Erweiterte Analysen aktivieren und verwenden

Bei Advanced Analytics in konversationeller Analyse werden Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code übersetzt und dieser Code wird ausgeführt, um erweiterte Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Advanced Analytics ist für konversationelle Analyse-Daten-Agents sowohl in Looker (Original)- als auch in Looker (Google Cloud Core)-Instanzen verfügbar.

Im Gegensatz zu BI-Lösungen, die auf Standard-SQL basieren, unterstützt Advanced Analytics eine Vielzahl von Datenanalysen – von einfachen Berechnungen und Diagrammen bis hin zu komplexeren Aufgaben wie der Zeitreihenvorhersage. Mit Advanced Analytics wird die konversationelle Analyse erweitert, da Nutzer diese Arten von erweiterten Analysen durchführen können, für die sonst in der Regel spezielle Kenntnisse in Bezug auf erweitertes Programmieren oder statistische Methoden erforderlich wären.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Advanced Analytics für eine Looker-Instanz aktivieren und wie Sie Advanced Analytics mit einem konversationellen Analyse-Daten-KI-Agenten verwenden.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Hinweis

Wenn Sie Advanced Analytics verwenden möchten, müssen Sie die Anforderungen für die Verwendung der konversationellen Analyse in Looker erfüllen, einschließlich der Berechtigungen zum Erstellen und Verwenden von KI-Datenagenten:

  • Wenn Sie die erweiterte Analyse mit einem KI-Datenagenten für die konversationelle Analyse in einer Looker-Instanz (Original) verwenden möchten, muss Ihre Instanz Looker 25.18 oder höher haben.

Erweiterte Analysen aktivieren

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Advanced Analytics auf den folgenden Plattformen aktivieren:

  • Looker (Original)

  • Looker (Google Cloud Core)

Looker (Original)

Erweiterte Analysen in Looker (Original) aktivieren

In der Looker (Original)-Instanz muss ein Looker-Administrator die folgenden Schritte ausführen, um Advanced Analytics zu aktivieren und für Nutzer der konversationellen Analyse verfügbar zu machen:

  1. Rufen Sie im Bereich Admin den Abschnitt Plattform auf und wählen Sie die Seite Gemini in Looker aus.
  2. Aktivieren Sie unter Gemini in Looker die Einstellung Gemini in Looker aktivieren.
  3. Aktivieren Sie unter Gemini in Looker aktivieren die Einstellung Konversationelle Analyse.
  4. Aktivieren Sie unter Konversationelle Analyse die Einstellung Advanced Analytics. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können Ersteller von Daten-Agents die erweiterte Analyse für alle Unterhaltungen mit ihren Daten-Agents aktivieren.

Looker (Google Cloud Core)

Erweiterte Analysen in Looker (Google Cloud Core) aktivieren

In der Looker (Google Cloud Core)-Instanz muss ein Looker-Administrator die folgenden Schritte ausführen, um Advanced Analytics zu aktivieren und für Nutzer der konversationellen Analyse verfügbar zu machen:

  1. Rufen Sie im Bereich Admin den Abschnitt Plattform auf und wählen Sie die Seite Gemini in Looker aus.
  2. Prüfen Sie unter Gemini in Looker, ob der Status der Gemini-Aktivierung auf Aktiviert gesetzt ist. Wenn die Funktion nicht aktiviert ist, aktivieren Sie Gemini in Looker für diese Instanz in der Google Cloud Console und kehren Sie dann zur Administratorseite Gemini in Looker in der Looker (Google Cloud Core)-Instanz zurück.
  3. Aktivieren Sie unter Gemini-Aktivierungsstatus die Einstellung Konversationelle Analyse.
  4. Aktivieren Sie unter Konversationelle Analyse die Einstellung Advanced Analytics. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, können Ersteller von Daten-Agents die erweiterte Analyse für alle Unterhaltungen mit ihren Daten-Agents aktivieren.

Advanced Analytics ist standardmäßig deaktiviert, auch wenn Gemini in Looker in den Einstellungen der Looker (Google Cloud Core)-Instanz in der Google Cloud Console aktiviert ist.

Ein Looker-Administrator muss Nutzern zusätzliche Berechtigungen erteilen, bevor sie Advanced Analytics verwenden können.

Advanced Analytics mit einem konversationellen Analyse-Datenagenten verwenden

Wenn „Erweiterte Analysen“ für einen bestimmten Daten-Agent aktiviert ist, sind erweiterte Analysefunktionen für alle Unterhaltungen mit diesem Agent verfügbar.

Sie können Advanced Analytics für einen Daten-Agent aktivieren, wenn Sie ihn erstellen oder bearbeiten. Aktivieren Sie erweiterte Analysen, indem Sie die Option Erweiterte Analysen aktivieren aktivieren.

Bekannte Einschränkungen

  • Bei Advanced Analytics wird Python verwendet, um Probleme zu lösen. Da Python flexibler als strukturierte Abfragesprachen ist, können die Antworten von Advanced Analytics stärker variieren als die Antworten der herkömmlichen konversationellen Analyse.
  • Bei Looker-Daten kann Conversational Analytics maximal 5.000 Zeilen pro Abfrage zurückgeben.
  • Advanced Analytics unterstützt nur diese Python-Bibliotheken.
  • Diagrammtypen für Kartenvisualisierungen werden in Antworten von Advanced Analytics nicht unterstützt.

Informationen zu zusätzlichen Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu bekannten Einschränkungen in der konversationellen Analyse.

Unterstützte Python-Bibliotheken

Unterstützte Python-Bibliotheken anzeigen

Advanced Analytics 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 Advanced Analytics aktivieren, können KI-Datenagenten für die konversationelle Analyse dank der erweiterten Analysefunktionen von Python zusätzlich zu den standardmäßig unterstützten Fragetypen eine größere Bandbreite an Fragen beantworten. Beispiel:

  • Kannst du mir anhand meiner Daten die wichtigsten Umsatzfaktoren erklären?
  • Wie hoch ist der Lifetime-Wert für jedes meiner Kundensegmente unter Berücksichtigung der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit und des durchschnittlichen Bestellwerts?
  • Wie haben sich die Verkäufe in diesem Jahr im Vergleich zum letzten Jahr entwickelt?
  • Ausreißer in meinen Verkaufsdaten identifizieren, um Produkte oder Regionen zu ermitteln, die besonders gut oder besonders schlecht abschneiden.
  • Führen Sie eine Kohortenanalyse durch, um die Kundenbindung zu analysieren.
  • Sind meine Produkte mit der höchsten Marge auch die beliebtesten Produkte? Gib mir anhand dieser Antwort einen Vorschlag, wie ich meine Produktkombination optimieren kann.
  • Wie hoch ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) für den Umsatz nach Produktkategorie für die letzten drei Jahre?
  • Stellen Sie die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate als Balkendiagramm dar, wobei die Produktkategorie auf der x-Achse und die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate auf der y-Achse zu sehen ist.