Habilitar y usar el intérprete de código

El intérprete de código de Analytics conversacional traduce tus preguntas en lenguaje natural a código Python y ejecuta ese código para proporcionar análisis y visualizaciones avanzados. El intérprete de código está disponible para los agentes de datos de Análisis Conversacional en instancias de Looker (original) y Looker (Google Cloud Core).

A diferencia de las experiencias de BI estándar basadas en SQL, Code Interpreter admite una amplia variedad de analíticas de datos, desde cálculos y gráficos básicos hasta tareas más avanzadas, como la previsión de series temporales. Code Interpreter mejora Análisis Conversacional al permitir a los usuarios llevar a cabo este tipo de análisis avanzado, que de otro modo requeriría conocimientos especializados de programación avanzada o métodos estadísticos.

En esta página se describe cómo habilitar el intérprete de código en una instancia de Looker y cómo usarlo con un agente de datos de Conversational Analytics.

Consulta cómo y cuándo usa tus datos Gemini Google Cloud .

Antes de empezar

Para usar el intérprete de código, debes cumplir los requisitos para usar las analíticas conversacionales en Looker, incluidos los permisos para crear y usar agentes de datos:

  • Para usar el intérprete de código con un agente de datos de Conversational Analytics en una instancia de Looker (original), tu instancia debe tener Looker 25.18 o una versión posterior.

Habilitar el intérprete de código

En esta sección se describe cómo habilitar el intérprete de código en las siguientes plataformas:

Habilitar el intérprete de código en Looker (original)

En la instancia de Looker (original), un administrador de Looker debe seguir estos pasos para habilitar el intérprete de código y ponerlo a disposición de los usuarios de Analíticas conversacional:

  1. En el panel Administrar, vaya a la sección Plataforma y seleccione la página Gemini en Looker.
  2. En Habilitación de Gemini en Looker, activa el ajuste Habilitar Gemini en Looker.
  3. Selecciona Habilitar funciones para testers de confianza. Cuando se habilita esta opción, los usuarios pueden acceder a las funciones para testers de confianza de Gemini en Looker. Este ajuste debe estar habilitado para que los usuarios puedan acceder a Intérprete de código con Conversational Analytics.
  4. Si quieres, selecciona Habilitar uso de datos de testers de confianza. Si habilitas este ajuste, aceptas que Google utilice tus datos tal como se describe en los términos del Programa de Testers de Confianza de Gemini Google Cloud . Este ajuste solo se puede habilitar cuando el ajuste Habilitar funciones para testers de confianza está habilitado. Este ajuste se habilita automáticamente cuando se habilita el ajuste Habilitar funciones para testers de confianza.
  5. Selecciona Habilitar intérprete de código. Si este ajuste está habilitado, los usuarios pueden acceder al intérprete de código en los agentes de datos de Conversational Analytics. Este ajuste solo se puede habilitar si también está habilitado el ajuste Habilitar funciones para testers de confianza.

El ajuste Habilitar intérprete de código estaba habilitado de forma predeterminada en las instancias de Looker (original) que cumplían los siguientes criterios:

  • Un administrador de Looker activó los ajustes Habilitar Gemini en Looker y Habilitar funciones para testers de confianza en tu instancia de Looker (original) antes de que actualizaras tu instancia a Looker 25.8.
  • Un administrador de Looker actualizó tu instancia a Looker 25.8 el primer día de las implementaciones de la versión.

Habilitar el intérprete de código en Looker (Google Cloud Core)

En la instancia de Looker (principal de Google Cloud), un administrador de Looker debe seguir estos pasos para habilitar el intérprete de código y ponerlo a disposición de los usuarios de Conversational Analytics:

  1. Ve al panel Administración > sección Plataforma > página Gemini en Looker.
  2. Habilita Intérprete de código.

El intérprete de código está inhabilitado de forma predeterminada, incluso cuando Gemini en Looker está habilitado en la configuración de la instancia de Looker (Google Cloud core) en la consola de Google Cloud .

Un administrador de Looker debe conceder el permiso gemini_in_looker a los usuarios para que puedan usar el intérprete de código.

Usar el intérprete de código con un agente de datos de Conversational Analytics

Cuando el intérprete de código está habilitado en un agente de datos concreto, se pueden usar las funciones de analíticas mejoradas en todas las conversaciones con ese agente.

Puede habilitar el intérprete de código en un agente de datos cuando lo cree o lo edite. Habilita el intérprete de código activando la opción Habilitar analíticas avanzadas.

Limitaciones conocidas

  • El intérprete de código usa Python para resolver problemas. Como Python es más flexible que los lenguajes de consulta estructurados, las respuestas de Code Interpreter pueden tener más variabilidad que las de la experiencia principal de Conversational Analytics.
  • En el caso de los datos de Looker, Analíticas Conversacional puede devolver un máximo de 5000 filas por consulta.
  • El intérprete de código admite estas bibliotecas de Python. Para solicitar asistencia para otras bibliotecas de Python, envía un correo a conversational-analytics-feedback@google.com.
  • Los siguientes tipos de gráficos de visualización no se admiten en las respuestas de Interpretador de código:
    • Maps

Para obtener información sobre otras limitaciones, consulta la documentación sobre las limitaciones conocidas de Conversational Analytics.

Bibliotecas de Python compatibles

Mostrar las bibliotecas de Python compatibles

El intérprete de código admite las siguientes bibliotecas de 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

Preguntas sugeridas

Cuando habilita el intérprete de código, las funciones analíticas avanzadas de Python permiten que los agentes de datos de Conversational Analytics respondan a una gama más amplia de preguntas, además de los tipos de preguntas admitidas estándar. Por ejemplo:

  • ¿Podéis explicarme los principales factores que influyen en las ventas según mis datos?
  • ¿Cuál es el valor del tiempo de vida de cada uno de mis segmentos de clientes, teniendo en cuenta la frecuencia de compra media y el valor medio de pedido?
  • ¿Cómo son las ventas de este año en comparación con las del año pasado?
  • Identificar valores atípicos en mis datos de ventas para detectar productos o regiones que estén dando muy buenos o muy malos resultados.
  • Realiza un análisis de cohortes para conocer la retención de clientes.
  • ¿Mis productos con el margen más alto son también los más populares? Usa esta respuesta para darme una sugerencia sobre cómo optimizar mi combinación de productos.
  • ¿Cuál es la tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) de las ventas por categoría de producto de los últimos tres años?
  • Muestra la TCAC en un gráfico de barras con la categoría de producto en el eje X y la TCAC en el eje Y.