[自然语言处理|NLP]NLP在商业智能（BI）中的应用：从原理到实践

# 示例代码：NLP在商业智能中的智能数据查询
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def intelligent_data_extraction(user_query):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"用户查询：{user_query}\n",
        max_tokens=100
    )

    return response.choices[0].text.strip()

# 示例
user_query = "最近三个月销售额和利润的趋势如何？"
data_result = intelligent_data_extraction(user_query)

print("智能数据查询结果:", data_result)

# 示例代码：NLP在商业智能中的数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_data_visualization(user_query):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"用户查询：{user_query}\n",
        max_tokens=150
    )

    data_result = response.choices[0].text.strip()

    # 数据可视化处理（示意，实际应用需要根据具体数据格式进行）
    plt.bar(['January', 'February', 'March'], [100, 150, 120])
    plt.title("销售额趋势")
    plt.xlabel("月份")
    plt.ylabel("销售额（单位：万元）")
    plt.show()

    return data_result

# 示例
user_query = "最近三个月销售额的趋势如何？"
data_visualization_result = generate_data_visualization(user_query)

print("数据可视化结果:", data_visualization_result)

# 示例代码：NLP在商业智能中的用户反馈情感分析
from transformers import pipeline

sentiment_analysis_nlp = pipeline("sentiment-analysis")

def analyze_user_feedback(sentiment_text):
    sentiment = sentiment_analysis_nlp(sentiment_text)
    return sentiment[0]['label']

# 示例
user_feedback = "新推出的产品非常好用，使用体验很棒！"
feedback_sentiment = analyze_user_feedback(user_feedback)

print("用户反馈情感分析:", feedback_sentiment)

# 示例代码：NLP在商业智能中的市场趋势预测与情感分析
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def market_trend_analysis(news_text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"新闻内容：{news_text}\n",
        max_tokens=100
    )

    return response.choices[0].text.strip()

# 示例
news_text = "最近公司发布了新产品，受到了市场的热烈关注。"
market_trend_result = market_trend_analysis(news_text)

print("市场趋势分析:", market_trend_result)

# 示例代码：NLP在商业智能中的自动化报告生成
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_automatic_report(user_request):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"用户需求：{user_request}\n",
        max_tokens=200
    )

    return response.choices

[0].text.strip()

# 示例
user_request = "生成上个季度销售和利润报告。"
automatic_report = generate_automatic_report(user_request)

print("自动化报告结果:", automatic_report)

# 示例代码：NLP在商业智能中的报告解释与可视化
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def interpret_report(report_text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"报告内容：{report_text}\n",
        max_tokens=150
    )

    data_result = response.choices[0].text.strip()

    # 数据可视化处理（示意，实际应用需要根据具体数据格式进行）
    plt.pie([30, 70], labels=['销售额', '利润'], autopct='%1.1f%%')
    plt.title("上个季度销售和利润分布")
    plt.show()

    return data_result

# 示例
report_text = "上个季度销售额增长30%，利润增长70%。"
interpretation_result = interpret_report(report_text)

print("报告解释与可视化结果:", interpretation_result)