引言
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，并挖掘其中的价值以指导业务决策？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。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技术和数据处理能力，为电商企业打造了一个智能化、高效化的数据分析平台。
一、TDSQL-C简介
TDSQL-C是腾讯云自主研发的一款高性能、高可用、可扩展的云原生数据库产品，专为云上业务设计。它支持HTAP（混合事务/分析处理）架构，能够同时满足业务处理与实时分析的需求。其内置的分布式存储引擎、智能调度算法以及强大的数据一致性保障机制，确保了在高并发场景下依然能够保持极低的延迟和极高的吞吐量，为电商业务提供坚实的数据存储与访问支撑。
1、弹性伸缩：根据业务需求自动调整计算资源，灵活应对流量高峰。
2、高可用保障：通过多副本部署、自动故障切换等技术，确保数据库服务的高可用性。
3、安全合规：内置多重安全防护机制，满足国内外多种安全合规要求。
4、运维简化：提供丰富的监控、诊断工具，降低运维成本，提升运维效率。
1.1TDSQL-C在电商领域的优势
1、高性能：TDSQL-C的高并发、低延迟特性，使得其能够轻松应对电商大促期间的海量数据访问需求。
2、高可用：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。
3、高扩展性：支持水平扩展，能够根据业务需求灵活调整数据库的规模，满足电商业务的动态增长。
1.2AI赋能：智能分析引擎的核心力量
在电商领域，机器学习技术被广泛应用于用户行为预测、商品推荐、库存管理等各个环节。TDSQL-C电商可视化分析小助手内置了智能分析引擎，该引擎集成了多种先进的机器学习算法和大数据分析技术，能够自动从海量数据中提取关键信息，生成有价值的洞察报告。
1、用户行为分析：通过用户行为序列建模，分析用户偏好、活跃度及潜在需求。
2、销售趋势预测：结合历史销售数据、促销活动、节假日因素等，预测未来销售趋势。
3、商品关联分析：挖掘商品之间的购买关联，优化商品布局，提升连带率。
1.3可视化技术的重要性
在电商领域，可视化技术尤为重要。它能够让管理层和一线员工迅速掌握业务动态，及时做出调整和优化。TDSQL-C电商可视化分析小助手提供了一套丰富多样的可视化组件和定制化仪表盘，支持多种数据源接入和实时数据更新。用户可以根据自身需求，自由组合图表、地图、仪表盘等可视化元素，构建出符合业务场景的定制化报告。
1、拖拽式操作：支持拖拽式界面设计，无需编程基础，即可快速构建可视化报告。
2、交互式探索：提供下钻、筛选、排序等交互式功能，支持用户对数据进行深度挖掘和对比分析。
3、实时数据更新：与TDSQL-C数据库无缝集成，确保数据实时更新，反映最新业务动态。
4、多维度分析：支持从时间、地域、商品类别、用户群体等多个维度对数据进行深入分析。
二、应用案例：某知名电商平台的智能化转型
某知名电商平台在快速扩张的过程中遇到了诸多挑战，如用户增长放缓、转化率下降、库存积压等。为了解决这些问题，该平台决定引入TDSQL-C电商可视化分析小助手，通过数据驱动的方式，实现业务的精细化管理和优化。
1、数据接入与整合：
将平台内的各类业务数据（如用户数据、订单数据、商品数据等）接入TDSQL-C数据库，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。
2、智能分析模型构建：
基于清洗后的数据，利用TDSQL-C电商可视化分析小助手的智能分析引擎，构建用户行为分析、销售趋势预测、商品关联分析等模型。
3、可视化报告设计：
根据业务需求，设计并构建定制化的可视化报告，包括用户画像、销售趋势图、商品关联网络图等，直观展示分析结果。
4、决策支持与应用：
将可视化报告分享给管理层和一线员工，指导他们进行精准营销、库存优化、商品推荐等决策，并持续跟踪实施效果，不断优化分析模型和策略。
TDSQL-C电商可视化分析小助手的关键功能
1、用户行为分析：
通过分析用户历史购买数据、浏览记录、搜索关键词等信息，构建精准的用户画像，实现个性化推荐，提升转化率和用户满意度。
2、销售趋势预测：
结合时间序列分析、聚类分析等算法，对销售趋势进行预测，帮助商家合理安排库存，减少库存积压和缺货风险。
3、商品关联分析：
挖掘商品之间的购买关联，优化商品布局，提升连带率，增加销售额。
4、库存优化：
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，降低库存成本，提高库存周转率。
5、精准营销：
基于用户画像和数据分析结果，制定个性化的营销策略，提高营销效果和用户满意度。
TDSQL-C电商可视化分析小助手的实施步骤
1、数据接入与整合：
将电商平台的各类业务数据接入TDSQL-C数据库，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。
2、智能分析模型构建：
利用TDSQL-C电商可视化分析小助手的智能分析引擎，构建用户行为分析、销售趋势预测、商品关联分析等模型。
3、可视化报告设计：
根据业务需求，设计并构建定制化的可视化报告，包括用户画像、销售趋势图、商品关联网络图等。
4、决策支持与应用：
将可视化报告分享给管理层和一线员工，指导他们进行精准营销、库存优化、商品推荐等决策，并持续跟踪实施效果，不断优化分析模型和策略。
TDSQL-C电商可视化分析小助手的价值
1、提升运营效率：
通过自动化、智能化的数据分析，减少人工干预，提高运营效率。
2、优化决策效果：
提供直观、准确的可视化报告，帮助管理层和一线员工做出更加科学的决策。
3、降低运营成本：
通过精准营销和库存优化，降低运营成本，提高盈利能力。
4、提升用户体验：
通过个性化推荐和精准营销，提升用户体验和满意度，增强用户黏性。
三、实际案例
我们只需要简单两步即可完成AI小助手的搭建，即配置数据库信息 加使用python搭建应用，调用大模型，完成电商可视化展示。
1、配置数据库信息
如上图所示第一步我们配置 对应数据库信息和调用的大模型信息。
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
database 中填入 TDSQL-C 的相关配置，db_host、db_port可以在集群列表中找到
2、配置AI小助手应用代码
代码语言：txt复制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)对应python代码为通用代码，我们只需要配置好对应的数据库和模型信息即可。然后我们就可以访问我们的AI助手了。
如上图所示，通过AI小助手，我们通过对话的方式就完成了电商的销售额的分析， 真的是超级方便、给力。
四、总结
TDSQL-C电商可视化分析小助手凭借其强大的AI技术、数据处理能力和可视化技术，为电商企业提供了一个智能化、高效化的数据分析平台。通过该平台，电商企业可以实时监控业务动态，挖掘数据价值，优化决策效果，提升运营效率和盈利能力。未来，随着AI技术的不断发展和普及，TDSQL-C电商可视化分析小助手将在电商领域发挥更加重要的作用，为电商企业的智能化转型提供有力支持。
