Julius AI是一个智能数据分析工具，它以直观且用户友好的方式解释、分析和可视化复杂数据。它的优势在于，即使对于非数据科学家或统计学家也能使数据分析变得易于访问和操作。
它支持多种数据文件格式，包括但不限于电子表格（.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv）、Google Sheets和Postgres数据库。
翻译一下：和电脑聊着天，就把数据分析做完了！
主要有以下几功能：
1、对数据进行自动化的处理
2、对数据进行模型分析
3、对数据进程可视化呈现
4、和数据进行对话，提取自己感兴趣的部分并进行深入的分析
5、可以用提问的方式，来让它锁定业务的板块和分析的商业域，从而快速获取数据的价值，亦可作为自己分析思维的扩展引导。
下来带大家一起来看看：
首先，我们准备自己的数据集，大家可以在kaggle上找到自己感兴趣领域的数据进行，这里我找一组星巴克股票的数据进行
其次上传自己的数据，即可开始对话，这时它会自动化的分析数据，并给出python的代码
还对数据进行了基本的图表展示：
接下来，我们就可以按照数据分析的流程开始对数据进行引导型 的智能化分析。先对数据进行预处理，来保证数据的质量，主要是异常值、空值、缺失值，业务逻辑数据等
预处理完成后，就可以进一步对数据进行EDA探索性分析，你也可以生成代码来在python中跑，省去自己写代码的时间
下面我们看看官方给出的几个案例
1、对客户人口统计数据的高级分析开始。为了了解购买行为，让我们看看申报的收入是否会影响我们应用程序中的总支出。
2、为了了解收入与特定支出类别的相关性，让我们创建一个回归矩阵。
让我们随着时间的推移来制作动画。生成时间序列图表后，只需询问 Julius：
“随着时间的推移动画化此图表”
还可以对图表、图片进行分析，大家可以去试试，很强悍！
今天的分享就到这里，小编感觉与GPT4.0的友好程度还有一些差距，欢迎关注！
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