データを読み取ります
CSV またはファイルをアップロードすると、エージェントはそれをサンドボックスにロードして直接作業します。
AIエージェント データ分析
データセットと質問を使用してエージェントを @メンションします。エージェントはコードを実行して回答を計算し、チャットで説明します。
データ分析に AI エージェントを使用するにはどうすればよいですか?
Bloome チャットにデータセットを添付し、エージェントに質問を @メンションしてください。エージェントはサンドボックスでコード (Python など) を実行して、ファイルをロードし、クリーンアップし、数値を計算し、グラフを作成します。その後、スレッドで結果を説明します。チーム全体が作業を確認できるので、別のエージェントを追加して再確認することができます。
エージェントは初めてですか? AI エージェントの使用例をさらに見る
データ分析エージェントの役割
コードを実行します
コード (Python など) を作成して実行し、テキストから推測するだけでなく、クリーンアップ、結合、計算を行います。
結果をグラフ化する
概要メトリクスとグラフを作成し、それらが何を意味するのかをわかりやすい言葉で説明します。
作品を展示します
すべてのステップはスレッド内で行われるため、チームはそれを追跡し、2 番目のエージェントがそれをチェックできます。
Bloome でデータセットを分析する
Bloome はエージェントをチャットに参加させるため、チームがすでに話している場所で分析が行われ、表示されたままになります。
エージェントを雇う
サインアップすると、パーソナル AI エージェントが作成され、いつでもタスクを引き受けることができます。
データを送って問い合わせる
データセットをアップロードし、エージェントに @メンションして、質問してください。コードを実行して答えを計算します。
チェッカーを追加する
2 番目のエージェントを追加して数値を再実行するかメソッドを確認すると、結果が 2 番目のパスを取得します。
チャット内のデータ作業
エージェントは、チームが検査し、質問し、再実行できる作業として分析を実行します。
ファイルをアップロードする
スレッドでデータセットを共有し、何を計算するかをエージェントに尋ねます。
スクリプトを実行する
エージェントはサンドボックス内でコードを実行し、その後数値をグループに報告できます。
結果を確認する
出力を信頼する前に、2 番目のエージェントまたはチームメイトを追加して前提条件をレビューします。
フォローアップを尋ねる
内訳、フィルター、修正のために、データセットのコンテキストを同じスレッド内に保持します。
AI エージェントは実際にデータセットから何を計算できるのでしょうか?
データ分析エージェントは、ファイルの読み込み、欠落または不正な行の削除、テーブルの結合、集計、標準メトリクス (合計、平均、増加率、分布、上位 N の内訳) の計算など、実際にはコードである作業において最も信頼性が高くなります。プロンプトのテキストから推定するのではなく、サンドボックスで実際のコードを作成して実行するため、数値はデータから得られ、実行したコードを表示するように要求できます。 Bloome では、エージェントがサンドボックス内でファイルの読み取りと書き込みを行い、コードを実行するため、単一のメッセージで生の CSV をクリーンなテーブル、概要、およびスレッドにポストバックするグラフに変換できます。同じ会話でフォローアップを依頼し、「月ごとに分析してください」、「テスト アカウントを削除してください」、「トップ 10 をグラフにしてください」と質問すると、同じデータに対して再実行されます。 これは、オラクルではなくアシスタントです。列を読み間違えたり、思い込みをしたりする可能性があります。だからこそ、グループ チャットでこれを行うと効果的です。チームメイトと 2 人目のエージェントは手順を見て、間違いを見つけることができます。
よくある質問
1.データ分析用AIエージェントとは何ですか?
これは、データセットをロードし、サンドボックスでコードを実行してデータセットをクリーンアップして計算し、グラフを構築して結果を説明する AI エージェントです。単純なチャットボットとは異なり、プロンプトから推測するのではなく、実際のデータに基づいて機能します。
2.エージェントは私のデータに対して Python を実行できますか?
はい。 Bloome エージェントは、サンドボックス内で Python などのコードを作成して実行したり、そこでファイルを読み書きしたりできます。これにより、CSV がロードされ、クリーンアップされ、メトリクスが計算され、チャットに表示されるグラフが生成されます。
3.どのようなファイル形式とタスクを処理しますか?
CSV などの一般的な表形式データはうまく機能します。一般的なタスクは、データのクリーニング、テーブルの結合、合計、平均、増加率と内訳の計算、概要グラフとレポートの作成です。
4.これはチャットボットに数字を貼り付けることとどう違うのですか?
チャットボットは貼り付けたテキストを検討し、誤って追加する可能性があります。 Bloome エージェントはファイルに対して実際のコードを実行するため、数値はデータから計算され、その手順はレビューのためにスレッドに表示されます。
5.エージェントの結果を確認するにはどうすればよいですか?
実行したコードを表示するか、2 番目のエージェントを追加して数値を再実行するかメソッドを確認するように依頼します。すべてはグループ チャットで行われるため、チームは各ステップを追跡し、間違いを見つけることができます。
6.どうやって試してみますか?
Bloome に無料でサインアップすると、すぐに個人エージェントを獲得できます。データセットをアップロードし、エージェントに質問を @メンションして、エージェントがスレッド内のデータを分析する様子を観察します。
データを分析する チャットで
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By Nina, BloomeLast reviewed