前言：
在数字经济蓬勃发展的今天，电商行业作为数字化转型的先锋，正以前所未有的速度积累着海量数据。这些数据不仅是交易记录的简单堆砌，更是企业洞察市场趋势、优化运营策略、提升用户体验的宝贵财富。然而，如何从这些数据海洋中高效提取有价值的信息，并将其转化为可指导决策的洞见，成为了电商企业面临的一大挑战。在此背景下，TDSQL-C电商可视化分析小助手应运而生，它凭借强大的AI技术，为电商企业打造了一个智能化、高效化的数据分析平台。
一、数据时代的电商挑战与机遇
随着互联网技术的飞速发展，电商行业迎来了前所未有的繁荣。从商品推荐、库存管理到物流追踪，每一个环节都离不开数据的支持。然而，数据的爆炸式增长也带来了新的问题：如何快速准确地处理这些数据？如何从中挖掘出隐藏的商业价值？传统的数据分析方法已难以满足电商企业的需求，他们迫切需要一种能够自动化、智能化处理数据，并提供直观可视化报告的工具。
二、TDSQL-C：高性能分布式数据库的坚实后盾
TDSQL-C作为腾讯云自主研发的分布式数据库产品，以其高并发、高可用、高可扩展性等特点，在电商领域展现出了强大的竞争力。它支持水平扩展，能够轻松应对电商大促期间的海量数据访问需求；同时，其强大的分布式事务处理能力，保证了数据的一致性和完整性，为电商企业的业务连续性提供了有力保障。正是基于TDSQL-C的坚实后盾，电商可视化分析小助手得以在数据处理和存储方面游刃有余。
三、AI驱动的智能化分析引擎
3.1 自然语言处理（NLP）技术
电商可视化分析小助手内置了先进的NLP技术，能够自动解析用户输入的查询语句，理解其背后的意图和需求。无论是简单的数据查询，还是复杂的业务问题，用户只需通过自然语言描述，小助手便能迅速响应，生成相应的分析报告。这种交互方式极大地降低了数据分析的门槛，使得非专业人士也能轻松上手。
3.2 机器学习算法
为了进一步提升数据分析的准确性和效率，小助手还集成了多种机器学习算法。通过对历史数据的深度学习，小助手能够自动识别数据中的规律和趋势，预测未来的市场走势和用户需求。例如，在商品推荐方面，小助手可以利用协同过滤、内容基推荐等算法，为用户提供更加个性化的购物体验；在库存管理方面，小助手则可以通过预测分析，帮助电商企业合理安排库存，避免缺货或积压的情况发生。
3.3 深度学习技术
针对电商领域中的图像、视频等非结构化数据，小助手还引入了深度学习技术。通过构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，小助手能够自动识别和分析商品图片、用户评论等信息，提取出其中的关键特征和情感倾向。这些分析结果不仅有助于提升商品推荐的精准度，还能为电商企业提供更加全面的用户画像和市场洞察。
四、可视化呈现：让数据说话
数据的价值在于其能够被有效利用。为了让电商企业能够直观、快速地理解数据分析结果，小助手提供了丰富的可视化呈现方式。无论是柱状图、折线图还是饼图，小助手都能根据数据的特性和用户的需求，自动生成相应的图表。同时，小助手还支持交互式操作，用户可以通过拖拽、缩放等方式，*探索数据背后的故事。这种直观、生动的呈现方式，不仅提高了数据分析的效率，也增强了决策的科学性和准确性。
五、应用场景示例
5.1 实时销售监控
在电商大促期间，销售数据的变化瞬息万变。通过TDSQL-C电商可视化分析小助手，电商企业可以实时监控销售数据的变化趋势，了解各品类、各商品的销售情况。同时，小助手还能根据历史数据和当前趋势，预测未来的销售走势，帮助电商企业及时调整营销策略和库存计划。
5.2 用户行为分析
用户行为数据是电商企业了解用户需求、优化用户体验的重要依据。通过小助手的NLP和机器学习算法，电商企业可以深入分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，构建用户画像和兴趣图谱。这些分析结果不仅有助于提升商品推荐的精准度，还能为电商企业提供更加个性化的服务体验。
5.3 供应链管理优化
供应链管理是电商企业运营中的关键环节。通过小助手的深度学习和预测分析功能，电商企业可以精准预测未来的市场需求和库存需求，合理安排生产计划、采购计划和物流计划。这不仅可以降低库存成本和提高库存周转率，还能提升供应链的响应速度和灵活性。
5.4应用实例
我们只需要一个配置文件和一个python代码就可以轻松搭建一个AI小助手，真的是手搓我们的AI与BI决策分析大模型。
配置config.yaml 文件
配置文件也很简单，我们只需要配置，对应mysql数据库的访问信息，及对应调用大模型llama3.1:8b即可。
database:
db_user: root
db_password: root?6789334
db_host: gz-cynosdbmysql-grp-81ngojf5.sql.tencentcdb.com
db_port: 27308
db_name: shop
hai:
model: llama3.1:8b
base_url: http://42.194.141.148:6399
这里主要分为 database 配置 和 hai 的配置
-
database的配置详解：- db_user: 数据库账号，默认为 root
- db_password: 创建数据库时的密码
- db_host: 数据库连接地址
- db_port: 数据库公网端口
- db_name 创建的数据库名称，如果按手册来默认是
shop
-
hai配置详解：- model 使用的大模型
- base_url 模型暴露的 api 地址，是公网 ip 和端口的组合，默认 llama端口是6399
应用开发
一个简单text2sql2plotly.py文件即可完成应用开发
from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlib
yaml_file_path = 'config.yaml'
with open(yaml_file_path, 'r') as file:
config_data = yaml.safe_load(file)
#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):
return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]
#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])
db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):
schema = mysql_db.get_table_info()
return schema
def getResult(content):
global mysql_db
# 数据库连接
mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")
# 获得 数据库中表的信息
#mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()
#print(mysql_db_schema)
template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:
{schema}
Question: {question}
只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:
如果有异常抛出不要显示出来
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
text_2_sql_chain = (
RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)
| prompt
| ollama
| StrOutputParser()
)
# 执行langchain 获取操作的sql语句
sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})
print(sql)
#连接数据库进行数据的获取
# 配置连接信息
conn = mysql.connector.connect(
host=db_host,
port=db_port,
user=db_user,
password=db_password,
database=db_name
)
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
# 查询数据
cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))
info = cursor.fetchall()
# 打印结果
#for row in info:
#print(row)
# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
conn.close()
#根据数据生成对应的图表
print(info)
template2 = """
以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:
{installed_packages};
请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：
1.不要导入没有安装的pip包代码
2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，
3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,
4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。
5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入，
6.不要使用iplot等需要特定环境的代码
7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码
8.不需要生成注释
data:{data}
这是查询的sql语句与文本:
sql:{sql}
question:{question}
返回数据要求:
仅仅返回python代码，不要有额外的字符
"""
prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)
data_2_code_chain = (
RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)
| prompt2
| ollama
| StrOutputParser()
)
# 执行langchain 获取操作的sql语句
code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})
#删除数据两端可能存在的markdown格式
print(code.strip("```").strip("```python"))
exec(code.strip("```").strip("```python"))
return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}
# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):
#开始ai及langchain操作
if content:
#进行结果获取
result = getResult(content)
#显示操作结果
streamlit.write('AI生成的SQL语句:')
streamlit.write(result['SQL'])
streamlit.write('SQL语句的查询结果:')
streamlit.write(result['Query'])
streamlit.write('plotly图表代码:')
streamlit.write(result['code'])
# 显示图表内容（生成在getResult中）
streamlit.image('./图表.png', width=800)
效果查看
如上图所示，我们只需要通过对话式的提问，即可完成对应BI决策分析，大大降低了应用门槛，提高了应用体验感呀~
六、结语：AI驱动的未来展望
随着AI技术的不断发展和普及，电商行业的数据分析能力将得到进一步提升。TDSQL-C电商可视化分析小助手作为AI驱动的智能化数据分析工具，将在电商领域发挥越来越重要的作用。它不仅能够帮助电商企业更好地理解和利用数据资源，提升业务决策的科学性和准确性；还能够推动电商行业的数字化转型和智能化升级，为电商企业创造更大的商业价值和社会价值。未来，我们期待TDSQL-C电商可视化分析小助手能够不断创新和完善，为电商行业的繁荣发展贡献更多的智慧和力量。