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先说结果,经过我们的测试,基本可以认为,直接使用DeepSeek进行数据分析是不可行的,但DeepSeek加上BI,则是很好用的。
那么,今天这个用DeepSeek打败DeepSeek到底是怎么一回事呢?
首先我们有这么一张销售订单明细的数据底稿EXCEL,接下来,我们尝试用官方的DeepSeek以及奥威BI+DeepSeek来进行数据分析,对比一下。
我们尝试将这份EXCEL文件上传给DeepSeek,但是,提示不符合规范,应该是文件太大。
于是,我们只好准备了第二份数据,就是在原销售订单明细数据的基础上,汇总出2009年各省份的销售数据。再次上传成功。
我们点击“AI助手”,第一次使用的时候,系统会要求选择调用的AI模型,这里我们选择官方的DeepSeek API。
首先,我们先来问一下DeepSeek:10月份销额最高的前3个省份是谁?销额分别是多少?DeepSeek经过分析之后,得到这样的答案:前三名是上海、云南与北京。
我们拿同样的问题问一下奥威BI,这里注意,因为奥威BI上传的是完整数据,里面还包括了2010年数据,所以,同样的问题,要加上2009年这个条件。
咦,两份答案竟然不一样?那到底谁是正确的呢?我们回到EXCEL中验证一下。我们筛选10月份,然后按销额进行排序,得到的结果与BI的一致,而DeepSeek是错误的。
好的,我们继续问其他的问题,我们问BI,请将2009年各省份销额按降序排序,并计算中位数是多少。
AI的中位数用的是第17位的山西的销额,这里我们可以看到,AI按降序排序时已经出现了错误,第16名湖南的销额,比第17名山西的还低。因为AI排序的错误,导致了最终答案的错误。
我们继续问,2009年全年销量最多的省份是谁?销量是多少?这次我们发现,AI与BI的答案是一致的。
再继续问,2009年全年毛利大于3万的省份有哪些,分别是多少,从高到低进行显示。
这时,我们发现AI犯了两种错误,一种是没有正确筛选毛利大于3万这个条件,同时,排序也是错误的。
我们抽查对比一下两边的答案,AI的黑龙江的环比是-26.19%,BI的是-26.2%。
AI的重庆是-43.48%,而BI也是-43.48%。考虑到计算有一定的误差,答案算是一致了。
我们先问AI,AI给出一个答案,不过,这里应该已经发生了错误,因为客单价应该是销额除订单数,而不是销量。
我们再来看BI,答案是不是正确的呢?我们可以验证一下,进入到BI后台生成的数据集,这里可以看到,系统准确的通过订单号的唯一计数来计算订单量,然后通过销额除以订单量得到了客单价。
为什么AI会出错呢?其实,是因为提供给AI的数据,根本没有订单号的信息,所以,AI搞错也情有可原。
接下来的问题,也都已经超出来AI的范围,比如:2010年全年哪个品类销量最高?卖的好的品类在哪个城市卖的最好?
我们这里还可以看到,BI除了可以直接回答问题外,还会引导用户,从更多的维度去深度分析。
当然,大家会发现,每问一个问题,AI回答问题时,还是会需要花一些时间的,其实在BI中,也不需要什么都问AI,比如我们问BI:卖的最好的商品是谁?销额是多少?
这时,如果我们还想知道,卖的最好的这个商品,在哪个城市卖的最好,直接下钻就可以知道答案了。
如果我们希望AI得到2009年全年销额最高的10个省份,并用合适的图形展示出来,这时,我们会很遗憾的发现,DeepSeek根本没有办法得到我们想要的结果,首先,因为涉及到排名,DeepSeek得到的结果就是错误的,另外,它也无法直接用图形展示,而是给出一段python代码。
我们再来对比一下BI,我们只要问2009年全年销额最高的10个省份这个问题,最终发现,BI不但能得到正确的结果,还生成了一个条形图。如果我们需要这个条形图,就可以将其导出图片文件。
最后,我们再来演示一个只有BI才具备的能力了,就是生成一份图文报告,并导出PPT。
DeepSeek因为受到上传文件大小的限制,无法导入明细数据,这样也会导致数据分析的颗粒度变得更粗,维度也会更少;同时,当问题涉及到排序或对比大小时,DeepSeek会出现一些明显的错误。
如果想在分析的时候,生成相应的图表,DeepSeek无法实现,那么,自然也无法实现生成图文报告并导出PPT的功能了。
考虑到排序或对比小大这种场景是数据分析中非常常见的,所以,我们可以基本上认为,是无法直接使用DeepSeek进行数据分析的。
当然,这里要说一句公道话,国内的AI大模型的表现也都和DeepSeek没有什么区别,甚至是更糟糕。有机会,我们再录制一期视频,对比一下国内外其他大模型的表现。
如果大家有兴趣对比测试,可以联系奥威BI官方客服,索取测试用到的EXCEL数据底稿及问题清单。