目录

• 前言

• 关于商汤小浣熊

• 数据分析背景

• 分析目标

• 借助小浣熊得出的分析报告

• 小浣熊办公助手带来的极致体验效果

• 结束语

前言

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据分析已成为企业决策过程中不可或缺的一环，作为一名资深的大前端开发者，我深刻体会到了数据分析在提升用户体验、优化产品性能等方面的关键作用，为什么这样讲？因为传统的数据分析工具往往操作复杂、效率低下，难以满足现代企业对数据分析即时性、准确性和深入性的需求。不过，自己最近有幸体验了商汤科技的小浣熊办公助手，这款智能助手不仅提升了我的工作效率，更在数据分析的很多场景中展现了它独特的价值。那么接下来，我将通过围绕商汤小浣熊办公助手在各种办公场景下的使用体验进行分享，并展示小浣熊办公助手在实际应用场景下的应用效果和用户价值。在这个 AI 辅助工作的新纪元，让我们一起来探索商汤小浣熊办公助手如何改变我们的工作方式，如何让数据分析变得更加轻松和高效，接下来让我们开始体验小浣熊之旅吧！

关于商汤小浣熊

不用多讲，想必大家都知道商汤这家公司，而这家公司做的产品在技术圈内也是“家喻户晓”，这样说完全不为过。这里主要来介绍一下商汤小浣熊办公助手，其实小浣熊办公助手是一个系列，也就是小浣熊家族，小浣熊家族是基于商汤大语言模型打造的 AI Native 生产力系列工具，覆盖软件开发、数据分析、编程教育等多个场景，旨在通过先进的人工智能技术优化和提升工作效率。家族现已推出代码小浣熊和办公小浣熊两位成员，为十余万用户提供数亿次智能辅助服务。

• 代码小浣熊：是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节，满足用户代码编写、编程学习等各类需求。代码小浣熊支持 Python、Java、JavaScript、C++、Go、SQL 等 90+主流编程语言和 VS Code、IntelliJ IDEA 等主流 IDE。在实际应用中，代码小浣熊可帮助开发者提升编程效率超 50%。

• 办公小浣熊：是基于商汤大语言模型的大模型原生数据分析产品，可通过用户的自然语言输入，自动将数据转化为有意义的分析和可视化结果。办公小浣熊支持复杂表格、多表格、多文件的理解，可以完成数据清洗、数据运算、比较分析、趋势分析，预测性分析、可视化等常见数据分析任务，赋能财务分析、商业分析、销售预测、市场分析、宏观分析等多个应用场景。

数据分析背景

先来分享一下在日常的工作中，我经常需要处理大量的用户相关的行为数据，从而分析我们公司产品的使用趋势和用户的偏好，所以数据的清洗、运算和分析是这一过程中不可或缺的步骤。经常做前端开发的小伙伴想必都知道，传统的数据分析工具虽然功能强大，但在易用性和智能化方面仍很大的提高空间，而且随着现在越来越复杂的用户行为，以及比较苛刻的用户需求，传统的数据分析工具让我们在日常使用中“捉襟见肘”。那么，随着商汤小浣熊办公助手的出现，让我有了一个全新的数据分析解决方案，个人觉得是一个非常提效的方案。

分析目标

由于本文是以小浣熊办公助手为使用主题来讲的，再结合本次分析的目标是识别用户行为模式，预测未来的产品使用趋势，并为产品优化提供可靠的数据支持，这也就需要从海量数据中清洗出有效的信息，然后进行数据运算来提取核心关键的指标，最后通过趋势分析预测用户未来的行为。这里的分析思路大概从 4 个地方来运用：

• 数据的清洗：通过使用小浣熊的智能数据识别功能，自动识别并剔除异常值和无关数据，也就是第一步的数据清洗操作。

• 数据的运算：然后利用小浣熊的高效计算引擎，对清洗后的数据进行聚合和统计分析，这一步是比较关键的。

• 趋势分析：借助小浣熊的趋势预测模型，分析用户行为数据的时间序列，预测未来趋势，初步获得用户的偏好信息。

• 数据可视化：最后通过小浣熊的可视化工具，将分析结果以图表的形式直观展示，方便直观的查看用户喜好。

借助小浣熊得出的分析报告

在数据清洗阶段，小浣熊的智能识别功能显著提高了工作效率，小浣熊能够自动识别数据中的异常值，并提供清洗建议，我只需确认即可完成数据清洗工作。

数据清洗前：

用户ID, 购买日期, 购买金额, 支付类型, 备注003, 2023-11-01, 1001, 微信, "微信支付"004,, 500, 支付宝, "缺失交易日期"005, 2023-11-03, , 银联, "缺失购买日期"006, 2023-11-04, 1200, , "缺失支付类型"007, 2023-11-05, 2100, 微信, 008, 2023-11-01, 200, 支付宝, "支付宝支付"009, 2023-11-03, 300, 微信, "微信支付"002, 2023-11-05, 3090, 支付宝, "支付宝支付", 2023-11-07, 300, 微信, "缺失用户ID"010, 2023-11-06, 1000, 微信, "微信支付"

数据清洗后：

用户ID, 购买日期, 购买金额, 支付类型, 备注001, 2023-11-07, 300, 微信, "缺失用户ID"，已生成新的用户ID002, 2023-11-05, 3090, 支付宝, "支付宝支付"003, 2023-11-01, 1001, 微信, "微信支付"004, 2023-11-02, 500, 支付宝, "缺失交易日期"，已补全005, 2023-11-03, 0, 银联, "缺失购买金额"，已补全为0006, 2023-11-04, 1200, 未知类型, "缺失支付类型"，已标记为未知007, 2023-11-05, 2100, 微信, 008, 2023-11-01, 200, 支付宝, "支付宝支付"009, 2023-11-03, 300, 微信, "微信支付"010, 2023-11-06, 1000, 微信, "微信支付"

在数据运算阶段，小浣熊的计算引擎展现了其强大的处理能力。如下图所示，我只需输入简单的查询语句，小浣熊便能快速返回计算结果，极大地简化了数据运算过程。

趋势分析是本次分析的核心，体验之后才发现小浣熊的趋势预测模型不仅提供了直观的趋势图表，还给出了未来趋势的预测值，如下图所示，通过小浣熊的趋势分析，能够清晰地看到用户活跃度的增长趋势，并据此预测未来的用户增长。

最后，数据可视化就是将分析结果呈现给团队的关键，小浣熊的可视化工具提供了丰富的图表类型，能够根据需要选择合适的图表展示分析结果，使得数据的解读更加直观易懂，非常方便和增效。通过小浣熊办公助手，我觉得这不仅提高了数据分析的效率，还提升了分析结果的准确性和可读性，接下来我再来分享一个实际的使用案例，展示小浣熊在前端数据分析中的厉害功能。

实际使用案例

这里再来结合小浣熊的使用，通过一个实际的案例来展示小浣熊在前端数据分析中的非常厉害的功能，假设还是需要分析一个用户购买行为数据，从而优化产品推荐算法。具体步骤如下所示。

1、数据清洗

首先使用小浣熊的数据清洗功能，自动识别并剔除了包含无效用户 ID 和购买金额为负数的异常记录。

// 示例：数据清洗前的异常数据const rawData = [  { userId: 'U123', purchaseAmount: -50 },  { userId: 'U124', purchaseAmount: 200 },  { userId: 'U125', purchaseAmount: 210 },  { userId: 'U126', purchaseAmount: -150 },  // 更多数据...];
// 使用小浣熊数据清洗功能后的数据const cleanedData = rawData.filter(item => item.purchaseAmount > 0);

2、数据运算

接下来，就可以利用小浣熊的计算引擎，对清洗后的数据进行聚合，计算出每个用户的总购买金额。

// 示例：计算每个用户的总购买金额const totalPurchases = cleanedData.reduce((acc, item) => {  acc[item.userId] = (acc[item.userId] || 0) + item.purchaseAmount;  return acc;}, {});

3、趋势分析

紧接着，可以直接使用小浣熊的趋势分析工具，分析用户购买行为的时间序列数据，就可以预测未来的购买趋势。

// 示例：趋势分析（伪代码，实际使用小浣熊工具）const trendAnalysis = await XiaoHuanXiong.analyzeTrends(cleanedData);

4、数据可视化

最后，我们通过小浣熊的可视化工具，将分析结果以图表的形式展示，依然是如下图所示。

小浣熊办公助手带来的极致体验效果

经过上文的详细介绍，小浣熊办公助手的引入，为我们的数据分析工作带来了非常显著的便利和效果，比如它通过智能化的数据清洗功能，极大地提高了数据清洗的效率和准确性；又如高效的计算引擎使得复杂的数据运算变得简单快捷；再如趋势预测模型和可视化工具的应用，使得数据分析结果更加直观易懂，便于我们的团队成员和管理层的理解和沟通，非常直观。

而且在实际工作中，小浣熊办公助手的应用效果尤为明显，尤其是在产品推荐算法的优化项目中，我们利用小浣熊的趋势分析功能，可以成功预测了用户购买行为的周期性变化，为产品推荐策略的调整提供了有力的数据支持。

还有就是小浣熊办公助手的易用性和灵活性，也给我们的工作带来了极大的便利，它不仅支持多种数据源的接入，还能够根据用户的需求，提供个性化的分析报告。我觉得这种以用户为中心的设计，让小浣熊办公助手成为了我们日常工作中不可或缺的智能助手，真的会“爱不释手”！想必有很多看官也想体验一把小浣熊的强大功能，那么满足您，小浣熊家族【办公小浣熊】体验直通车👉 https://raccoon.sensetime.com/

结束语

经过本文的详细介绍，尤其是结合使用商汤小浣熊在实际开发中，想必大家都看到了商汤小浣熊办公助手不仅是一款工具，更是一位智能的数据分析伙伴（商汤小浣熊有很多功能，由于篇幅有限，这里只介绍了它的这一个点），尤其是它在数据清洗、运算、趋势分析和可视化等方面的便捷体现，让我深刻体会到了智能办公助手带来的开发便利和效率。所以说商汤小浣熊办公助手不仅提高了我们日常的开发工作效率，还帮助我们更好地理解了用户行为和发展趋势。尤其是随着技术的不断进步和创新，我相信小浣熊办公助手将在未来发挥更大的作用，期待它成为更多企业和个人日常工作中不可或缺的智能伙伴。在这个 AI 辅助工作的新纪元时刻，让我们期待与小浣熊一起，解锁更多数据分析的用法，让我们共同使用 AI 办公助手，共同开创智能开发的新体验。