"智能财务运营：商汤小浣熊助力腾讯云账单分析"

一 前言

随着企业数字化转型的深入，云计算作为支持业务运营的核心基础设施，扮演着越来越重要的角色。然而，随之而来的大规模云资源使用也带来了复杂的账单管理挑战。商汤科技推出的智能办公助手——小浣熊，以其强大的 AI 技术和智能分析能力，成为了企业在云账单分析上的得力助手。

腾讯云作为国内领先的云服务提供商，其云计算服务覆盖众多企业，从基础设施到人工智能，为企业提供了广泛的选择和服务。然而，随着服务规模的增长，管理和优化云资源的挑战也显现出来，尤其是在对账单的精确分析和资源使用的优化方面，随着业务发展，企业 FinOps 费用优化显得尤为重要，因此利用 AI 来赋能云账单分析，帮助企业降本增效，提升资源利用率显得尤为重要。

本文深入探讨商汤小浣熊在实际应用中如何成为腾讯云 FinOps 的关键工具，通过其先进的数据分析和机器学习算法，有效帮助企业分析、处理和预测云资源费用。商汤小浣熊不仅仅是一个智能助手，更是财务运营的重要利器，为企业提供精准的成本控制和资源优化方案，助力其在竞争激烈的云计算市场中保持领先地位。

二 商汤小浣熊(raccoon)简介

2.1 简介

办公小浣熊是商汤科技推出的一款大模型原生数据分析产品，通过用户自然语言输入结合大模型能力，自动转化数据为有意义的分析和可视化结果。初步体验显示其潜力在提升生产效率方面显著，尤其在复杂数据处理和分析解释上表现突出，为用户提供即时精确的数据洞察，成为未来办公效率提升的重要工具

2.2 主要特性

办公小浣熊是一款由商汤科技推出的大模型原生数据分析产品，具备以下功能：

• 多格式数据上传与处理： 支持多种文件格式（如 xlsx、xls、csv、txt、json 等）的上传，无缝处理不同数据来源。

• 自然语言交互： 用户可通过自然语言描述数据分析需求，使复杂的数据处理变得直观和简便。

• 数据清洗与优化： 自动帮助用户清洗数据，识别并去除无效或错误数据，提升数据质量。

• 高级数据运算： 提供丰富的数学运算功能，包括求和、平均值、中位数等，支持复杂计算需求。

• 趋势分析与预测： 分析数据随时间的变化趋势，并基于历史数据进行高效的预测性分析。

• 比较与关联性分析： 可以对比不同数据集或同一数据集的不同部分，并探索数据之间的相关性，为决策提供更深入的洞察。

• 数据可视化： 将复杂的分析结果转化为直观的图表和可视化报告，帮助用户快速理解和传达分析成果。

办公小浣熊的整合性功能不仅提升了数据分析的效率和准确性，还为用户提供了一种高效、智能的数据管理和决策支持工具。

2.3 应用场景

办公小浣熊是商汤科技推出的数据分析产品，特别适用于以下领域：

• 财务分析： 提供财务数据的清洗、运算，以及趋势分析和未来预测，支持财务人员快速准确地进行财务决策。

• 商业分析： 分析销售数据、市场趋势和客户行为，帮助企业理解市场动态并优化运营策略。

• 销售预测： 基于历史销售数据进行深入分析，预测未来销售趋势，为销售团队提供决策支持和业绩管理。

• 市场分析： 分析市场数据，包括竞争对手分析和消费者偏好，帮助企业制定市场营销策略和产品定位。

办公小浣熊通过强大的大模型能力和智能算法，为企业提供全面的数据分析和决策支持，不仅提升了数据处理效率，还有效促进了业务发展和竞争力提升。

三 实战利用小浣熊对腾讯云 FinOps

小浣熊注册成功后，登录可以看到代码小浣熊和办公小浣熊，再次我们使用期办公小浣熊进行数据分析。

3.1 数据准备

在腾讯云下载 2024 年上半年账单数据。

3.2 数据上次预览

费用收支明细下载完成后，可以通过选择本地文件形式上次小浣熊。

3.3 数据处理

帮我对数据进行处理，单独起一个 sheet，将各类云产品每个月的费用那个使用统计

查看已经非常快的帮我需求的数据处理完成。

3.4 数据可视化

帮我分析出来了上半年的费用情况

需要各个产品的类型，每月支持类型以层叠图不同云资源类型给出

单个月数据精确分析，展示各类云产品费用占比，可以更精细灵活展示数据。

3.5 数据趋势判断

请根据历史信息，帮我预测未来半年的费用情况；

可以看到图表中展示了历史费用和预测费用的对比。这些预测是基于线性趋势的，可作为一个参考值。

3.6 业务优化建议

腾讯云 FinOps 费用优化建议，得出分析报告。

python复制# 首先，我将导入必要的库并加载文件以查看其内容。import pandas as pd
# 文件路径file_path = '/mnt/data/100027856847-收支明细-2024-01-01 00_00_00-2024-06-29 23_59_59_667fa5dea23cc17196415661177507271.xlsx'
# 加载Excel文件data = pd.read_excel(file_path)
# 显示前几行数据以了解其结构data.head()

根据提供的数据，我们可以看到表格包含了交易时间、交易类型、交易渠道、相关描述、入账金额、支出金额、账单月份、可用余额、现金余额、赠送余额、冻结余额、交易 ID 等信息。为了分析 2024 年上半年的费用情况，我将重点关注以下几个方面：

1. 每月的总支出：计算每个月的总支出金额。

2. 不同交易类型的支出：分析不同交易类型的支出情况。

3. 不同交易渠道的支出：分析不同交易渠道的支出情况。

接下来，我将进行数据处理和分析，并生成相应的图表来展示这些信息。

python复制import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 筛选2024年上半年的数据data_2024 = data[data['账单月份'].between('2024-01', '2024-06')]
# 1. 每月的总支出monthly_expense = data_2024.groupby('账单月份')['支出（元）'].sum()
# 2. 不同交易类型的支出transaction_type_expense = data_2024.groupby('交易类型')['支出（元）'].sum()
# 3. 不同交易渠道的支出channel_expense = data_2024.groupby('交易渠道')['支出（元）'].sum().sort_values(ascending=False)
# 绘制图表fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 18))
# 每月总支出图axs[0].bar(monthly_expense.index, monthly_expense.values, color='skyblue')axs[0].set_title('2024年上半年每月总支出')axs[0].set_xlabel('月份')axs[0].set_ylabel('总支出（元）')
# 不同交易类型的支出图axs[1].bar(transaction_type_expense.index, transaction_type_expense.values, color='lightgreen')axs[1].set_title('2024年上半年不同交易类型的支出')axs[1].set_xlabel('交易类型')axs[1].set_ylabel('支出（元）')
# 不同交易渠道的支出图axs[2].bar(channel_expense.index, channel_expense.values, color='lightcoral')axs[2].set_title('2024年上半年不同交易渠道的支出')axs[2].set_xlabel('交易渠道')axs[2].set_ylabel('支出（元）')
plt.tight_layout()plt.show()

python复制# 重新绘制层叠图，这次将横坐标设置为月份
# 转置数据框以便月份成为行索引monthly_resource_expense_transposed = monthly_resource_expense.transpose()
# 绘制层叠图monthly_resource_expense_transposed.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 8))plt.title('2024年上半年每月不同云资源类型的支出')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('支出（元）')plt.legend(title='云资源类型', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')plt.tight_layout()plt.show()

上图展示了 2024 年上半年每月不同云资源类型的支出情况，这次以月份为横坐标。每种颜色代表一种云资源类型，不同的颜色段表示该资源在每个月的支出。通过这个图表，您可以直观地看到每个月的总体支出以及每种资源在每个月的支出分布。

python复制# 首先，我们需要筛选出5月份的数据may_data = data[data['账单月份'] == '2024-05']
# 计算5月份各类型云产品的总费用may_resource_expense = may_data.groupby('相关描述')['支出（元）'].sum().sort_values(ascending=False)
# 绘制柱状图plt.figure(figsize=(12, 6))may_resource_expense.plot(kind='bar', color='skyblue')plt.title('2024年5月各类型云产品费用')plt.xlabel('云产品类型')plt.ylabel('费用（元）')plt.xticks(rotation=45, ha='right')plt.tight_layout()plt.show()
# 绘制饼图plt.figure(figsize=(8, 8))may_resource_expense.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=plt.cm.Paired.colors)plt.title('2024年5月各类型云产品费用占比')plt.ylabel('')  # 隐藏y轴标签plt.show()

当然可以，为了给出有效的腾讯云 FinOps 方案，我将首先分析您提供的数据，找出可能的优化点。以下是我将要进行的步骤：

1. 费用趋势分析：查看各月费用的变化趋势，找出费用突增或异常的月份。

2. 资源使用效率分析：分析不同云资源的使用情况，找出使用不足或过度的资源。

3. 成本优化建议：基于上述分析，给出具体的成本优化建议。

根据分析，以下是关于腾讯云 FinOps 的一些观察和建议：

费用趋势分析：

• 从图表中可以看出，2024 年 4 月的支出明显高于其他月份，这可能是由于某些大型资源或服务的使用导致的。建议进一步检查这个月的详细账单，找出费用增加的具体原因。

• 除了 4 月外，其他月份的支出相对稳定，但仍然需要关注是否有不必要的支出。

资源使用效率分析：

• “平均可用余额”和“平均现金余额”在 2024 年 1 月和 4 月有显著下降，这可能与这两个月的高支出有关。建议检查这两个月是否有大量资源被启动或购买了高成本的服务。

• 在 2024 年 5 月，可用余额和现金余额显著增加，可能是因为减少了某些资源的使用或者有额外的资金注入。

成本优化建议：

1. 检查异常支出：特别是在 2024 年 4 月，需要详细检查这个月的消费明细，找出费用增加的原因，并采取措施避免不必要的支出。

2. 资源使用评估：对于使用不足或过度的资源，考虑调整其规模或关闭不必要的资源。例如，如果某个云服务器长时间运行但利用率低，可以考虑降级或关闭。

3. 定期审查账单：建立定期审查账单的流程，及时发现并处理异常或不必要的支出。

4. 利用预留实例或长期合约：如果某些资源长期稳定使用，考虑使用预留实例或签订长期合约来降低成本。

可以看出给出的建议和数据分析还是挺准确的，由于该账户为一个测试账户，日常是伴随着资源的频分增删及费用充值。

不同地域给出建议，可以根据不同那个地域给出详细的分析和成本优化建议。

四 反思

通过实际使用商汤小浣熊助理腾讯云 FinOps 的体验，可以明显感受到其在云资源费用分析和管理方面的强大功能。当然这款产品不仅简化了复杂数据的处理和分析过程，还提升了财务决策的效率和准确性。用户可以通过自然语言输入指令，快速获取深入的数据洞察，并利用预测性分析功能预测未来的云资源使用需求，这对于企业在动态市场环境中保持竞争优势至关重要。

展望未来，随着人工智能技术的进一步发展和商汤大模型的不断优化，商汤小浣熊有望成为云计算环境中的重要智能助手。未来版本可能进一步增强其数据处理能力和分析深度，扩展应用领域至更多复杂的商业和技术场景。同时，随着用户需求的多样化和技术创新的推动，商汤小浣熊可能会集成更多的智能功能和自动化工具，以更好地支持企业在数字化转型和数据驱动决策中取得更大成功

通过深入使用了商汤小浣熊（raccoon）在实际应用中助力腾讯云 FinOps，主要用于分析、处理和预测云资源费用。经过初步的实战测试和评估，商汤小浣熊展现出卓越的数据分析能力，无需依赖专业编程技能，能够处理多种数据格式如 txt、csv、xls、xlsx 等。它通过自然语言指令和商汤大模型的核心功能，如意图识别和深度逻辑解析，自动转化原始数据为深入的分析结论，并生成直观易懂的可视化图表。

另外，可以更多数据源对接到小浣熊上，更能方便的进行商业智能分析和决策，未来将助理更多的个人及企业赋能业务创新和加速商业演进。