Activer et utiliser l'interpréteur de code

L'interpréteur de code est une fonctionnalité de Conversational Analytics qui traduit les questions en langage naturel en code Python pour fournir des analyses et des visualisations avancées. Contrairement aux expériences de BI standards basées sur SQL, l'interpréteur de code est compatible avec une grande variété d'analyses de données, des calculs et graphiques de base aux tâches plus avancées comme la prévision de séries temporelles. L'interpréteur de code 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.

L'interpréteur de code est disponible pour Conversational Analytics dans Looker Studio avec un abonnement Looker Studio Pro.

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

Avant de commencer

Pour utiliser l'interpréteur de code, vous devez remplir les conditions requises pour utiliser Conversational Analytics dans Looker Studio :

  • Vous devez être un utilisateur disposant d'un abonnement Looker Studio Pro.

Activer l'interpréteur de code

Pour activer l'interpréteur de code pour toutes les conversations et tous les agents de données, procédez comme suit :

  1. Dans le panneau de navigation de gauche de Conversational Analytics, cliquez sur le bouton bascule Analytics avancés pour activer l'interpréteur de code.
  2. Une fois l'interpréteur de code activé, vous pouvez utiliser Conversational Analytics comme d'habitude pour lancer des conversations et poser des questions sur vos données. L'interpréteur de code utilise le moteur qui alimente Gemini pour traduire vos requêtes en code Python et exécuter ce code.

Limitations connues

  • L'interpréteur de code utilise Python pour résoudre les problèmes. Comme Python est plus flexible que les langages de requête structurés, les réponses de l'interpréteur de code peuvent être plus variables que celles de l'expérience Conversational Analytics principale.
  • Pour les données Looker, Conversational Analytics peut renvoyer jusqu'à 5 000 lignes par requête.
  • L'interpréteur de code est compatible avec ces bibliothèques Python. Pour demander l'assistance pour d'autres bibliothèques Python, envoyez un e-mail à l'adresse conversational-analytics-feedback@google.com.
  • Les types de graphiques de visualisation suivants ne sont pas acceptés dans les réponses de l'interpréteur de code :
    • Maps

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

Bibliothèques Python compatibles

Afficher les bibliothèques Python compatibles

L'interpréteur de code 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'interpréteur de code, les fonctionnalités analytiques avancées de Python permettent à Conversational Analytics de répondre à un plus grand nombre de questions, en plus des types de questions standards compatibles. Exemple :

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