用Ai进行数据分析的最佳实践

逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL分析：用户描述想分析的内容，后台连接DB，附带表结构信息让AI输出SQL语句，校验是SELECT类型的SQL，其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过！！校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT（附带上下文），让AI学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给GPT分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点：

注：个性化分析中上传的数据均是假数据，包括下面所有示例：游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据，仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析，解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具，在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧，可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单，真正接入业务也可定制多种分析模板，让GPT按相关模板格式返回，增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据，除了文中提到长类型字段的限制，还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT，结果数据要进一步校验是否符合要求，超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验，更为可控。我们仍需结合实际需求和场景，审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力各行各业实现更高效、更智能的决策。

1、为什么还要反复校验是不是SELECT SQL语句？这里不仅仅是AI不完全可控的原因，还有永远不要相信用户的输入，万一用户恶意输入一些描述，非要执行UPDATE/DELETE等恶意操作，那就完了。所以一定要再次校验AI生成是否是安全的SELECT SQL语句，非查询类SQL坚决不通过！！提示不支持此类请求。2、为什么到AI分析那一步骤还要拼接上下文？上文是有表结构信息和SQL语句，这些可以提供给GPT更好理解数据和字段的意义，分析更准确。3、针对表结构长类型字段，不允许直接查询，防止token消耗过多。其实最好还是告诉GPT只允许查询哪几个字段，或者用哪几个SQL函数，尽量让GPT生成可控。[heading3]个性化分析[content]1、用户上传的数据解析后需要判断数据格式是否符合要求，超长可以限制截取前面若干项，防止token消耗过多。2、在前端解析用户上传的数据，分析完可以直接用于渲染数据图表，无需再让后端再返回。3、需要支持用户补充输入，可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用，用于辅助AI分析。如果都是易理解语义化的字段名，可以无需描述，GPT也能识别。遇到一些多维度数据，GPT可能会误将其他字段作为维度分析，为了准确性可以输入：“以xxx(字段名)为维度分析”；还可以输入：“这是xxx数据”更好帮助AI分析。