都什么年代了还用SQL编程语言和Python实现数据可视化？
现在是AI引爆数据分析的新时代，人人都可做数据分析师的时代，数据分析已经实现“零代码、零门槛”了！！
传统数据分析 VS DeepBI智能数据分析
传统数据分析往往需要依赖SQL和Python等编程工具，涉及数据提取、处理和可视化等多个繁琐步骤。SQL语言主要用于从数据库中提取和操作数据，而Python则是一种强大的编程语言，可用于数据分析和可视化。
具体来说，可以使用Python中的pandas库来读取和操作数据，并使用matplotlib、seaborn等可视化库来生成各种图表和图形。同时，可以使用SQL语言来查询和操作数据库中的数据，并将其传递给Python进行处理和可视化。
相比之下，DeepBI简化了这一流程，用户无需编写复杂的查询或代码，只需简单的对DeepBI提出需求即可实现数据的直观呈现。这种高效、直观的可视化方式有助于用户更快地洞察数据中的规律和趋势，充分挖掘数据的潜在价值。
DeepBI，作为一款AI原生的数据分析平台，展现了在处理庞大、复杂数据集时的无与伦比的能力。其算法深度探索数据，处理多变数据结构并运用复杂SQL编写，助您轻松驾驭数据洪流，发掘洞见，做出精准决策。
（PS：一定要看完，文章结尾有小福利~）
银行业在数字化潮流中遇到了前所未有的挑战和机遇。数据分析在贷款服务中扮演着至关重要的角色，帮助银行更好地理解客户需求、风险因素和市场趋势。从数据分析的角度看，银行面临着如何有效管理和分析大量客户数据的挑战，以便做出准确的贷款决策。这需要优化数据收集、存储和处理流程，采用先进的算法和技术来实现更精准的风险评估和客户画像。
同时，数据分析也为银行业带来了巨大的机遇。通过深入挖掘数据，银行可以实现更个性化的产品定制，提供更精准的贷款产品，满足客户多样化的需求。此外，数据分析还有助于银行发现新的市场机会，预测经济走向，以及提升客户体验和服务质量。综合利用数据分析技术，银行可以在数字化时代更好地适应市场变化，提高竞争力，同时为客户提供更优质、高效的贷款服务。
数据处理
重新定义数据分析
在当今数据量剧增的环境下，DeepBI以其先进的数据处理引擎，能够处理各类规模庞大、结构多变的数据集。无论是来自不同数据源、数据类型的复杂数据集，还是数据仓库中的海量数据，DeepBI能够迅速、精准地提取、清洗和整合，为用户呈现清晰、可用的数据图景。
DeepBI的数据处理能力不仅仅是技术性的高超，更是为用户带来了全新的数据分析体验。这种全面的数据解析方式，不受数据多样性、结构复杂性的限制，使用户能够快速理解并掌握数据所蕴含的核心信息。这样的数据图景不仅为业务决策提供了可靠的支持，更是数据分析领域的一次革命性尝试，重新定义了数据分析的范畴。DeepBI正在助力用户以全新的视角审视数据，让他们在信息洪流中游刃有余，把握未来发展的关键。
从截图可看出，我们上传完数据集后直接提需求就可以，剩下的交给AI智能体们（Multi-Agent）。
SQL智能编写的魔法
在传统的 SQL 编写中，要生成柱状图表示账户余额变化最大的前十名通常需要较复杂的 SQL 查询。尤其是涉及到对交易表中的余额变化进行计算和筛选时，需要较多的聚合函数和排序操作。
对于普通用户或不熟悉 SQL 语法的人来说，编写这样的复杂 SQL 查询可能会比较困难，需要对数据结构和 SQL 语法有一定的了解。
之前我们需要完成像”用柱状图表示账户的余额变化最大的前十名“这样的任务是一般是三个步骤：
第一步：计算账户余额变化。
第二步：在选择前十名余额变化最大的账户。
第三步：在使用python/R语言中的库或者可视化工具生成柱状图。
但对于使用DeepBI平台的用户来说，用户不需要手动编写复杂的SQL语句，而是通过界面输入需求或自然语言描述，让AI驱动的平台自动生成相应的查询，从而轻松实现数据挖掘任务。虽然对于人工手动编写SQL来说，找出账户余额变化最大的前十名是一个相对复杂的查询，但借助AI驱动的SQL智能编写工具，这样的任务可以在简化的界面上通过自然语言输入完成，完全不需要什么代码基础。
深入数据背后的智慧，DeepBI的SQL编写能力是其闪耀的一环。AI驱动的平台赋予DeepBI编写复杂SQL语句的能力，让用户能够以自然语言或需求输入方式，快速生成高效、优化的SQL代码。无需深谙SQL语法，用户便可借助DeepBI轻松构建复杂查询，挖掘数据潜力。
真正实现了数据分析“零门槛”，步入了人人都可做数据分析师的时代，不得不感慨，数据分析已不再是技术的比拼，而是“想法”的较量，只有你问不出来的问题，没有DeepBI解决不了的问题！
数据科学的新纪元！
随着数据量的持续增长和多样化，数据科学的应用变得比以往任何时候都更为重要。在这个信息爆炸的时代，DeepBI不仅仅擅长处理数据，更是为用户提供更深层次的洞察力。其优秀的SQL编写和数据处理技术为数据科学家、分析师和决策者提供了无与伦比的工具，让他们能够以前所未有的速度和准确性探索数据，发掘其中隐藏的价值。
DeepBI不仅是一个数据处理平台，更是一座桥梁，连接用户与数据背后的真实洞察力。这个平台强大的能力使得数据科学家可以更深入地理解数据，分析师可以更迅速地识别出趋势和模式，决策者则能够更有把握地做出基于数据的战略性决策。
其出色的SQL编写和数据处理技术不仅简化了复杂数据集的探索过程，更是将数据的无限潜力呈现在用户眼前。DeepBI为数据科学的从业者们提供了一种探索数据、发现数据本质和价值的全新方式。这样的能力不仅仅在于处理数据，更是在于赋予用户洞察并帮助他们做出更有深度的决策。
你还可以在报表功能中区修改和自定义你的SQL语句（不了解SQL的我们可以忽视），还可以自主修改编辑视图，去生成不同样式的数据分析图：
在数据科学的迅速发展中，Deep Insight推出的DeepBI数据分析平台助力用户迈向一个全新的数据科学时代，让每个人能够以前所未有的速度和深度洞悉数据的奥秘，并从中获得实质性的洞见和价值。
总结
在这个数据分析蓬勃发展、数据需求日益复杂的时代，DeepBI以其AI原生的身份成为了一扇通往数据深度的大门。这个平台不仅开启了数据新世界，更为用户提供了前所未有的数据探索体验，更是兼容了小白与专业数据分析师的需求，懂SQL语言的可以自行修改和自定义自己的SQL语句，而对于不了解SQL和Python的朋友来说也没有影响。
DeepBI独特的数据处理与SQL编写能力将数据分析推向了崭新的高度。它为每位用户提供了在庞大数据海洋中航行的技术支持，让您能够更有效地探索数据，找到其中蕴含的无限可能。
DeepBI已经向用户开放，GitHub开源地址
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无论您是数据科学家、分析师还是决策者，DeepBI的开源平台将为您提供前所未有的数据探索和利用机会。
