, שם השיחה הוא 'ללא שם'. אחרי ששואלים את השאלה הראשונה בשיחה, ניתוח שיחות יוצר באופן אוטומטי שם לשיחה על סמך השאלה והתשובה. כדי לשנות את השם שנוצר, לוחצים על הכותרת בחלק העליון של דף השיחה ומזינים שם חדש לשיחה. כדי לשמור את השינויים, לוחצים במקום אחר בדף או מקישים על Return (ב-Mac) או על Enter (ב-PC).
אחרי שיוצרים שיחה, אפשר לשאול שאלות לגבי הנתונים בשדה יש לך שאלה ל-Gemini? בתוך השיחה. אפשר לחזור לשיחה מהקטע שיחות מהזמן האחרון.
איך מתחילים שיחה מתוך Looker Explore
אפשר גם להתחיל שיחה ישירות עם Looker Explore. כדי להתחיל שיחה, עוברים אל 'חיפוש' ובוחרים באפשרות התחלת שיחה.
לשאול שאלות
אתם יכולים לשאול שאלות כדי לקבל תובנות מהנתונים. כשמתחילים שיחה חדשה, הכלי 'ניתוח נתונים בשיחה' מציע כמה שאלות התחלתיות שאפשר לשאול. אין צורך להשתמש בפורמט או בתחביר ספציפיים בשאלות. עם זאת, הם צריכים להיות קשורים לניתוח הנתונים שבחרתם. יכול להיות שאחרי שתכתבו שאילתה, התכונה 'ניתוח נתונים שיחתי' תנסח מחדש את השאלה, והשאלה שנוסחה מחדש תוצג בחלון השיחה אחרי השאלה המקורית. לדוגמה, יכול להיות שהתכונה 'ניתוח נתונים שיחתי' תנסח מחדש את השאלה "מהו הגיל הממוצע של המשתמשים?" לשאלה "מהו הגיל הממוצע של המשתמשים?".
הניתוח השיחתי יתחשב בשאלות ובתשובות קודמות כשתמשיכו את השיחה. אפשר לקחת תשובות קודמות ולפתח אותן על ידי שיפור התוצאות או שינוי סוג הוויזואליזציה.
הנחיות נוספות ליצירת שאלות מופיעות במאמר מגבלות על שאלות.
מטא-נתונים של שיחות
כשמנהלים שיחה עם ניתוח או עם סוכן נתונים, בחלונית נתונים שניתן לכווץ מוצג השם של ניתוח Looker שבו נעשה שימוש בשיחה. בחלונית נתונים יש גם את האפשרויות הבאות:
- הצגת השדות: כשמשוחחים עם Explore, אפשר ללחוץ על הצגת השדות כדי לראות את ה-Explore בחלון חדש בדפדפן.
- עריכת הסוכן: במהלך צ'אט עם סוכן נתונים, אפשר לערוך את הפרטים של סוכן הנתונים בלחיצה על עריכת הסוכן.
- שיחה חדשה: מתחילים שיחה חדשה עם התכונה 'ניתוח נתונים' ב-Looker שהשיחה הנוכחית מתנהלת איתה.
ניהול השאילתות בשיחה
כשמנהלים שיחה עם נתונים, אפשר לנהל את השיחה על ידי הפסקת התגובה לשאילתה פעילה בזמן שהיא פועלת או על ידי מחיקת השאלה האחרונה והתגובה שלה.
הפסקה של תשובה לשאילתה
כדי להפסיק את הרצת השאילתה אחרי ששלחתם הודעה, לוחצים על הפסקת התשובה. ניתוח השיחות מפסיק להריץ את השאילתה ומציג את ההודעה הבאה: The query was cancelled.
מחיקת השאלה האחרונה
כדי למחוק את השאלה האחרונה ואת התשובה שלה, פועלים לפי השלבים הבאים:
- מעבירים את סמן העכבר מעל השאלה האחרונה ולוחצים על מחיקת ההודעה.
- בתיבת הדו-שיח למחוק את ההודעה לתמיד?, לוחצים על מחיקה כדי למחוק את השאלה והתשובה שלה באופן סופי.
הסבר על תוצאות השאילתה והחישובים
כששואלים שאלות לגבי הנתונים בניתוח נתונים שיחתי, התשובה עשויה לכלול תרשים, טבלת נתונים או פרטים אחרים, בהתאם לשאילתה הספציפית ולנתונים המחוברים. כדי לפתוח את תוצאות השאילתה כניתוח, לוחצים על פתיחה בניתוח בתוך תוצאות השאילתה.
בנוסף לתשובה לשאילתה הזו, ממשק Analytics לשיחה מספק את האפשרויות הבאות להבנת תוצאות השאילתה והחישובים:
- פרטים על האופן שבו השאילתה פורשה
- פרטים על אופן החישוב של התשובה
איך אפשר לדעת איך השאילתה פורשה
כדי לראות את ההסבר של מערכת Analytics השיחה על השאילתה, מרחיבים את האפשרות הצגת ההסבר. כדי להסתיר את הרציונל, לוחצים על הסתרת הרציונל.
התכונה 'ניתוח נתונים בשיחה' מנתחת כל שאילתה וחושבת איך לענות עליה. היא משתמשת במילות המפתח מהשאילתה כדי להסיק מהם המאפיינים, המדדים ופרמטרים אחרים הרלוונטיים מתוך שכבת הסמנטיקה של מערכי הנתונים שמשויכים לשיחה, ומפרשת מהשאילתה אילו צבירות צריך לבצע. כשמרחיבים את האפשרות הצגת ההסבר, ממשק הצ'אט עם AI לניתוח נתונים מציג הסבר בטקסט פשוט על השלבים שבוצעו כדי לפרש את השאילתה. ההסבר כולל גם את משך הזמן שבו ניתוח נתונים שיחתי חשב על השאילתה.
בהתאם לחשיבה הרציונלית שלה, Conversational Analytics יוצרת תגובה, שיכולה לכלול בקשה להבהרה לגבי השאילתה שלכם.
איך אפשר לדעת איך התשובה חושבה
כדי לראות איך ניתוח שיחות הגיע לתשובה או יצר תרשים, לוחצים על איך זה חושב? בתוצאות השאילתה.
כשלוחצים על איך הגענו לתשובה הזו?, בניתוח שיחות מוצג הקטע טקסט. בקטע טקסט מופיע הסבר בטקסט פשוט על השלבים שבוצעו על ידי ניתוח שיחות כדי להגיע לתשובה שמוצגת. ההסבר הזה כולל את שמות השדות הגולמיים שבהם נעשה שימוש, החישובים שבוצעו, המסננים שהוחלו, סדר המיון ופרטים נוספים.
אם האדמין שלכם ב-Looker הפעיל את מפענח הקוד על ידי הפעלת האפשרות ניתוח מתקדם לסוכני נתונים של ניתוח שיחות, בכרטיסייה קוד מוצג קוד Python נוסף שנוצר עבור שאילתות מתקדמות.
ניהול השיחות
השיחות מופיעות לפי שם בקטע מהזמן האחרון. אתם יכולים לשנות את השמות של השיחות, למחוק אותן או לשחזר אותן מתיקיית האשפה.
איך מוחקים שיחות
כדי להעביר שיחה לאשפה, פותחים את השיחה ולוחצים על העברה לאשפה.
איך משחזרים שיחות או מוחקים אותן לתמיד
כדי לשחזר שיחה מהאשפה או למחוק אותה סופית:
- בניתוח שיחות, בוחרים באפשרות אשפה בחלונית הניווט הימנית כדי לראות את רשימת השיחות שהועברו לאשפה.
- בקטע העברה לאשפה, לוחצים על שם השיחה שרוצים לשחזר או למחוק לצמיתות.
בתיבת הדו-שיח האם בטוח שברצונך לעשות זאת?, בוחרים באחת מהאפשרויות הבאות:
- ביטול: ביטול הפעולה.
- שחזור: שחזור השיחה. אפשר לגשת לשיחה מהקטע Recent בתפריט הניווט הימני בתוך 'ניתוח שיחות'.
- מחיקה סופית: השיחה תימחק לתמיד.
מגבלות ידועות
אלו הן המגבלות הידועות של ניתוח שיחות.
מגבלות על ויזואליזציות
ניתוח נתוני השיחות מתבסס על Vega-lite ליצירת תרשימים של שיחות. יש תמיכה מלאה בסוגי התרשימים הבאים של Vega:
- תרשים קו (סדרה אחת או יותר)
- תרשים שטח
- תרשים עמודות (אופקי, אנכי, מוערם)
- תרשים פיזור (קבוצה אחת או יותר)
- תרשים עוגה
יש תמיכה בסוגי התרשימים הבאים של Vega, אבל יכול להיות שתיתקלו בהתנהגות לא צפויה כשמציגים אותם:
- מפות
- מפות חום
- תרשימים עם תיאורי כלים
אין תמיכה בסוגי תרשימים שלא קיימים בקטלוג Vega. תרשימים שלא מצוינים בקטע הזה לא נתמכים.
מגבלות על מקורות נתונים
למקורות הנתונים ב-Conversational Analytics יש את המגבלות הבאות:
- בנתוני Looker, ניתוח שיחות יכול להחזיר עד 5,000 שורות לכל שאילתה.
- אי אפשר להגדיר ב-Conversational Analytics את הערך של שדה מסוג filter-only שהוגדר באמצעות הפרמטרים
parameterאוfilterשל LookML.
מגבלות על שאלות
ניתוח נתונים בשיחה תומך בשאלות שאפשר לענות עליהן באמצעות תרשים אחד, למשל:
- מגמות של המדדים לאורך זמן
- פירוט או התפלגות של המדדים לפי מאפיין
- ערכים ייחודיים של אחד או כמה מהמאפיינים
- ערכים של מדד מסוים
- הערכים של המאפיינים הבולטים לפי מדד
עדיין אין תמיכה ב-Conversational Analytics בשאלות שאפשר לענות עליהן רק באמצעות סוגי התרשימים המורכבים הבאים:
- תחזיות
- ניתוח סטטיסטי מתקדם, כולל זיהוי מתאם ואנומליות
אפשר לקבל תשובות לשאלות מתקדמות יותר, כמו תחזיות, אם מפעילים את התכונה 'מפענח קוד'.
דוגמה לשיחה
בדוגמה הבאה לשיחה אפשר לראות איך משתמש יכול לנהל שיחה עם ניתוח נתונים שימושיים בצורה טבעית, עם שאלות ותשובות. בדוגמה הזו, המשתמש שואל את השאלה הבאה: "תכין לי תרשים של נתוני המכירות החודשיים של משקאות חמים לעומת שייקים בשנת 2023, ותדגיש את החודש שבו נמכרו הכי הרבה משקאות מכל סוג". התשובה של ניתוח נתונים שימושי לשיחה היא תרשים קווי שמציג את נתוני המכירות החודשיות של משקאות חמים ושייקים בשנת 2023, עם הדגשה של חודש יולי כחודש עם נתוני המכירות הכי גבוהים בשתי הקטגוריות.
s
כפי שאפשר לראות בדוגמה הזו לשיחה, ממשק Analytics לשיחה מפרש בקשות בשפה טבעית, כולל שאלות מורכבות שמשתמשות במונחים נפוצים כמו 'מכירות' ו'משקאות חמים', בלי שהמשתמשים יצטרכו לציין שמות מדויקים של שדות במסד הנתונים (כמו Total monthly drink sales) או להגדיר תנאי סינון (כמו type of beverage = hot). ממשק Analytics לשיחה מתאר את הממצאים העיקריים, מסביר את ההיגיון שלו ומספק תשובה שכוללת טקסט, ובמקרים המתאימים גם תרשים. כדי לעודד ניתוח מעמיק יותר, יכול להיות ש-Conversational Analytics יציע גם שאלות המשך.
מקורות מידע שקשורים לנושא
סקירה כללית של ניתוח נתוני השיחות ב-Looker: דף הנחיתה של ניתוח נתוני השיחות עם רשימה של תכונות מרכזיות וקישורים לכל המסמכים בנושא ניתוח נתוני השיחות.
יצירה וניהול של סוכני נתונים: בעזרת סוכני נתונים, אתם יכולים להתאים אישית את הסוכן מבוסס-AI לחיפוש נתונים. לשם כך, אתם מספקים הקשר והוראות שספציפיים לנתונים שלכם, וכך עוזרים לסוכן לניתוח נתונים בשיחה ליצור תשובות מדויקות ורלוונטיות להקשר.
שיטות מומלצות להגדרת ניתוח נתונים בשיחה ב-Looker: אסטרטגיות ושיטות מומלצות שיעזרו לאדמינים של Looker ולמפתחי LookML להגדיר ולבצע אופטימיזציה של ניתוח נתונים בשיחה.
הפעלת ניתוח מתקדם באמצעות מפענח הקוד: מפענח הקוד בתוך ניתוח השיחות מתרגם את השאלות שלכם בשפה טבעית לקוד Python ומריץ את הקוד הזה. בהשוואה לשאילתות רגילות שמבוססות על SQL, השימוש ב-Python בכלי לניתוח קוד מאפשר ניתוחים והמחשות מורכבים יותר.