Activer et utiliser les analyses avancées

L'analyse avancée dans Conversational Analytics traduit vos questions en langage naturel en code Python et exécute ce code pour fournir des analyses et des visualisations avancées. L'analyse avancée est disponible pour les agents de données Conversational Analytics dans les instances Looker (version initiale) et Looker (Google Cloud Core).

Contrairement aux expériences de BI standards basées sur SQL, l'analyse avancée est compatible avec une grande variété d'analyses de données, allant des calculs et graphiques de base aux tâches plus avancées comme la prévision de séries temporelles. Advanced Analytics améliore Conversational Analytics en permettant aux utilisateurs d'effectuer ces types d'analyses avancées, qui nécessiteraient normalement des connaissances spécialisées en codage avancé ou en méthodes statistiques.

Cette page explique comment activer l'analyse avancée pour une instance Looker et comment utiliser l'analyse avancée avec un agent de données Conversational Analytics.

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

Avant de commencer

Pour utiliser l'analyse avancée, vous devez remplir les conditions requises pour utiliser Conversational Analytics dans Looker, y compris les autorisations permettant de créer et d'utiliser des agents de données :

  • Pour utiliser Advanced Analytics avec un agent de données Conversational Analytics dans une instance Looker (Original), votre instance doit être sur Looker 25.18 ou version ultérieure.

Activer les analyses avancées

Cette section explique comment activer les analyses avancées sur les plates-formes suivantes :

  • Looker (version initiale)

  • Looker (Google Cloud Core)

Looker (version initiale)

Activer les analyses avancées dans Looker (version initiale)

Dans l'instance Looker (version initiale), un administrateur Looker doit suivre ces étapes pour activer Advanced Analytics et le rendre disponible aux utilisateurs de Conversational Analytics :

  1. Dans le panneau Administration, accédez à la section Plate-forme, puis sélectionnez la page Gemini dans Looker.
  2. Sous Activation de Gemini dans Looker, activez le paramètre Activer Gemini dans Looker.
  3. Sous Activer Gemini dans Looker, activez le paramètre Conversational Analytics.
  4. Sous Conversational Analytics, activez le paramètre Analytics avancés. Lorsque ce paramètre est activé, les créateurs d'agents de données peuvent choisir d'activer les analyses avancées pour toutes les conversations avec leurs agents de données.

Looker (Google Cloud Core)

Activer les analyses avancées dans Looker (Google Cloud Core)

Dans l'instance Looker (Google Cloud Core), un administrateur Looker doit suivre les étapes ci-dessous pour activer les analyses avancées et les rendre disponibles pour les utilisateurs de Conversational Analytics :

  1. Dans le panneau Administration, accédez à la section Plate-forme, puis sélectionnez la page Gemini dans Looker.
  2. Sous Activation de Gemini dans Looker, assurez-vous que l'état de l'activation de Gemini est défini sur Activé. Si ce n'est pas le cas, activez Gemini dans Looker pour cette instance dans la console Google Cloud , puis revenez à la page d'administration Gemini dans Looker de l'instance Looker (Google Cloud Core).
  3. Sous État d'activation de Gemini, activez le paramètre Analyse conversationnelle.
  4. Sous Conversational Analytics, activez le paramètre Analytics avancés. Lorsque ce paramètre est activé, les créateurs d'agents de données peuvent choisir d'activer les analyses avancées pour toutes les conversations avec leurs agents de données.

L'analyse avancée est désactivée par défaut, même lorsque Gemini dans Looker est activé dans les paramètres de l'instance Looker (Google Cloud Core) de la console Google Cloud .

Un administrateur Looker doit accorder des autorisations supplémentaires aux utilisateurs avant qu'ils puissent utiliser les analyses avancées.

Utiliser l'analyse avancée avec un agent de données Conversational Analytics

Lorsque l'analyse avancée est activée pour un agent de données donné, des fonctionnalités d'analyse améliorées sont disponibles pour toutes les conversations avec cet agent.

Vous pouvez activer les fonctionnalités Analytics avancées pour un agent de données lorsque vous le créez ou le modifiez. Pour ce faire, activez l'option Activer les fonctionnalités Analytics avancées.

Limitations connues

  • Advanced Analytics utilise Python pour résoudre les problèmes. Comme Python est plus flexible que les langages de requête structurés, les réponses Advanced Analytics peuvent être plus variables que celles de l'expérience Conversational Analytics de base.
  • Pour les données Looker, Conversational Analytics peut renvoyer jusqu'à 5 000 lignes par requête.
  • L'analyse avancée n'est compatible qu'avec ces bibliothèques Python.
  • Les types de graphiques de visualisation de cartes ne sont pas acceptés dans les réponses de l'analyse avancée.

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

Advanced Analytics 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'analyse avancée, les fonctionnalités analytiques avancées de Python permettent aux agents de données Conversational Analytics de répondre à un plus large éventail de questions, en plus des types de questions standards acceptés. 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 de la commande ?
  • 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 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.