前言：
在数字经济的大潮中，电商行业作为数字化转型的排头兵，正以前所未有的速度积累着海量数据。这些数据，如同隐藏在数字海洋中的珍珠，等待着被发掘和利用。然而，如何从这些数据中挖掘出有价值的洞察，以指导业务决策，成为电商企业面临的一大挑战。为此，腾讯云推出的TDSQL-C电商可视化分析小助手，凭借其强大的AI驱动能力，为电商企业提供了一个高效、智能的数据分析解决方案。本文将深入探讨TDSQL-C电商可视化分析小助手的技术架构、核心功能以及其在电商领域的应用实践。
一、电商数据挑战与机遇并存
在电商领域，数据无处不在，从用户行为数据、商品信息到交易记录，每一笔数据都蕴含着巨大的商业价值。然而，这些数据的复杂性和多样性，使得传统的数据分析方法难以应对。电商企业需要一种能够高效处理大规模数据、挖掘数据价值、提供直观可视化报告的工具，以支持其业务决策。TDSQL-C电商可视化分析小助手，正是基于这一需求而诞生的。
二、TDSQL-C数据库：分布式架构下的高效存储与查询
TDSQL-C是腾讯云自主研发的一款分布式数据库产品，其设计初衷就是为了解决大规模数据存储和查询的问题。通过采用分布式架构，TDSQL-C能够轻松应对电商领域的高并发、大数据量等挑战。
分布式存储：TDSQL-C将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的水平扩展。这种存储方式不仅提高了数据库的容量，还通过并行处理提升了查询性能。
分布式事务处理：在电商领域，事务的一致性至关重要。TDSQL-C通过分布式事务处理技术，确保了跨节点事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，为电商业务提供了可靠的保障。
智能调优：TDSQL-C内置了智能调优引擎，能够根据查询模式和负载情况，自动调整执行计划，优化查询性能。这大大降低了数据库运维的复杂度，提升了业务响应速度。
三、AI驱动的智能化分析引擎
TDSQL-C电商可视化分析小助手的核心在于其AI驱动的智能化分析引擎。这一引擎通过集成自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等技术，实现了对电商数据的智能分析和可视化呈现。
1.自然语言处理（NLP）
NLP技术使得小助手能够理解用户的自然语言查询，并将其转化为数据库查询语句。用户无需具备专业的数据库知识，只需用自然语言描述查询需求，小助手即可快速响应并返回结果。这大大提高了数据分析的易用性和效率。
2.机器学习（ML）
小助手内置了多种机器学习算法，如分类、回归、聚类等，能够对电商数据进行深度挖掘和分析。例如，通过聚类算法，小助手可以将用户划分为不同的群体，为个性化推荐提供依据；通过回归算法，小助手可以预测未来的销售趋势，为库存管理和营销策略制定提供支持。
3.深度学习（DL）
深度学习技术在小助手中的应用主要体现在图像识别、情感分析等方面。通过构建深度学习模型，小助手可以自动识别商品图片中的特征，提取用户评论中的情感倾向，为商品推荐和用户画像构建提供更加丰富和准确的信息。
四、可视化呈现：让数据触手可及
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，TDSQL-C电商可视化分析小助手提供了丰富的可视化呈现方式。
交互式图表
小助手支持多种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据的特性和分析需求选择合适的图表类型。同时，图表支持交互式操作，用户可以通过拖拽、缩放等方式自由探索数据背后的故事。
仪表盘
仪表盘是小助手提供的一种高度集成的可视化工具，它将多个关键指标（KPIs）整合在一起，形成一个直观的概览页面。通过仪表盘，用户可以快速了解电商业务的整体状况，及时发现问题并采取相应的措施。
报告生成与分享
小助手支持将分析结果导出为报告，用户可以根据需要选择报告的格式（如PDF、Excel等）和样式。此外，小助手还支持将报告通过邮件、社交媒体等方式分享给其他人，方便团队协作和决策沟通。
五、应用场景实践
下面我们通过AI小助手进行珠宝销售分析案例来了解整个搭建过来。
总的来说，制作一个AI小助手是非常简单的，不需要我们自己不搭建服务器，也不需要我们自己去做大模型等，我们可以通过配置的方式，全程低代码完成对应AI小助手的搭建工作。
1、环境准备
我们整体是需要一个数据库来存储我们的数据，一个AI大模型来进行数据分析。这些腾讯云都为我们想好，我们可以点击下面链接，5分钟左右完成对应资源的申请。点击链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc（访问腾讯云官网申请 TDSQL-C Mysql 服务器）
点击链接：高性能应用服务HAI_GPU云服务器_腾讯云 （完成大模型的购买配置。）
2、应用调用
我们自己在配置标准文件中，录入对应的数据库信息及大模型信息即可完成对应资源配置。然后使用标准python代码完成应用搭建。
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)
最终效果如下图所示：
六、AI驱动的电商数据分析未来展望
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。
