利用Probly构建智能销售监控系统
销售数据分析的关键在于及时发现趋势和异常。通过Probly的AI+Python组合方案,可以建立自动化分析流程:
- 趋势分析模块:
- 导入销售历史数据到工作表
- 使用Python代码库快速计算移动平均值:
from scipy import stats
trend = stats.linregress(dates, sales) - 通过AI聊天输入”绘制季度增长趋势”自动生成折线图
- 异常检测模块:
- 在Python编辑器中运行孤立森林算法:
from sklearn.ensemble import IsolationForest
clf = IsolationForest().fit(sales_data) - 将检测结果标记回表格特殊列
- 设置条件格式使异常值高亮显示
- 在Python编辑器中运行孤立森林算法:
进阶技巧:
- 使用AI聊天的”解释检测结果”功能获取业务层面的异常原因推测
- 通过probly.set_data()函数将关键指标自动写入仪表板
- 设置定时任务(需配合外部调度工具)实现每日自动分析
对于非技术用户,可直接依赖AI聊天的自动分析建议,输入问题如”找出最近一周异常销售记录”即可。
本答案来源于文章《Probly:AI分析数据并生成图表的开源表格工具》