谷歌 | Duet AI 让洞察、聚类模型和可视化变得简单

迷失在数据的海洋

我们都经历过这样的情况:淹没在数据的海洋中,努力驾驭复杂的管道,感觉数据令人头晕。管理大量充满不同工具和 Google 搜索的选项卡以及花费大量时间筛选数据和代码以创建满足您需求的模型所带来的挫败感,真的会让人失去数据发现的乐趣。

但是,有什么东西可以节省时间——甚至可能带来一点乐趣吗?它就是Duet AI!它将其视为您的个人数据科学指南,引导您了解 Google Cloud 的任何不熟悉的深度。

新领域

想象一下:您看到了一个充满潜力的新数据集,并被赋予了一项使命。如果您接受,您将向您的营销团队提供 5 组潜在客户以及有关他们的描述性统计数据。

您无需花费大量时间与工具争论和进行研究,而是可以使用 Duet AI 来帮助您。

首先,打开 BigQuery Studio,创建一个新的 Python 笔记本(位于 BigQuery Studio 内部)并粘贴代码以定义变量,连接到 Vertex AI 并创建一个基表。

图片

接下来,您开始使用 Duet AI 来加快开发周期。您提示 Duet 寻求帮助,将基表转换为 BigQuery Dataframe,然后显示前 10 条记录。

绘制线路图

Duet 还为您生成代码。您所要做的就是检查输出并在必要时进行编辑。几分钟之内,您的笔记本中就会以表格形式显示数据帧输出。此处可查看原视频,链接https://www.youtube.com/watch?v=-pA01nGXwSI

随着您深入研究,Duet AI 的代码生成功能将成为您的宝贵资产。它无缝创建 K 均值聚类模型,将您的客户分为 5 个不同的组。然后,Duet 编写代码,以散点图形式直观地绘制这些集群,进一步促进更深入地了解数据。

您可以添加其他代码来汇总集群以进行描述性统计。例如,您可以汇总电子商务数据,例如每个集群的平均购买价值和订单数量。这些见解满足了营销团队最初的要求。

但你还没有完成!您想要超越并就营销团队可以针对每个客户群采取的后续步骤提供建议。

幸运的是,您可以直接从 BigQuery Studio 轻松引用 Vertex AI 大型语言模型,例如 text-bison。您很快将使用法学硕士为营销团队制定后续步骤。

您将摘要统计数据转换为字符串,为 LLM 调用做准备。您还可以定义一个提示,以便法学硕士有上下文来生成定制的响应。

prompt = f"""
You're a creative brand strategist, given the following clusters, come up with \
creative brand persona, a catchy title, and next marketing action, \
explained step by step.


Clusters:
{cluster_info}


For each Cluster:
* Title:
* Persona:
* Next Marketing Step:
"""

(定义提示)

最后,您在 BigQuery Studio Notebook 中提示 Duet AI 使用您定义的提示变量生成营销活动。

它返回一些您认为不错的代码,因此您可以运行它。

model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison")
response = model.predict(prompt, max_output_tokens=1024, temperature=0.4)
print(response)

你已经做到了。LLM 以营销团队易于采取行动的格式返回 5 个集群,其中包含标题、角色和下一步营销步骤。请随意尝试并编辑提示以发挥创意!也许您会补充说该电子商务网站销售植物。


很好,在 Duet AI 的帮助下,您已将一天的工作时间缩短为几分钟。

启航

准备好亲自体验 Duet AI 了吗?沿着上述视频深入了解这个全面的学习路径并亲身体验 Duet AI !联系Cloud Ace云一,利用 Duet AI 作为您的数据科学合作伙伴,踏上发现之旅,解锁数据探索的未来!

【Cloud Ace云一 是 Google Cloud 全球战略合作伙伴,在亚太地区、欧洲、美洲和非洲拥有二十多个办公室。Cloud Ace 在谷歌专业领域认证及专业知识目前排名全球第一位,并连续多次获得 Google Cloud 各类奖项。作为谷歌云托管服务商,我们提供谷歌云谷歌地图谷歌办公套件谷歌云认证培训等服务。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/263318.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

探索UX设计师的日常任务,赶紧看看

UX 设计师专注于产品开发的各个方面,包括设计、可用性、功能、甚至品牌和营销。他们的工作涉及用户与产品交互的整个端到端旅程,包括为产品和业务识别新的机会。 鉴于他们广泛的范围,UX 设计师根据公司和项目的要求,执行多种不同…

探索 MajicStudio:一款多功能视频编辑软件

一、产品简介 MajicStudio是一款基于人工智能的图片编辑与设计工具,拥有简洁的界面与丰富功能。采用深度学习和计算机视觉技术可以自动识别图片要素。 二、应用场景 MajicStudio的AI图像功能适用于多场景,包括艺术设计、电商、游戏和文创等场景。 三…

【Proteus仿真】【Arduino单片机】蓝牙遥控小车

文章目录 一、功能简介二、软件设计三、实验现象联系作者 一、功能简介 本项目使用Proteus8仿真Arduino单片机控制器,使LCD1602液晶,L298电机,直流电机,HC05/06蓝牙模块等。 主要功能: 系统运行后,LCD1602…

数据结构和算法笔记2:二分法

二分法网上有两种写法&#xff0c;一种左闭右闭&#xff0c;一种左闭右开&#xff0c;个人习惯左闭右闭的写法&#xff0c; 有序数组查找数 这是标准二分法&#xff0c;对应力扣的704. 二分查找&#xff1a; 求值为target的索引 int search(vector<int>& nums, i…

Thread类的基本用法

⭐ 作者&#xff1a;小胡_不糊涂 &#x1f331; 作者主页&#xff1a;小胡_不糊涂的个人主页 &#x1f4c0; 收录专栏&#xff1a;JavaEE &#x1f496; 持续更文&#xff0c;关注博主少走弯路&#xff0c;谢谢大家支持 &#x1f496; Thread 1. 线程创建1.1 继承Thread类1.2 实…

arcEngine修改字段标注

修改字段标注 在arcEngine中&#xff0c;有时候需要修改图层要素的标注值&#xff0c;而且每个字段值对应了要修改的内容&#xff0c;如字段值”1“替换成”A“&#xff0c;字段值”2“替换成”B“等&#xff0c;这就需要在替换的图层中&#xff0c;遍历每个要素&#xff0c;查…

LeetCode 21 合并两个有序链表

题目描述 合并两个有序链表 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出&#xff1a;[1,1,2,3,4,4]示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [],…

「用户与社区的深度对话」2023年度IvorySQL满意度调研

致IvorySQL社区成员&#xff0c; &#x1f3c3;‍♂️2023年即将进入尾声&#xff0c;感谢每一位社区朋友对IvorySQL的支持。我们诚挚地邀请您参与我们的社区满意度调研。您的反馈对我们至关重要&#xff0c;将有助于改进我们的服务&#xff0c;为您提供更好的社区体验&#xf…

[数据结构进阶 C++] 二叉搜索树(BinarySearchTree)的模拟实现

文章目录 1、二叉搜索树1.1 二叉搜索数的概念1.2 二叉搜索树的操作1.2.1 二叉搜索树的查找1.2.2 二叉搜索树的插入1.2.3 二叉搜索树的删除 2、二叉搜索树的应用2.1 K模型2.2 KV模型 3、二叉搜索树的性能分析4、K模型与KV模型完整代码4.1 二叉搜索树的模拟实现&#xff08;K模型…

设计模式(三)-结构型模式(6)-享元模式

一、为何需要享元模式&#xff08;Flyweight&#xff09;? 假如在网页中渲染这样的一个画面&#xff1a;大小不一的星星铺满了整个画布&#xff0c;并且都在不断的进行移动闪烁着。一批星星消失了&#xff0c;另一批又从另一边缘处出现。 要实现这样的渲染效果&#xff0c;在…

C语言之初识C语言

文章目录 前言一、什么是C语言二、第一个C语言程序三、数据类型四、变量&#xff0c;常量1、变量1.1 变量的命名1.2 变量的分类1.3 变量的使用1.4 变量的作用域和生命周期2、变量 五、字符串1. 概念2. 求解字符串的长度【strlen】3. 转义字符【含笔试题】 六、注释七、选择语句…

ESP8266 TCP/串口透传

简介 先在PC上做测试, 使用串口软件对ESP8266 模块进行设置, 使用网络助手软件与串口软件进行自由收发设置 ATRST ## 复位 ATCWMODE_DEF1 ## 设置为Station模式 ATCWJAP_DEF“路由器wifi名称”,“路由器wifi密码” ## 设置ESP连接的路由器名称密码 ATCIPSTART“TCP”,“192.1…

Alpha突触核蛋白神经退行性疾病

Alpha突触核蛋白科研背景 ● Alpha突触核蛋白约 15kDa, 140个氨基酸 ● StressMarq在E. coli中过表达人源基因然后将蛋白从细胞质基质中纯化出来 ● 未折叠的alpha突触核蛋白单体在12% SDS-PAGE上为~15 kDa的条带 StressMarq/欣博盛生物的Alpha突触核蛋白有以下两类&#xf…

[uni-app] mescroll与 page 本身的滚动冲突处理, 动态禁用下拉刷新

参考贴: uniapp动态禁用mescroll-body组件的下拉刷新,或者动态禁用mescroll-body组件的上拉加载 记录问题场景 如图: 搜索和 第二个标签栏, 都是随页面滚动的, 当页面滚动一定距离, 会触发标签栏的吸顶 即如上图, 问题描述 当列表页面数据部满屏时, 且页面已经由于滚动而吸顶…

许可式邮件营销与垃圾邮件的区别:合规与效果的关键区分

接触过邮件营销的人一定不陌生“垃圾邮件”和“许可式邮件营销”这两个名词。在各大电商节到来之际&#xff0c;小编帮助大家弄清楚什么是垃圾邮件&#xff1f;什么是许可式邮件营销&#xff1f;为什么会变成垃圾邮件&#xff1f;怎么做许可式邮件营销&#xff1f;让大家在促销…

极智嘉(Geek+)货到人方案优势显著,助力拆零场景效率提升

众所周知&#xff0c;零售行业所面临的物流挑战比其他行业更为严峻。这是由于零售行业复杂的行业业态、繁多的商品种类、“唯快主义”的配送需求&#xff0c;以及零售行业的终端客户多为个体消费者&#xff0c;购买习惯以单件、多品为主&#xff0c;购买习惯具有周期性和爆发性…

minio 分布式对象存储

分布式文件系统应用 1.1、Minlo 介绍 Minlo 是一个基于Apache License v2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口&#xff0c;非常适合于存储大容量非结构化的数据&#xff0c;例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等&#xff0c;而一个对象…

LVM将多个磁盘组成一个逻辑卷实战

LVM&#xff08;Logical Volume Manager&#xff09;是一种逻辑卷管理器&#xff0c;是Linux系统中的一个重要的存储管理技术。它的主要作用是将若干个硬盘分区或者物理硬盘合并成一个逻辑卷组&#xff08;Volume Group&#xff0c;简称VG&#xff09;&#xff0c;然后再将逻辑…

使用Flask逐步搭建Web应用程序

大家好&#xff0c;Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。它被设计成简单、易于学习和使用的&#xff0c;同时具备足够的灵活性和扩展性&#xff0c;以满足各种规模的Web应用开发需求。本文我们将介绍一个使用Flask逐步搭建Web应用程序的简单入门示例。 1.安装Flask…

开发模型和测试模型

1. 开发模型 1.1 瀑布模型 瀑布模型是其他模型的基础框架 start—>需求分析---->计划----->设计----->编码----->测试----->End&#xff08;其实就是软件开发的生命周期&#xff09; 特点&#xff1a;线性的开发流程 缺陷&#xff1a;测试被后置。①风险往…