AI ➕ StarRocks 有没有搞头？ 太有了～！
最近国内一家大模型初创公司搞了个产品DeepBI，运用Muti-Agent技术将 AI 与 StarRocks 完美结合起来，能帮你解决数据分析中99.9%的烦恼，堪称重新定义数据分析。
想用 StarRocks 做什么样的数据分析，只用提问即可。真的是实现了，‘数据分析零门槛’。
（PS：一定要看完，文章结尾有小福利~）
在本次案例分析中，我们利用DeepBI的产品集成解决方案对游戏玩家的行为数据进行深度挖掘。通过分析字段包括注册时间、PvP（玩家对战）和PvE（人机对战）战斗次数、胜利次数、在线时长以及支付行为等信息，洞察玩家的行为模式和偏好
DeepBI能做什么？
DeepBI是一款开源的基于AI的BI软件，它利用大模型对数据进行查询，梳理，数据展示。通过简单语句沟通实现数据分析以及预测。它有4大模块
1 对话式数据分析:用户可以通过对话，得到任意的数据结果和分析结果。
2 对话式报表生成:通过对话生成持久化的报表和可视化图形。
3 仪表板大屏:将持久化的可视化图组装为仪表板，并可以一键美化生成炫酷的大屏。
4 自动化数据分析报告:根据用户指令自动完成完整的数据分析报告。
接下来让我们一起看一下：
DeepBI是如何工作的？
在数据分析的整个流程中，DeepBI会先对问题进行分析，然后整理数据，最后得到相关的算法并生成执行代码，最后得出关键结论。
举一个相对复杂的问题作为展示示例：
当我们提问DeepBI：
将平均在线时长120分钟以上作为一档，在线时长为0单独为一档，>0且<120内再平均分出6档，统计每一档玩家pve和pvp对战胜率，并可视化出来
接收到问题后，便能看到咱们的业内顶尖的数据分析团队 (muti-Agent)开始“搓搓小手”准备干活儿了。
团队leader先发话，大概意思就是：
来活了！用户需要将平均在线时长120分钟以上作为一档，在线时长为0单独为一档，>0且<120内再平均分出6档，统计每一档玩家pve和pvp对战胜率，并可视化出来。
动起来！！！
首先，这项数据分析任务会先传递给专门负责筛选任务的Agent也就是我们的“规划师”。不同的任务会向下分发给不同的Agent Team。
随后，任务到了对应Team这里，我们的starrocks数据工程师收到了用户的具体需求后，他给出了需要可执行code，即相关的算法和过程，如下图中：首先根据在线时长的不同进行分档，然后如pve_win_count/pve_battle_count，即pve对战胜率场数/pve总场数，得到pve对战的胜率
“团队内”的 Executor（执行者） 将 code执行完毕，随后，“团队中”的绘图师将数据可视化
最后会”绘图师“给出可视化图，并进行总结和报告
最终，从开始到结束仅仅不到一分钟的时间，一张清晰且直观的柱形图便跃然纸上。
整个对话过程就像是一场优雅的交响乐演出，我们就像是一位尊贵的观众，坐在舒适的座椅上，欣赏着这些“AI员工”精准而有序的表演。
不得不赞叹，现在的数据分析，真像是开启了一场奇幻之旅。无需深谙IT技术，也无需沉浸在可视化工具的海洋中，更无需掌握所有的逻辑细节。只要你有想法，有探索的欲望，就能轻松启程，真正实现了‘零门槛数据分析’的壮举。
这就像是把繁复的数据矿山，用一根魔法棒变成了熠熠生辉的宝石，让人不禁想要一探究竟。而你，只需要轻轻一触，就能揭开它的神秘面纱，看到它璀璨的内在。这就是现在数据分析的魅力所在，简单、直接、而又充满惊喜。
关于Deep BI
DeepBI 是基于GPT4的Muti-Agent数据分析软件，现已在GitHub上开源，大家可以随时去下载体验
GitHub开源地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI
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