Activer et utiliser les analyses avancées

L'analyse avancée dans Conversational Analytics traduit vos questions en langage naturel en code Python et exécute ce code pour fournir des analyses et des visualisations avancées. L'analyse avancée est disponible pour les agents de données Conversational Analytics dans les instances Looker (version initiale) et Looker (Google Cloud Core).

Contrairement aux expériences de BI basées sur le langage SQL standard, l'analyse avancée est compatible avec une grande variété d'analyses de données, allant des calculs et des graphiques de base aux tâches plus avancées telles que la prévision de séries temporelles. L'analyse avancée améliore Conversational Analytics en permettant aux utilisateurs d'effectuer ces types d'analyses avancées, qui nécessitent généralement des connaissances spécialisées en codage avancé ou en méthodes statistiques.

Cette page explique comment activer l'analyse avancée pour une instance Looker et comment l'utiliser avec un agent de données Conversational Analytics.

Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Avant de commencer

Pour utiliser l'analyse avancée, vous devez répondre aux exigences d'utilisation de Conversational Analytics dans Looker, y compris les autorisations permettant de créer et d'utiliser des agents de données :

  • Pour utiliser l'analyse avancée avec un agent de données Conversational Analytics dans une instance Looker (version initiale), votre instance doit être Looker 25.18 ou version ultérieure.

Activer les analyses avancées

Cette section explique comment activer l'analyse avancée sur les plates-formes suivantes :

  • Looker (version initiale)

  • Looker (Google Cloud Core)

Looker (version initiale)

Activer l'analyse avancée dans Looker (version initiale)

Dans l'instance Looker (version initiale), un administrateur Looker doit suivre ces étapes pour activer l'analyse avancée et la mettre à la disposition des utilisateurs de Conversational Analytics :

  1. Dans le panneau Admin , accédez à la section Plate-forme , puis sélectionnez la page Gemini dans Looker.
  2. Sous Activation de Gemini dans Looker, activez le paramètre Activer Gemini dans Looker.
  3. Sous Activer Gemini dans Looker, activez le paramètre Conversational Analytics.
  4. Sous Conversational Analytics, activez le paramètre Analyse avancée. Lorsque ce paramètre est activé, les créateurs d'agents de données peuvent choisir d'activer l'analyse avancée pour toutes les conversations avec leurs agents de données.

Looker (Google Cloud Core)

Activer l'analyse avancée dans Looker (Google Cloud Core)

Dans l'instance Looker (Google Cloud Core), un administrateur Looker doit suivre ces étapes pour activer l'analyse avancée et la mettre à la disposition des utilisateurs de Conversational Analytics :

  1. Dans le panneau Admin , accédez à la section Plate-forme , puis sélectionnez la page Gemini dans Looker.
  2. Sous Activation de Gemini dans Looker, assurez-vous que l'état d'activation de Gemini est Activé. Si ce n'est pas le cas, activez Gemini dans Looker pour cette instance dans la Google Cloud console, puis revenez à la page d'administration Gemini dans Looker dans l'instance Looker (Google Cloud Core).
  3. Sous État d'activation de Gemini, activez le paramètre Conversational Analytics.
  4. Sous Conversational Analytics, activez le paramètre Analyse avancée. Lorsque ce paramètre est activé, les créateurs d'agents de données peuvent choisir d'activer l'analyse avancée pour toutes les conversations avec leurs agents de données.

L'analyse avancée est désactivée par défaut, même lorsque Gemini dans Looker est activé dans les paramètres de l'instance Looker (Google Cloud Core) de la Google Cloud console.

Un administrateur Looker doit accorder des autorisations supplémentaires aux utilisateurs avant qu'ils ne puissent utiliser l'analyse avancée.

Utiliser l'analyse avancée avec un agent de données Conversational Analytics

Lorsque l'analyse avancée est activée pour un agent de données donné, des fonctionnalités d'analyse améliorées sont disponibles pour toutes les conversations avec cet agent.

Vous pouvez activer l'analyse avancée pour un agent de données lorsque vous le créez ou le modifiez. Pour ce faire, activez l'option Activer l'analyse avancée.

Limitations connues

  • L'analyse avancée utilise Python pour résoudre les problèmes. Comme Python est plus flexible que les langages de requête structurés, les réponses de l'analyse avancée peuvent être plus variables que celles de l'expérience Conversational Analytics de base.
  • Pour les données Looker, Conversational Analytics peut renvoyer jusqu'à 5 000 lignes par requête.
  • L'analyse avancée n'est compatible qu'avec ces bibliothèques Python.
  • Les types de graphiques de visualisation de cartes ne sont pas compatibles avec les réponses de l'analyse avancée.

Pour en savoir plus sur les autres limites, consultez la documentation sur les limites connues dans Conversational Analytics.

Bibliothèques Python compatibles

Afficher les bibliothèques Python compatibles

L'analyse avancée est compatible avec les bibliothèques Python suivantes :

  • 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

Questions suggérées

Lorsque vous activez l'analyse avancée, les fonctionnalités d'analyse avancées de Python permettent aux agents de données Conversational Analytics de répondre à un plus large éventail de questions, en plus de les types de questions standards compatibles. Exemple :

  • Pouvez-vous expliquer les principaux moteurs de vente en fonction de mes données ?
  • Quelle est la valeur vie de chacun de mes segments de clientèle, en tenant compte de la fréquence d'achat moyenne et de la valeur moyenne des commandes ?
  • Comment les ventes de cette année se comparent-elles à celles de l'année dernière ?
  • Identifiez les valeurs aberrantes dans mes données de vente pour m'aider à identifier les produits ou les régions qui fonctionnent particulièrement bien ou mal.
  • Effectuez une analyse de cohorte pour comprendre la fidélisation des clients.
  • Mes produits à marge la plus élevée sont-ils également les plus populaires ? Utilisez cette réponse pour me suggérer comment optimiser mon mix produits.
  • Quel est le taux de croissance annuel composé (TCAC) des ventes par catégorie de produits au cours des trois dernières années ?
  • Affichez le TCAC sous forme de graphique à barres avec la catégorie de produits sur l'axe des x et le TCAC sur l'axe des y.