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怎么基于飞书表格数据分析

Answer

基于飞书表格进行数据分析可以参考以下步骤:

  1. 应用的背景说明
    • 解决的问题:使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径来实现数据的高效抓取与批量 AI 化处理。
    • 技术场景:包括 Coze 定义智能体并发布到飞书多维表格字段捷径,多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径,Coze 应用采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格并驱动其自动运行,以及多维表格仪表盘对数据的可视化。
    • 期望达到的目的:更多是希望大家能了解“如何最高效率使用 AI”,并将方案泛化到自己的实际工作中,同时选择了最适合的技术路线(不懂代码即可完成)。
  2. 动手实践
    • 设计多维表格:进到飞书,新建一个多维表格,配置字段,新建一列,选择编辑列,完成相关设置。配置完后,打开自动更新,若 note_url 有赋值,模型分析会自动触发。
    • 配置其它列:例如在第一列中设置提取标题,同理可新建列提取正文、点赞、转发、评论列表等数据,进行更多自动化处理,包括笔记内容分析、仿写、改写,封面分析、标题拆解、图文复刻、视频提取分析(逐帧解析)分析视频、音频和字幕等数据分析,基于评论列表的舆情分析、情绪分析、线索挖掘、需求挖掘等。
    • 更多资源:关于多维表格相关教程,推荐复习共学数据库(历史)
  3. 创建知识库并上传表格数据
    • 上传方式:本地文档
    • 操作步骤:
      • 在表格格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。
      • 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档,然后单击下一步。目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容,且表格内需要有列名和对应的数据。每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。
      • 配置数据表信息后,单击下一步。包括指定数据范围(通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围)、确认表结构(系统已默认获取了表头的列名,可自定义修改列名,或删除某一列名)、指定语义匹配字段(选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配)。
      • 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。
      • 完成上传后,单击确定。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

作者@高雁首先,感谢各位小伙伴的支持!由衷感谢[Waytoagi](http://www.waytoagi.com)对AI开源的伟大贡献,让AI惠及千万人!希望,能有更多小伙伴积极拥抱开源,虽然做不成DeepSeek,但是,我们可以做成全球最大的AI开源知识社区!![heading2]一、应用的背景说明[content]1.解决的问题1.1.使用Coze、飞书多维表格、自定义AI字段捷径(这个名字不如改成叫Agent),来实现数据的高效抓取与批量AI化处理。2.技术场景2.1.Coze定义智能体,发布到飞书多维表格字段捷径。2.2.多维表格中使用和配置自定义的AI字段捷径。2.3.Coze应用,采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格,并驱动多维表格自动运行。2.4.多维表格仪表盘对数据的可视化。3.期望达到的目的3.1.这个应用的目的,实际上是更多的是希望大家能看“如何最高效率使用AI”。抛砖引玉,让大家能将方案泛化到自己的实际工作中!同时,也选择了最适合的技术路线(不懂代码即可完成)!

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

进到飞书,新建一个多维表格!配置字段,新建一列,选择编辑列,然后如下图操作即可,完成相关设置。配置完,然后,打开自动更新,这里如果note_url如果有赋值,那么模型分析就会自动触发(trigger)。我们可以测试一下。[heading4]配置其它列[content]我在第一列中设置了提取标题。同理,我们可以在新建列,提取正文、点赞、转发、评论列表等数据,包含图文笔记的图片集合、视频笔记的视频链接。进行更多自动化处理。比如,可扩展功能:笔记内容分析、仿写、改写,封面分析、标题拆解、图文复刻、视频提取分析(逐帧解析)分析视频、音频和字幕等数据分析。基于评论列表的舆情分析、情绪分析、线索挖掘、需求挖掘等。[heading4]更多资源[content]以上就不再一一实现,大家可以根据需求进行扩散。核心逻辑,就是你需要实现什么样的功能?关于多维表格相关教程,推荐大家复习[共学数据库(历史)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UKqNw8Un0iaCsXkECfCcNkl0nGc?table=tbliNls1Wi1mV6bY&view=vewcZAYD0u)

创建并使用知识库

|上传方式|操作步骤||-|-||本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1.在表格格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。<br>2.将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档,然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv和.xlsx格式的文件内容,且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于20M。<br>一次最多可上传10个文件。<br>1.配置数据表信息后,单击下一步。<br>1.1.指定数据范围:通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2.确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,你可以自定义修改列名,或删除某一列名。<br>1.3.指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。<br>2.查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。<br>3.完成上传后,单击确定。|

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2025-04-10
python数据分析
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2025-04-14
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利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势: 1. 降低入门门槛:过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识,现在通过 AI 工具,门槛大大降低。 2. 规范的分析流程:对于初学者来说,AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好,其规范化流程更严谨,结果更可靠。 3. 自动化处理:会自动进行模型选择以匹配数据,还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作:重复性劳动可先交给 AI 做,人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面,GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型,Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化,Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括:对 AI 结果要进行严格验证,不要完全依赖 AI,要保持独立思考,对 AI 的能力边界有清晰认识,合理使用以提高工作效率。同时,AI 应被视为辅助工具而非完全替代品,人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容: 流程: 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。 1. 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。 2. 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。 工具和成功案例: 大概思路是这样: 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据,分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果,迭代和优化提示词,最终满意后导出结果。 相关问题和技巧: 1. 关于“大模型幻觉”,目前没有办法消除,这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力,在 AGI 搜索结构化三个字,有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。 案例分析: 以“用 ai 做数据分析,和爆款卖点分析”为例,这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合,展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘,不仅能快速定位爆款产品的共性特征(如高频关键词、用户情感倾向),还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求(例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点)。尤其是结合时序分析预测市场趋势,为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性,真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破,可考虑以下优化方向: 1. 多模态数据融合:除文本数据外,整合图片/视频的视觉分析(如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性),或结合语音数据(如直播带货中的实时用户反馈),构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强:当前 AI 多聚焦相关性分析,可引入因果发现算法(如 DoWhy 框架),区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色,还是因与热门手机型号捆绑销售? 3. 个性化适配引擎:根据企业自身资源禀赋(供应链能力、品牌定位)对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”,避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制:构建虚拟消费者模拟环境,对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试,提前评估市场风险,避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
目前AI Excel数据分析有哪些产品
目前在 AI Excel 数据分析方面,以下是一些相关的产品: 1. 宝玉日报中提到,让 AI 帮写 Excel 宏函数适用于几乎所有主流 AI。数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。链接:https://x.com/dotey/status/1895319207413170354 2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 自动完成任务,如数据分析或格式创建。 4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 6. 表格 Top10 中的相关产品有:Highcharts、Fillout.com、Coefficient、Numerous.ai、SheetGod、GPTExcel、酷表 ChatExcel、GPT Workspace、OpenAI in Spreadsheet、Ajelix AI Excel Tools 。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-04-10
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
处理 excel 表格 的 AI 工具
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,如数据分析或格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. Ajelix:可处理 Excel 和 Google Sheets 表格的 AI 工具,链接为。 6. FormX.ai:能够自动从表格和文档中提取数据的 AI 工具,链接为。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-11
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
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