目錄
??一.??TableAgent—新AI時代的數(shù)據(jù)分析智能體
??1.1 基于DataCanvas?Alaya九章元識大模型
??1.2?TableAgent的亮點
??二.?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)對比
??2.1?項目背景
??2.2?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
??2.3?對于現(xiàn)有Go語言崗位城市可視化數(shù)據(jù)分析
??2.3.1?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)(基礎(chǔ)分析)
??2.3.2?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)
??2.3.3?分析結(jié)果驗證與優(yōu)點對比
??2.4?對于現(xiàn)有JAVA語言崗位城市可視化數(shù)據(jù)分析
??2.4.1?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)(深度測試分析)
??2.4.1.1?按照城市地點分析數(shù)據(jù)，畫出城市占比餅圖和熱力圖。
??2.4.1.2?不同學(xué)歷背景的職位招聘需求有何變化？
??2.4.1.3?哪些公司在最近一段時間內(nèi)保持高速的發(fā)展？
??2.4.1.4?根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并比較不同分類的平均新資差異
??2.4.2?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)
??2.4.2?驗證結(jié)果與分析結(jié)果
??三.總結(jié)與心得
??3.1心得
??3.2優(yōu)化建議
??3.2?總結(jié)
??附錄
在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)智能分析已經(jīng)成為了企業(yè)決策的關(guān)鍵。而TableAgent，作為一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)智能分析工具，正逐漸受到業(yè)界的關(guān)注和青睞。本文將帶你深入了解TableAgent，探討如何利用它玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)智能分析，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。
TableAgent?本次升級的一大亮點是可以為企業(yè)提供私有化部署。Code?Interpreter對國內(nèi)眾多企業(yè)用戶的最大障礙是企業(yè)數(shù)據(jù)因為安全性、合規(guī)等種種原因，不能傳輸?shù)骄€上的共有服務(wù)平臺。TableAgent為企業(yè)提供私有化部署，系統(tǒng)部署在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)據(jù)不外流，從根本上解決了安全合規(guī)的問題，同時TableAgent也可以滿足企業(yè)級數(shù)據(jù)的大規(guī)模、高性能分析的要求，這也是Code?Interpreter目前的短板。
各位讀者大家好，我是一見已難忘，資深技術(shù)專家，對人工智能方向有所研究，數(shù)據(jù)分析是我們研究道路上必須經(jīng)歷，也是必須掌握的內(nèi)容，這是我們研究人員嘗嘗感到頭痛的一步，由于數(shù)據(jù)的多維性，特殊性，我們經(jīng)常被頭腦中的慣性所拘束，我發(fā)現(xiàn)?TableAgent的功能解決了我們的痛點。今天我們就來深度體驗一下TableAgent?新AI時代的數(shù)據(jù)分析智能體，并以我之前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員崗位分析項目為例，將使用TableAgent與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行深度體驗，深入剖析對比，多維度體驗來凸顯我們TableAgent的強(qiáng)大之處吧！
??一.??TableAgent—新AI時代的數(shù)據(jù)分析智能體
TableAgent是一款數(shù)據(jù)集成和分析平臺，它可以幫助用戶從多個數(shù)據(jù)源中輕松地采集、處理和分析數(shù)據(jù)。它提供了一系列強(qiáng)大的功能，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)可視化和工作流，使得用戶可以更加高效、方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
TableAgent支持多種數(shù)據(jù)源，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、文件、API等，用戶可以從這些數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù)。在采集數(shù)據(jù)后，TableAgent可以自動化地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和處理，以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息。同時，TableAgent還提供了各種可視化工具，幫助用戶更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。此外，TableAgent還支持自定義工作流程，可以自動化數(shù)據(jù)集成和分析任務(wù)。
TableAgent是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集成和分析平臺，它讓用戶可以輕松地從多個數(shù)據(jù)源中采集、處理和分析數(shù)據(jù)，并且提供了各種可視化和自動化工具，提高了數(shù)據(jù)分析的效率和精度。
產(chǎn)品體驗地址：TableAgent?(datacanvas.com)文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-769764.html
??1.1 基于DataCanvas?Alaya九章元識大模型
DataCanvas?Alaya是九章云極DataCanvas自研的“通識+產(chǎn)業(yè)”白盒大模型矩陣，作為AI?Foundation?Software的核心能力之一，秉持開放友好的開源理念，為用戶賦予更大自由度的AI創(chuàng)新能力，以求加速實現(xiàn)大模型在多元業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用。DataCanvas?Alaya九章元識大模型提供了一系列不同配置和參數(shù)的，具備業(yè)界前沿能力和技術(shù)的預(yù)訓(xùn)練大模型，在文本對話，圖像生成，特別是DataPilot方面重塑當(dāng)前AI軟件形態(tài)
產(chǎn)品官網(wǎng)：九章云極DataCanvas——人工智能基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-769764.html
??1.2?TableAgent的亮點
經(jīng)過我的學(xué)習(xí)，總結(jié)了TableAgent的亮點主要包括以下幾個方面：
- 啟發(fā)式和引導(dǎo)式分析：TableAgent可以根據(jù)用戶的分析意圖和分析結(jié)果，推薦更多相關(guān)的、具有啟發(fā)性和引導(dǎo)性的問題。這相當(dāng)于有一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師幫助用戶分析數(shù)據(jù)，提供建議，激發(fā)靈感，從而更高質(zhì)量地完成數(shù)據(jù)分析工作。
- 自動化和智能化：TableAgent通過自動化和智能化的技術(shù)，可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。它能根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求，自動選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法和模型，避免了手動操作和錯誤的出現(xiàn)。
- 私有化部署：TableAgent支持私有化部署，這意味著企業(yè)可以將TableAgent部署在自己的服務(wù)器上，確保數(shù)據(jù)的安全性，滿足企業(yè)的合規(guī)要求。
- 強(qiáng)大的意圖理解能力：TableAgent有非常強(qiáng)大的意圖理解能力、分析建模能力和洞察力。它能在充分理解用戶意圖后，利用統(tǒng)計科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等高級建模技術(shù)從數(shù)據(jù)中挖掘價值。
- 支持企業(yè)級數(shù)據(jù)分析：TableAgent支持企業(yè)級數(shù)據(jù)分析，具備大規(guī)模、高性能的特點，能滿足企業(yè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。
- 會話式數(shù)據(jù)分析：TableAgent提供會話式數(shù)據(jù)分析功能，用戶可以通過自然語言與系統(tǒng)進(jìn)行交互，直觀地獲取所需的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
??二.?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)對比
??2.1?項目背景
招聘網(wǎng)站的職位招聘數(shù)據(jù)深入剖析：
隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，各行各業(yè)對于人才的需求日益增長，招聘市場也因此蓬勃發(fā)展。招聘網(wǎng)站作為連接企業(yè)和求職者的橋梁，扮演著重要的角色。為了更好地理解市場的需求和變化，對招聘網(wǎng)站的職位招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析變得至關(guān)重要。
然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析方法在處理海量、多維度的招聘數(shù)據(jù)時存在一定的局限性，如數(shù)據(jù)量大、維度多、關(guān)系復(fù)雜等。這使得企業(yè)和求職者難以直觀地理解市場趨勢和需求，從而影響招聘和求職的效率。
為了解決這一問題，我們提出了一項針對招聘網(wǎng)站職位招聘數(shù)據(jù)的可視化分析項目。該項目旨在通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將海量、多維度的招聘數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易懂的圖表和圖像，幫助企業(yè)和求職者更好地理解市場趨勢和需求，提高招聘和求職的效率。
通過深入挖掘和分析招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，我們可以為不同行業(yè)、地區(qū)、職位的招聘需求進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，為招聘者和求職者提供更加精準(zhǔn)的匹配服務(wù)。同時，該項目還可以為企業(yè)決策者提供市場趨勢預(yù)測和決策支持，為行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。
綜上所述，該項目的實施具有重要的現(xiàn)實意義和商業(yè)價值，有望推動招聘市場的健康發(fā)展，提高人才資源的配置效率。
??2.2?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
本項目數(shù)據(jù)文件如下：
對比過程將采用多維度，多方面來分別使用TableAgent分析數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的效果進(jìn)行深度對比剖析。
??2.3?對于現(xiàn)有Go語言崗位城市可視化數(shù)據(jù)分析
采用數(shù)據(jù)：D-3-Go崗.csv
數(shù)據(jù)規(guī)模：1700條
??2.3.1?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)(基礎(chǔ)分析)
1.進(jìn)入TableAgent頁面，在頁面右側(cè)上傳數(shù)據(jù)：A-03-GO崗職位（處理后）_20221207_132349.csv
2.想模型提問：按照城市地點分析數(shù)據(jù)，畫出城市占比餅圖和熱力圖。
分析模型：
步驟：
- 獲取每個城市的職位數(shù)量:?調(diào)用pandas的value_counts()函數(shù)來對df中的'城市'列進(jìn)行計數(shù)
- 計算每個城市的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例:?將city_counts的值除以city_counts的總和
- 根據(jù)城市職位比例繪制餅圖:?使用matplotlib的pie()函數(shù)，以city_ratio的值作為輸入，繪制餅圖
采用分析代碼：
#?使用matplotlib的pie()函數(shù)，以city_ratio的值作為輸入，繪制餅圖
import?matplotlib.pyplot?as?plt
fig,?ax?=?plt.subplots()
ax.pie(city_ratio,?labels=city_ratio.index,?autopct='%1.1f%%')
city_ratio_plot?=?fig輸出圖像：
結(jié)果分析：
根據(jù)給定的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以得出不同城市在"Go崗位"的城市分布占比。以下是一些可能的結(jié)論：
1.?深圳、北京和上海是主要的Go崗位集中城市：
- 深圳占比最高，為23.94%。
- 北京和上海分別為23.29%和20.51%。這三個城市集中了大部分的Go崗位，顯示出這些地區(qū)在Go語言開發(fā)領(lǐng)域的需求較大。
2.?杭州、成都和廣州占據(jù)中間地位：
- 杭州占比為10.40%，相對較高，顯示出在杭州地區(qū)也有一定數(shù)量的Go崗位。
- 成都和廣州的占比相似，都為7.57%，這兩個城市也在Go崗位的分布中占有一定比例。
3.?武漢、南京和西安的Go崗位需求相對較低：
- 武漢的占比為3.49%，南京為1.71%，西安為1.54%。這三個城市相對而言在Go崗位需求上較為較低。
綜合而言，深圳、北京和上海是Go崗位需求最高的城市，而其他城市也在不同程度上有一定數(shù)量的Go崗位需求。這些結(jié)論可以為求職者、招聘者或相關(guān)行業(yè)研究人員提供一些指導(dǎo)，幫助他們更好地了解Go語言開發(fā)領(lǐng)域的就業(yè)市場。
??2.3.2?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)
實現(xiàn)代碼：
import?pandas?as?pd
import?seaborn?as?sns
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?matplotlib.font_manager?import?FontProperties
#?設(shè)置中文字體
plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']??#?指定默認(rèn)字體為中文黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False??#?解決負(fù)號顯示問題
#?讀取CSV文件
file_path?=?'1.csv'??#?替換為你的CSV文件路徑
df?=?pd.read_csv(file_path)
#?創(chuàng)建畫布和子圖
fig,?(ax1,?ax2)?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(15,?6))
#?餅圖
city_count?=?df['城市'].value_counts()
labels?=?city_count.index
sizes?=?city_count.values
ax1.pie(sizes,?labels=labels,?autopct='%1.1f%%',?startangle=140)
ax1.axis('equal')??#?Equal?aspect?ratio?ensures?that?pie?is?drawn?as?a?circle.
ax1.set_title('城市占比餅圖')
#?熱力圖
heatmap_data?=?df.pivot_table(index='城市',?aggfunc='size').fillna(0)
sns.heatmap(heatmap_data.to_frame(),?annot=True,?fmt="g",?cmap="YlGnBu",?cbar_kws={'label':?'數(shù)量'},?ax=ax2)
ax2.set_title('城市熱力圖')
#?調(diào)整布局
plt.tight_layout()
#?顯示圖形
plt.show()這段代碼使用了兩個主要的Python庫：`pandas`?和?`matplotlib`，并做了一些特定的設(shè)置來分析城市占比數(shù)據(jù)并繪制餅圖。
1.?導(dǎo)入庫：
- `import?pandas?as?pd`:?導(dǎo)入`pandas`庫，并使用`pd`作為別名，方便后續(xù)的代碼中使用。
- `import?matplotlib.pyplot?as?plt`:?導(dǎo)入`matplotlib.pyplot`庫，并使用`plt`作為別名，方便后續(xù)的代碼中使用。
2.?設(shè)置中文字體：
- `plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']`:?設(shè)置Matplotlib的默認(rèn)字體為中文黑體，以確保中文字符正常顯示。
- `plt.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False`:?解決Matplotlib中負(fù)號顯示的問題。
3.?讀取CSV文件：
- `file_path?=?'1.csv'`:?指定CSV文件的路徑，這里需要替換為你實際的CSV文件路徑。
- `df?=?pd.read_csv(file_path)`:?使用`pandas`的`read_csv`函數(shù)讀取CSV文件，并將數(shù)據(jù)存儲在名為`df`的DataFrame中。
4.?統(tǒng)計城市分布：
- `city_count?=?df['城市'].value_counts()`:?使用`value_counts()`方法統(tǒng)計數(shù)據(jù)中城市的分布情況，結(jié)果存儲在`city_count`中。
5.?生成餅圖：
- `labels?=?city_count.index`:?獲取城市分布的標(biāo)簽（城市名稱）。
- `sizes?=?city_count.values`:?獲取城市分布的數(shù)值（占比）。
- `plt.pie(sizes,?labels=labels,?autopct='%1.1f%%',?startangle=140)`:?使用`matplotlib.pyplot`的`pie`函數(shù)生成餅圖，其中`sizes`是數(shù)據(jù)，`labels`是標(biāo)簽，`autopct`用于顯示百分比，`startangle`設(shè)置餅圖的起始角度。
- `plt.axis('equal')`:?設(shè)置坐標(biāo)軸的刻度，確保餅圖是一個正圓。
- `plt.title('城市占比餅圖')`:?設(shè)置餅圖的標(biāo)題。
6.?顯示餅圖：
- `plt.show()`:?顯示生成的餅圖。
這段代碼通過分析CSV文件中的城市數(shù)據(jù)，使用餅圖清晰地展示了各個城市在數(shù)據(jù)中的占比情況。
??2.3.3?分析結(jié)果驗證與優(yōu)點對比
經(jīng)過上文TableAgent?和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的可視化簡單案例，可以看到，答案相同無誤，并且輸出圖像相似，驗證了TableAgent?分析數(shù)據(jù)的可靠性與準(zhǔn)確性。
博主在使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法撰寫，分析數(shù)據(jù)，輸出可視化圖像，耗時約30min。在使用TableAgent進(jìn)行數(shù)據(jù)分析只需要1min左右，而且其正確率很高，并且給出了分析思路，分析過程，運(yùn)行代碼，以及最終的可視化結(jié)果，并且還有非常詳細(xì)的結(jié)果分析，原因分析。這大大的提高了我們分析數(shù)據(jù)的時間，也為不了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的朋友們提供了可以無代碼分析數(shù)據(jù)的可能性。本人認(rèn)為TableAgent?的產(chǎn)品是革命性的，是非常的可靠、準(zhǔn)確，我相當(dāng)?shù)目春帽井a(chǎn)品。
當(dāng)然，我們下面還需更加深度的測評、體驗、對比、分析。
??2.4?對于現(xiàn)有JAVA語言崗位城市可視化數(shù)據(jù)分析
采用數(shù)據(jù)：D-2-Java崗.csv
數(shù)據(jù)規(guī)模：2800條
??2.4.1?使用TableAgent分析數(shù)據(jù)(深度測試分析)
??2.4.1.1?按照城市地點分析數(shù)據(jù)，畫出城市占比餅圖和熱力圖。
1.進(jìn)入TableAgent?向其提問：按照城市地點分析數(shù)據(jù)，畫出城市占比餅圖和熱力圖。
從這個數(shù)據(jù)中，我們可以看出，上海的職位數(shù)量最多，達(dá)到了418個，其次是北京，職位數(shù)量為406個。廣州、深圳和成都的職位數(shù)量也相對較多，分別為401個、399個和375個。杭州的職位數(shù)量相對較少，為347個。
上海的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例最高，為15.03%，其次是北京，職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例為14.59%。廣州、深圳和成都的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例也相對較高，分別為14.41%、14.34%和13.48%。杭州的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例相對較低，為12.69%。
為了更直觀地展示這些數(shù)據(jù)，我們還繪制了城市職位占比的餅圖和熱力圖。以下是城市職位占比的餅圖：
我們發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之后，他還會智能的推薦我們進(jìn)一步的查詢推薦：
關(guān)于此問題，可能還有以下幾個方向可以進(jìn)行進(jìn)一步的查詢:
求出平均薪資最高的職位是哪些？
哪些城市的平均薪資在上層75%？
不同學(xué)歷背景的職位招聘需求有何變化？
??2.4.1.2?不同學(xué)歷背景的職位招聘需求有何變化？
進(jìn)一步提問：不同學(xué)歷背景的職位招聘需求有何變化？
分析回答如下：
根據(jù)我們的數(shù)據(jù)分析，不同學(xué)歷的職位需求數(shù)量如下：
從上表中我們可以看出，本科學(xué)歷的職位需求數(shù)量最多，達(dá)到了2466個，其次是大專學(xué)歷，數(shù)量為237個。不限學(xué)歷和碩士學(xué)歷的職位需求數(shù)量分別為48個和31個。
這個數(shù)據(jù)表明，雖然本科學(xué)歷的職位需求數(shù)量最多，但是大專學(xué)歷的職位需求數(shù)量也在逐年增加。這可能是因為近年來，隨著高等教育的普及，更多的人獲得了本科或碩士學(xué)歷，因此，對大專學(xué)歷的職位需求也在增加。
以下是學(xué)歷要求與職位需求數(shù)量的柱狀圖，可以更直觀地看出各學(xué)歷層次的職位需求數(shù)量：
從圖中可以看出，本科和碩士學(xué)歷的職位需求數(shù)量明顯高于大專和不限學(xué)歷，這與我們的數(shù)據(jù)表格是一致的。
總的來說，雖然大專學(xué)歷的職位需求數(shù)量在增加，但是本科和碩士學(xué)歷的職位需求數(shù)量仍然是最多的。這可能是因為本科和碩士學(xué)歷的職位更容易吸引和留住人才，因此，企業(yè)對這兩種學(xué)歷的職位需求數(shù)量最多。
到這里就分析完了，但是我們的平臺還是給了我們進(jìn)一步分析的思路，那么好，我們繼續(xù)跟著思路進(jìn)行分析：
??2.4.1.3?哪些公司在最近一段時間內(nèi)保持高速的發(fā)展？
提問：
哪些公司在最近一段時間內(nèi)保持高速的發(fā)展？
數(shù)據(jù)分析回答:
根據(jù)我們的數(shù)據(jù)分析，以下是最近一段時間內(nèi)保持高速發(fā)展的公司：外企德科人力資源服務(wù)
- 京北方
- 中電金信
- SHEIN
- 匯合
這些公司的職位發(fā)布數(shù)量和薪資變化數(shù)據(jù)如下：
這些公司的高速發(fā)展可能與他們的業(yè)務(wù)策略、市場定位、以及與客戶的良好關(guān)系等因素有關(guān)。同時，他們的高速發(fā)展也可能反映出市場對他們的產(chǎn)品或服務(wù)的需求增加，或者他們的產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量和服務(wù)水平得到了消費(fèi)者的認(rèn)可。
??2.4.1.4?根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并比較不同分類的平均新資差異
提問：
根據(jù)城市的不同，拉取出部分工作崗位的職位名稱、薪資和公司名稱。
分析回答：
根據(jù)我們的數(shù)據(jù)，我們可以看到每個城市的部分工作崗位的職位名稱、薪資和公司名稱。例如，以下是成都市的部分工作崗位的信息：
這個表格顯示了每個工作崗位的職位名稱、薪資和公司名稱。你可以根據(jù)這些信息選擇你的工作崗位。例如，如果你喜歡Java開發(fā)，并且薪資在11k-18k之間，那么你可以考慮在聯(lián)龍博通公司工作。
博主點評：非常的詳細(xì)，并且我看了之后這個數(shù)據(jù)沒有問題，總結(jié)清洗的很到位?。?！
??2.4.2?傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的話幾乎上上文分析go職位的思路和代碼相同了。這里就不多重復(fù)了，直接貼出輸出圖像即可。
這個結(jié)果還是需要我們自己根據(jù)結(jié)果來分析，上文的TableAgent就完美的分析了結(jié)果。博主表示大大的好評?。。ableAgent對我們的幫助很大。
??2.4.2?驗證結(jié)果與分析結(jié)果
根據(jù)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)的可視化結(jié)果，可以驗證TableAgent?的準(zhǔn)確性。倆種數(shù)據(jù)分析相對比，可以看出TableAgent數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢是巨大的。
相同需求：還需更加深度的測評、體驗、對比、分析。
我們可以對比看到可視化結(jié)果：
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)可視化結(jié)果：
TableAgent?可視化結(jié)果：
通過倆者對比，我們看出是大相不差的。從這點可以看出TableAgent?可以幫助哪些不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的人員也可以做到像茶葉數(shù)據(jù)分析多年的水平，這點大大提高了我們的工作效率。
而且TableAgent?還可以幫助我們分析結(jié)果，提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，看出導(dǎo)致數(shù)據(jù)起伏的原因，并且繼續(xù)原因推理，這點是非常強(qiáng)的。
上海的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例最高，為15.03%，其次是北京，職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例為14.59%。廣州、深圳和成都的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例也相對較高，分別為14.41%、14.34%和13.48%。杭州的職位數(shù)量占總職位數(shù)量的比例相對較低，為12.69%。
重點來了：TableAgent?還可以幫助我們對數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，在上文，我不但解決了?按照城市地點分析數(shù)據(jù)，畫出城市占比餅圖和熱力圖，還解決了如下問題：
- ?不同學(xué)歷背景的職位招聘需求有何變化？
- 哪些公司在最近一段時間內(nèi)保持高速的發(fā)展？
- 根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并比較不同分類的平均新資差異
解決了四個數(shù)據(jù)分析問題所需的時間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于我用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法去分析一個數(shù)據(jù)分析問題的時間，這個效率提升的不是一點半點！
??三.總結(jié)與心得
??3.1心得
通過對TableAgent的體驗可以說是愛不釋手了，一直到使用次數(shù)用完才肯罷休。本次的TableAgent給我?guī)砹藰O大的震撼！
通過這次深度的體驗TableAgent?，我的心得感觸是非常的深！我總結(jié)一下：
- 我通過提出問題的方式，使用TableAgent對GO和Java語言崗位的城市可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行深度測試分析。通過分析城市地點，繪制了城市占比餅圖和熱力圖，清晰地展示了不同城市的職位數(shù)量分布。這種可視化方式使數(shù)據(jù)更加直觀，便于理解和比較。
- 我進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行了不同維度的分析，如不同學(xué)歷背景的職位需求變化、保持高速發(fā)展的公司識別以及根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類比較。這種深入分析為讀者提供了更多角度的了解，幫助他們更好地理解市場趨勢和公司需求。
- 重點來了：TableAgent還提供了智能推薦，引導(dǎo)讀者進(jìn)行進(jìn)一步的查詢，如平均薪資最高的職位、不同城市平均薪資的比較以及不同學(xué)歷背景的職位招聘變化等。這種個性化的推薦為讀者提供了更多深入挖掘數(shù)據(jù)的可能性，增強(qiáng)了分析的全面性和深度。
- TableAgent的高效性和便捷性是非常的nice！TableAgent與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比的優(yōu)勢是非常巨大的。通過對比可視化結(jié)果和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果，我展示了TableAgent在數(shù)據(jù)分析上的準(zhǔn)確性和效率，特別是在解決多個數(shù)據(jù)分析問題時的迅速響應(yīng)。
??3.2優(yōu)化建議
在我深度使用過程中，有一次出現(xiàn)的Bug讓我印象頗深?；仡櫼幌拢?/span>
提問：根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并比較不同分類的平均新資差異。
回答：
報錯詳情：
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經(jīng)過我的開發(fā)經(jīng)驗判斷：這個錯誤通常發(fā)生在試圖將非數(shù)值型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型時。在這里，可能的原因是字符串中包含了非法字符（比如字母"k"），這導(dǎo)致無法直接將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值。
這個錯誤是發(fā)生在我數(shù)據(jù)分析過程中的，我在多次提問根據(jù)學(xué)歷要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并比較不同分類的平均新資差異。問題無果后，轉(zhuǎn)而提問了其他方向的數(shù)據(jù)分析問題，總體來說TableAgent的表現(xiàn)是十分優(yōu)秀的，相信這個bug在以后的迭代中就會解決掉！
??3.2?總結(jié)
近年來，數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)中變得愈發(fā)重要，而隨之而來的是對于高效、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)分析工具的需求。在這一背景下，TableAgent作為一款新興的數(shù)據(jù)分析工具，以其高效性和實用性引起了廣泛關(guān)注。
TableAgent作為一款高效實用的數(shù)據(jù)分析利器，在解決Java語言崗位城市可視化數(shù)據(jù)分析中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的功能。其智能推薦、深度分析和高效性，為用戶提供了全面而便捷的數(shù)據(jù)分析體驗，成為當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一顆璀璨明珠。隨著數(shù)據(jù)分析的不斷發(fā)展，我們有理由期待TableAgent在更多領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用。
TableAgent的優(yōu)點：
- 啟發(fā)式和引導(dǎo)式分析：TableAgent可以根據(jù)用戶的分析意圖和分析結(jié)果，推薦更多相關(guān)的、具有啟發(fā)性和引導(dǎo)性的問題。這相當(dāng)于有一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師幫助用戶分析數(shù)據(jù)，提供建議，激發(fā)靈感，從而更高質(zhì)量地完成數(shù)據(jù)分析工作。
- 自動化和智能化：TableAgent通過自動化和智能化的技術(shù)，可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。它能根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求，自動選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法和模型，避免了手動操作和錯誤的出現(xiàn)。
- 私有化部署：TableAgent支持私有化部署，這意味著企業(yè)可以將TableAgent部署在自己的服務(wù)器上，確保數(shù)據(jù)的安全性，滿足企業(yè)的合規(guī)要求。
- 強(qiáng)大的意圖理解能力：TableAgent有非常強(qiáng)大的意圖理解能力、分析建模能力和洞察力。它能在充分理解用戶意圖后，利用統(tǒng)計科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等高級建模技術(shù)從數(shù)據(jù)中挖掘價值。
- 支持企業(yè)級數(shù)據(jù)分析：TableAgent支持企業(yè)級數(shù)據(jù)分析，具備大規(guī)模、高性能的特點，能滿足企業(yè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。
- 會話式數(shù)據(jù)分析：TableAgent提供會話式數(shù)據(jù)分析功能，用戶可以通過自然語言與系統(tǒng)進(jìn)行交互，直觀地獲取所需的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
到了最后的總結(jié)了，我通過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法與TableAgent數(shù)據(jù)方法分別對GO和JAVA職位的多維度分析對比，通過具體案例說明了TableAgent其在提高工作效率和深度分析方面的優(yōu)勢。這對于那些不擅長傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法或希望更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的人來說，提供了一種有力的工具和解決方案。TableAgent的優(yōu)點也是非常的突出，啟發(fā)式和引導(dǎo)式分析、自動化和智能化、私有化部署、強(qiáng)大的意圖理解能力、支持企業(yè)級數(shù)據(jù)分析、會話式數(shù)據(jù)分析等等每一項功能對于我們數(shù)據(jù)分析行業(yè)來說都是革命性的，我相信未來TableAgent通過不斷迭代更新，會越來越強(qiáng)！
??附錄
本文涉及產(chǎn)品官網(wǎng)入口：
產(chǎn)品體驗地址：TableAgent?(datacanvas.com)
產(chǎn)品官網(wǎng)：九章云極DataCanvas——人工智能基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商
到了這里，關(guān)于【玩轉(zhuǎn) TableAgent 數(shù)據(jù)智能分析】基于TableAgent實現(xiàn)IT職位招聘數(shù)據(jù)分析—以傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與TableAgent 數(shù)據(jù)分析方式相對比以凸顯TableAgent 特性的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
