1. TableAgent介绍

1.1 TableAgent——数据分析智能体

TableAgent现已开放公测 ：DataCanvas

在数字化时代，数据分析的重要性就如同空气一般，无处不在且至关重要。然而，数据分析又是一个高度专业化的领域，其中描述性分析、诊断性分析和预测性分析 等技术，往往令只熟悉Excel等基础工具的从业者感到难以企及。

九章云极DataCanvas公司开发的TableAgent数据分析智能体，就像一位得力的助手，帮助我们更好地使用大型模型提升个人生产力。它让我们从整理纪要和总结这些基础工作，提升到了更高层次的数据分析。只要我们会提问，就能轻松地成为高级数据分析师，发现数据的秘密。🚀🚀🚀

这次要向大家介绍的是TableAgent工具，它是一款能够进行深度数据处理和分析的利器。TableAgent能够充分理解用户的意图，并自主运用统计科学、机器学习、因果推断等高级建模技术从数据中挖掘价值，从而提供深入的分析观点和行动指南。
TableAgent的功能包括：

• 会话式数据分析，满足你的即需即用；🧡🧡🧡🧡🧡
• 私有化部署，确保数据安全；🧡🧡🧡🧡🧡
• 支持企业级数据分析，处理大规模数据，性能卓越；🧡🧡🧡🧡
• 支持领域微调，专业且精准；🧡🧡🧡🧡
• 过程透明化，便于审计监督；🧡🧡🧡🧡🧡
• 可以生成包括但不限于：折线图、条形图、直方图、饼图、散点图、等多种图表。🧡🧡🧡🧡🧡
  这些功能不仅全面，而且实用，相信能够帮助你在数据分析的道路上走得更远。😀😀😀

1.2 背后强大的技术支持

为了让我们使用TableAgent时享受到更好的服务，它配备了一个名叫 T+（Table Family） 的系统。这个系统能够快速地完成个性化的调整工作。更重要的是，T+系统可以自我升级，它的系统性架构能让数据分析的各个环节都变得更高效。 在我们不知不觉中，T+系统会持续升级我们的数据分析体验，让我们始终紧跟数据分析的步伐。👍👍👍

2. TableAgent注册

使用地址：TableAgent

使用次数：

注册后即可享受5次使用机会，完成认证后，每日使用次数将增加至15次。 💕💕

3. TableAgent使用

3.1 入门级使用

1. 选择样例数据集，进行快速上手TableAgent，本次使用的是电影点评数据集（包含20000行×8列）

2. 完成简单提问和数据图像绘制：计算每部电影的平均评分，找出平均评分最高的5部电影，并且使用中文名字画一个统计图

我认为最为神奇的是，它会将思考过程告诉你，同时给出你它画图的代码等！！！🚀🚀🚀🚀🚀

3. 上点强度：我想了解评价在不同电影的占比，算下每个电影有多少评论条数，从高到底排序，使用前5个电影画出饼图，说说你的看法

看看智能体是如何思考的：

4. 再上强度：我想知道在数据集中哪几部电影的评分波动最大，也就是说，哪些电影的评分之间有较大的差异？请将差异最大的十部电影使用图的形式展示出来。

整体使用下来的感受（优点）：
1. 系统会针对你的数据提供基本的分析逻辑，这对我们用户来说非常实用。
2. 对每个问题都能进行细致的理解，如对数据个数、图表的理解和使用等方面。
3. 能够展示思考过程，这是其最出色的地方，真正实现了“白盒”效果。
整体使用下来的感受（优点）：
1. 在生成的图表中，横坐标可能会出现重叠现象，这是由于数据原因导致的。
   在提问时，可以指定数据个数以避免这一问题，同时研发人员也需要对此进行优化。

3.2 魔鬼级使用

1. 使用数学建模数据集，进行深度使用，本次使用的是各地级市碳排放数据（包含9262行×13列）

2. 针对各个省份近几年的总碳排放量进行统计，并绘制出一些图表出来，对图表进行分析。

看看智能体的分析：

3. 继续使用：可以在整理出来各个地区的近几年来的碳排放总量吗？选择前五个地区做柱状图进行分析总结。

看看智能体的分析过程

整体使用下来的感受：
1. 如果上一个示例的成功有着研发人员的精心优化，那么这次针对完全陌生的数据依旧发挥在线，我认为这个就是TableAgent本身的优势了
2. 依旧会给出思考过程，这个就是当前市面上所没有的“白盒”过程，非常棒

4. 对比使用

TableAgent VS. 文心一言-E言易图 VS. ChatGPT4-Advanced Data Analysis
在免费领域内：

TableAgent:

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文心一言-E言易图：

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ChatGPT4-Advanced Data Analysis：

在对比分析E言易图与TableAgent两款AI时，我们可以看出它们各自的特点与不足。

1. 首先，E言易图作为一个基于Apache Echarts的图表制作工具，其优势在于能够进行数据模拟并生成图像，但它存在的局限性也是明显的。E言易图无法直接上传数据，这无疑给用户带来了一定不便。另外，它对数据的敏感性处理不够精细，即便在已经汇总的数据结果基础上，也有可能出现图表错误。
2. 而TableAgent在理解对话内容的能力上展现了较高的准确性，它可以从上千个样本中准确把握用户的需求，这是它的一个显著优势。这种准确理解能力为用户提供了良好的体验，减少了误解和错误操作的几率，从而提高了工作效率。

5. 总结

使用情况

1. 直观的数据分析介绍：`对于不熟悉数据分析的用户，TableAgent能够自动理解数据并给出清晰的情况分析，使得数据分析不再高深莫测，极大地降低了数据分析的入门门槛。 🌹🌹🌹

2. 对话式数据分析体验：与传统的选择式数据分析方法不同，TableAgent采用会话式交互方式，更加自然和灵活。用户可以通过提问的方式引导分析过程，就像与一个专业的数据分析师进行对话一样。🌹🌹🌹🌹🌹

3. 精准的图表与数据汇总：TableAgent不仅能够生成正确率高的图表和数据汇总，还能够提供引导式分析。这意味着用户不仅可以获得准确的数据展现，还能够得到深度的洞见和解释。🌹🌹🌹🌹

4. 透明的数据分析过程：TableAgent的一大亮点是它的“白盒”分析能力，用户可以清晰地了解数据分析的每一个步骤和过程，确保分析的透明度和可信度。🌹🌹🌹🌹🌹

5. 领先的市场地位：与其他免费资源平台相比，TableAgent具有明显的优势。无论是从功能上还是从性能上，TableAgent都表现出色，预示着它将在未来的数据分析领域中扮演越来越重要的角色，成为专业人士的得力助手。🌹🌹🌹🌹🌹

建议

1. 中间数据下载需求：如果能够为用户提供数据分析过程中的中间数据下载，使得用户可以方便地进行二次利用，这一功能将会极大地增强了数据分析的灵活性和实用性。😊😊😊

2. 图表优化的需求： 在生成的图表中，当样本名字较多时，可能存在坐标重叠的情况，需要进一步优化以提高可读性。😊😊😊

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