引言
在由数据驱动的商业世界中，'大模型 + 数据分析'的结合已经成为企业和组织获取竞争优势的关键。这不仅是技术进步的象征，更是推动各行各业创新和转型的重要抓手。
《2024 中国'大模型 + 数据分析'最佳实践案例 TOP10》榜单汇集了来自不同行业'大模型 + 数据分析'落地应用，从金融科技到零售消费，从智能制造到智慧城市建设。榜单不仅展示了如何利用先进的大模型和数据分析技术来解决现实世界中的复杂问题，而且为行业同仁提供了宝贵的经验和启示。
我们希望通过这份榜单，让读者一窥大模型在数据分析中的无限潜力，了解它们如何帮助企业优化决策、提升效率、创造新价值。同时，我们也希望激发读者的灵感，鼓励他们在自己的工作中探索和应用这些先进的技术和方法。
在这份榜单中，每一个案例都是经过严格筛选和评估的，它们代表了当前大模型在数据分析领域的最佳实践。让我们一起见证并推动大模型在数据分析领域的进步和发展。
01 大模型将改变数据消费方式，释放数据生产力
在数字化转型的背景下，数据分析能够将海量的数字信息转化为洞察力和行动力，帮助企业在日益激烈的市场竞争中做出精准决策，优化运营效率，提升客户体验，并发掘新的增长点。通过对数据的分析，企业能够更好地理解市场动态、预测消费者行为、创新产品和服务，以及实现资源的最优配置，从而在数字化浪潮中保持领先地位并实现持续发展。
在过去二十年里，企业越来越多的依赖于数据驱动的决策，也一直在努力降低数据分析工具的使用门槛，使越来越广泛的用户获得以前只有数据分析师和数据科学家才具备的能力。早在 10 年前就已经开始有国外的商业智能平台引入自然语言查询、自动洞察生成、自然语言生成等功能。但是由于技术的不成熟，相关技术和功能一直未得以普及。
大模型的出现将进一步改善用户的数据分析体验、采用和影响，使得'数据分析平民化'这一理念成为现实。 将大模型用于增强数据分析的优势非常明显：
（此处为图表：大模型在数据分析中的六大优势）
第一，自然语言处理和理解。 大模型能够以接近人类的水平理解和处理自然语言，能够帮助用户更快速、更准确地解析和理解大量的非结构化数据，例如文本数据、用户评价、社交媒体内容等。这使得非结构化数据的价值挖掘成为可能。
第二，自然语言交互形式。 非技术人员能够通过自然语言查询获取所需数据和分析结果，同时提供清晰的数据解释和可视化，帮助用户更好地理解分析结果和数据洞见。这种交互方式极大地降低了使用门槛。
第三，识别模式、相关性和关系。 大模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联，能够基于现有数据进行智能推理和预测，这种能力对于准确预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。例如，通过分析历史销售数据来预测未来销售趋势。
第四，代码生成和自动化。 大模型能够自动生成代码，帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本，可以显著提高数据分析的效率和准确性，同时降低数据分析的门槛，使得非技术背景的人员也能够进行数据分析。常见的如 Python 脚本生成或 SQL 语句编写。
第五，支持自动化和实时分析。 大模型通过自动执行重复、耗时的任务来简化数据处理。因此，提高员工对数据结果的反映效率。这一功能可进行实时分析，为企业提供及时的数据洞察，可以快速灵活的应对市场变化。
第六，数据处理的可扩展性。 大模型能够高效地管理和分析日益增长的大型数据集，对于数据量高速增长的企业至关重要。这种可扩展性确保了一致的性能和从大量信息中提取洞察的能力。
基于以上能力，大模型在数据分析领域的应用可分为生成类和决策类：
- 生成类应用： 这类应用主要利用大模型的生成能力，自动化地创建数据内容和报告，创造性地提供数据分析视角；
- 决策类应用： 这类应用主要利用大模型的分析和决策能力，侧重于提供决策支持，帮助用户基于数据分析做出更加明智的业务决策。
这两类应用展示了大模型在数据分析中的多样化能力，它们不仅提高了数据分析的效率和便捷性，还增强了数据分析的深度和广度，帮助企业更好地理解和利用数据，从而做出更加精准的业务决策。
当前，生成类应用的落地速度较快、效果较为明显，决策类应用相对较慢。 在本次入选的'大模型 + 数据分析'最佳实践案例 TOP10 中，大部分案例属于生成类应用。
（此处为图表：生成类与决策类应用对比）
如何将大模型能力很好地融入到企业的现代数据堆栈、数据管道和数据分析工作流程中，是企业落地'大模型 + 数据分析'时面临的难题。
当前，不同企业根据自己的数据基础设施现状、技术能力等采取了不同的设计思路。一种主流的设计思路如下：
（此处为图表：对话式数据分析架构）
• 用户以自然语言的方式说出业务需求，大模型①（擅长语义理解）自动对问题作出建议和提炼，提炼后的问题会发送给聊天机器人； • 聊天机器人使用大模型②（擅长 NL2SQL）构建 SQL 查询，通过提前定义的语义层，完成指标定义、管理、访问等工作，提升数据口径一致性； • 提取好的数据交由大模型③（擅长总结归纳）处理，生成自然语言回复，同时可视化引擎可输出可视化报表。
