生成广告文案数据集

以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是一些关于模仿抖音百万博主爆款文案写作风格和模板的 AI 相关内容： 1. 画小二：Coze 工作流提供了一系列针对抖音热门视频转小红书图文的配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块等）的详细说明。同时，在小红书标题和正文写作方面，具备多种技能，如采用二极管标题法创作吸引人的标题，产出口语化、简短且含适当 emoji 表情和 tag 标签的 200 字左右正文。 2. 夙愿：介绍了使用 GPT 模仿创作内容的万能思路，特别是在 Prompt 编写中的数据清洗部分。指出对标博主的文案模板化，数据清洗有人工和自动两种方法，推荐使用 GPT4 的数据分析器进行自动清洗。 3. AIIP 共学模版自媒体全域运营：包含对标笔记的详细信息，如标题、作者、详情、账号、主页、封面、视频、文案等。以“Deepseek+即梦，包装设计步骤来啦”为例，介绍了利用 Deepseek 和即梦进行设计的步骤，并表示希望对用户有帮助。

以下是制作一个只要输入主题内容，就可以制作文案和视频的工作流的方法： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建，并写了教程供大家参考。 先看效果： 可查看 功能： 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具： 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 Coze 智能体创建： 1. “开始”节点： 共有 4 个输入变量，分别为：idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词）。注意这 4 个变量名称要和智能体中提示词的变量对应一致，方便接收用户传入的参数。 2. “大模型”节点： 使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，说出需求即可，格式可用大白话说出来。 3. “文本”节点： 为将文案分句，每一句要生图、配音。选择按“句号”分句，具体可根据文案格式选择不同方式。 4. “图像生成”节点： 使用官方插件，模型选“LOGO 设计”。若要生成全景图，此插件效果欠佳，建议选其它插件。 5. “抠图节点”： 将上个节点生成的图片进行抠图。

搭建小红书文案生成系统可以参考以下步骤： 1. 规划阶段： 概括关键任务并制定策略，明确任务目标和实施方式。 将整体任务细分为易于管理的子任务，如生成爆款标题、生成配图、生成发布文案等，并确立它们之间的逻辑顺序和相互依赖关系。 为每个子任务规划具体的执行方案。 2. 利用自然语言构建 DSL 并还原工作流：可以通过口喷需求的方式，在 01 阶段辅助快速生成一个工作流程原型，然后再进行修改完善，降低用户上手门槛。 3. 参考成功案例：例如“小众打卡地”智能体，其搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库，通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的网页链接中提取相关 url 并滤除需要安全认证的网站，提取小众地点输出和相关图片，最后进行文案输出。 总之，搭建小红书文案生成系统需要明确目标和子任务，选择合适的工作流构建方式，并参考成功经验。

以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法： 1. 进入 coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并命名，如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分，填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是： 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api，可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版，且案例中的 ngrok 仅供娱乐，在生产环境中勿用。

以下是关于 AI 广告投流的相关内容： 一、2024 年度 AI 十大趋势报告 1. 流程扁平化：生成式 AI 可一步到位进行内容生产与投放，减少信息损失。 2. 从「局部最优」到「全局最优」：以数据驱动的大模型为核心，实现全局最优的广告分配，提升系统投放的分配效率。 二、AI 技术变革营销策略洞察及内容生产投放方式 广告营销领域的工作流程与环节涉及策略制定与用户画像洞察、广告内容的制作、投放渠道的管理与效果分析等工作，较多工作可通过 AI 代替人工提升效率。 三、有效提升营销行业生产力 1. 创新广告形式，带来全新交互体验，提升 ROI。 2. 提高营销内容生产效率，实现精准链接和高效触达，从“一面千人”到“千人千面”。 3. 推动营销服务商商业模式革新，优化企业工作流，降本增效，提升毛利率，给用户带来全新体验。 四、分众传媒携手阿里通义大模型，开拓品牌广告 AI 营销新模式 1. 业务价值 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析并制定品牌营销策略，在存量博弈的市场快速找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛：通过一键生成广告语，一键 AI 设计等 AI 应用，帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 2. AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式，进行品牌洞察分析和营销策略制定的应用。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户的具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 3. AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和广告语方法论，模拟营销专家的创作思路搭建的 Agent 生成应用。 五、案例展示与创作心得 1. 案例一：AI 广告视频（眉笔） 工具：FLUX、即梦、PS、可灵 特点：未写脚本，靠脑中对大牌美妆广告的印象直接生成图片和视频，加入自己的创意。 2. 案例二：国风动画视频（熊猫） 工具：提示词 特点：从创意到成片大概用了 4 天时间，加入自己的想法。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。它具有一些优势，如对显存要求相对较低、启动和出图速度快、生成自由度更高、可与 webui 共享环境和模型、能搭建自己的工作流程并导出分享、拖入生成的图片会还原工作流程且自动选择模型等；但也存在操作门槛高、生态不如 webui 丰富等劣势。 ComfyUI 可以应用于多种场景，包括但不限于解决日常工作中的大部分平面设计需求、生成各种类型的图像（如风景画、肖像画、概念艺术等）、用于电商、自媒体、副业等领域的图片生成和视频创作等。 如果您想在本地安装 ComfyUI，需要按照一定的命令行安装步骤进行操作，在完成安装后还需要下载关键的模型才能运行 Stable DIffusion 生图。 综上所述，ComfyUI 能够用于广告平面设计，但需要考虑其操作门槛较高的特点。

以下是关于 AI 广告的相关信息： 分众传媒携手阿里通义大模型，开拓品牌广告 AI 营销新模式，具有以下业务价值： 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定，在存量博弈市场中找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛：降低中小广告主投放门槛，通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用，帮助快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定，基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和方法论，模拟营销专家创作思路搭建的 Agent 生成应用，使用 Cot 思维链技术模拟人脑推理过程增强广告生成的准确性。 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日，相关课程和回放信息如下： 10 月 16 日 20:00，视频，讲师 EM7 南柒，课程标题“AI 视频创作指南商业片制作”，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1j2mTYrEsw/?spm_id_from=333.999.0.0 ，上课请提前准备商业片实战经验分享，相关资料：老师课件，作业提交链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnRkQhbAQgtaRYZCtRSDrJmh 。 10 月 17 日 20:00，模型训练，讲师忠忠，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yCy7YkEyW/ 。 10 月 18 日 20:00，comfyUI+建站，讲师海辛/阿文，课程回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yCy7YkEmX/ 。 10 月 20 日 14:0018:00，校园 AIPO，线下路演。 10 月 21 日 20:00，颁奖。 《引导式创作：AI 视觉艺术的多维工作流与创意实践分享》中包含案例展示与创作心得，其中案例一为 AI 广告视频，是帮朋友做的眉笔广告，使用 FLUX、即梦、PS、可灵等工具，未写脚本，靠对大牌美妆广告的印象直接生成图片和视频并加入自己创意；案例二为国风动画视频，参加成都熊猫文创比赛，基本用四套提示词制作，加入自己想法，从创意到成片约 4 天。

以下是关于 AI 广告视频运镜和镜头语言的相关内容： 脚本和分镜创作： 对于一个 30 秒时长的奔驰 GLE300L 广告脚本，要突出豪华感和车辆特点。脚本应包括时长、内容（开场白、汽车基本介绍、亮点展示、客户证言或推荐、呼吁行动）、音乐、台词、道具、景别和运镜等方面的规划。 可借助 Claude 生成脚本，若不满意可要求修改。 海螺超级创作者的经验： Jason Lee 用 DeepSeek+海螺 AI 组合，通过复杂的运镜，如电影级和游戏级的运镜，挑战视频模型的能力边界，并得到了意想不到的反馈。 这类大片级运镜涉及大量非常规的镜头语言，其复杂性在于“有限技术资源与无限创意需求”的博弈，需要在经费、技术、艺术表达之间不断折衷。 运镜宝典： 推镜头：在电影《教父》、广告的产品细节展示、AI 视频的人物情感变化强调等场景中有应用。 拉镜头：在电影《肖申克的救赎》、广告从产品细节到品牌标识的过渡、AI 视频的故事结束时的情感释放等场景中有应用。 摇镜头：在电影《指环王》、广告展示产品系列或空间连续性、AI 视频的虚拟环境空间介绍等场景中有应用。 移镜头：在电影《布达佩斯大饭店》、广告展示产品系列或连续摆放的物品、AI 视频展示虚拟展厅中的多个展品等场景中有应用。 跟镜头：在电影《鸟人》、广告跟随使用产品的人物展示使用过程、AI 视频跟随角色穿越不同场景保持叙事连贯性等场景中有应用。 升降镜头：在电影《泰坦尼克号》、广告从产品细节上升到品牌环境的转变、AI 视频从人物对话上升到展示整个场景的氛围等场景中有应用。

以下是关于 AI 广告视频运镜和镜头语言的相关内容： 脚本和分镜创作： 对于一个 30 秒时长的奔驰 GLE300L 广告脚本，要突出豪华感并展现车辆特点，包括动力配置、内饰配置等。脚本结构应包含时长、内容（开场白、汽车介绍、亮点展示、客户证言、呼吁行动）、音乐、台词、道具、景别和运镜等方面。 可利用 Claude 生成脚本，若不满意可要求修改。 海螺超级创作者的经验： Jason Lee 用 DeepSeek+海螺 AI 尝试复杂运镜，如电影级和游戏级运镜，挑战视频模型能力边界，并得到意想不到的反馈。 大片级运镜涉及大量非常规镜头语言，其复杂性在于“有限技术资源与无限创意需求”的博弈，需要平衡多方面因素，且对 AI 视频工具的空间理解能力要求较高。 运镜宝典中的应用场景示例： 推镜头：在电影《教父》、广告的产品细节展示、AI 视频的人物情感变化强调等场景中有应用。 拉镜头：在电影《肖申克的救赎》、广告从产品细节到品牌标识的过渡、AI 视频的故事结束时情感释放等场景中有应用。 摇镜头：在电影《指环王》、广告展示产品系列或空间连续性、AI 视频的虚拟环境空间介绍等场景中有应用。 移镜头：在电影《布达佩斯大饭店》、广告展示产品系列或连续摆放的物品、AI 视频展示虚拟展厅中的多个展品等场景中有应用。 跟镜头：在电影《鸟人》、广告跟随使用产品的人物展示使用过程、AI 视频跟随角色穿越不同场景保持叙事连贯性等场景中有应用。 升降镜头：在电影《泰坦尼克号》、广告从产品细节上升到品牌环境的转变、AI 视频从人物对话上升到展示整个场景的氛围等场景中有应用。

以下是关于 AI 广告创意的相关内容： 分众传媒携手阿里通义大模型，开拓品牌广告 AI 营销新模式，具有以下业务价值： 1. 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定，在存量博弈市场中找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 2. 降低营销门槛：降低中小广告主的投放门槛，通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用，帮助快速高效制作广告创意素材。 3. 业务价值回报：众智 AI 大模型为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 其中的具体应用包括： 1. AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式，进行品牌洞察分析和营销策略制定。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 2. AI 广告语：使用门槛低，输入品牌信息即可一键生成广告语及广告语 AI 评分，生成质量高，内置联网搜索和 RAG 检索增强，生成符合分众的高质量广告语。 3. AI 创意设计：基于分众广告海报和视频案例，基于 AIGC 的多模态能力进行批量高效的广告图生成、设计、编辑。包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力。 此外，还有以下相关的 AI 广告创意资讯： 1. 吴恩达推出 Agentic Object Detection（智能体物体检测模型），无需数据标注和训练，仅通过推理即可检测图像中的目标物体。只需提供提示，AI 即可精准标记目标物体，准确率高于 OpenAI O1 和 DeepSeek R1，但推理时间较长。 2. Veo 2 可通过简单的文本提示生成创新广告内容。 3. Google 开放 Imagen 3 图像生成模型 API。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。

以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。

以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。

基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势： 1. 降低入门门槛：过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识，现在通过 AI 工具，门槛大大降低。 2. 规范的分析流程：对于初学者来说，AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好，其规范化流程更严谨，结果更可靠。 3. 自动化处理：会自动进行模型选择以匹配数据，还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作：重复性劳动可先交给 AI 做，人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面，GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型，Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化，Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括：对 AI 结果要进行严格验证，不要完全依赖 AI，要保持独立思考，对 AI 的能力边界有清晰认识，合理使用以提高工作效率。同时，AI 应被视为辅助工具而非完全替代品，人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。

以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容： 流程： 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。 工具和成功案例： 大概思路是这样： 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果。 相关问题和技巧： 1. 关于“大模型幻觉”，目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力，在 AGI 搜索结构化三个字，有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。 案例分析： 以“用 ai 做数据分析，和爆款卖点分析”为例，这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合，展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘，不仅能快速定位爆款产品的共性特征（如高频关键词、用户情感倾向），还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求（例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点）。尤其是结合时序分析预测市场趋势，为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性，真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破，可考虑以下优化方向： 1. 多模态数据融合：除文本数据外，整合图片/视频的视觉分析（如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性），或结合语音数据（如直播带货中的实时用户反馈），构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强：当前 AI 多聚焦相关性分析，可引入因果发现算法（如 DoWhy 框架），区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色，还是因与热门手机型号捆绑销售？ 3. 个性化适配引擎：根据企业自身资源禀赋（供应链能力、品牌定位）对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”，避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制：构建虚拟消费者模拟环境，对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试，提前评估市场风险，避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。