Habilitar y usar el intérprete de código

El intérprete de código es una función de Conversational Analytics que traduce preguntas en lenguaje natural a código Python para proporcionar análisis y visualizaciones avanzados. A diferencia de las experiencias de BI estándar basadas en SQL, el intérprete de código admite una amplia variedad de analíticas de datos, desde cálculos y gráficos básicos hasta tareas más avanzadas, como la previsión de series temporales. El intérprete de código mejora Conversational Analytics, ya que permite a los usuarios realizar estos tipos de análisis avanzados, que de otro modo requerirían conocimientos especializados de métodos estadísticos o de programación avanzada.

El intérprete de código está disponible para Conversational Analytics como parte de una suscripción a Data Studio Pro.

Consulta cómo y cuándo usa tus datos Gemini for Google Cloud .

Antes de empezar

Para usar el intérprete de código, debes cumplir los requisitos para usar Conversational Analytics en Data Studio:

Habilitar el intérprete de código para agentes

Para habilitar el intérprete de código en todas las conversaciones y agentes de datos, sigue estos pasos:

  1. En el panel de navegación de la izquierda de Conversational Analytics, haz clic en el botón Analíticas avanzadas para habilitar el intérprete de código.
  2. Con el intérprete de código habilitado, puedes usar Conversational Analytics como de costumbre para iniciar conversaciones y hacer preguntas sobre tus datos. El intérprete de código usa el motor que impulsa el chat de Gemini para traducir tus consultas a código Python y ejecutar ese código.

Limitaciones conocidas

  • El intérprete de código usa Python para resolver problemas. Como Python es más flexible que los lenguajes de consulta estructurados, las respuestas del intérprete de código pueden tener más variabilidad que las respuestas de la experiencia principal de Conversational Analytics.
  • En el caso de los datos de Looker, Conversational Analytics puede devolver un máximo de 5000 filas por consulta.
  • El intérprete de código solo admite estas bibliotecas de Python.
  • Los siguientes tipos de gráficos de visualización no se admiten en las respuestas del intérprete de código:
    • Maps

Esta función está en la fase previa a la disponibilidad general. Si tienes algún problema con errores o resultados inesperados, quieres enviar comentarios o solicitar asistencia para otras bibliotecas de Python, envía un correo a conversational-analytics-feedback@google.com.

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

Bibliotecas de Python admitidas

Mostrar las bibliotecas de Python admitidas

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 habilitas el intérprete de código, las funciones analíticas avanzadas de Python permiten que Conversational Analytics responda a una gama más amplia de preguntas, además de los tipos de preguntas estándar admitidos. Por ejemplo:

  • ¿Puedes explicarme los principales factores que influyen en las ventas a partir de 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 se comparan las ventas de este año con las del año pasado?
  • Identifica los valores atípicos en mis datos de ventas para ayudarme a identificar los productos o las regiones que tienen un rendimiento especialmente bueno o malo.
  • Realiza un análisis de cohortes para conocer la retención de clientes.
  • ¿Mis productos con mayor margen son también los más populares? Usa esta respuesta para sugerirme cómo optimizar mi mix de formatos.
  • ¿Cuál es la tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) de las ventas por categoría de producto en los últimos 3 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.