在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何将海量数据转化为商业洞察和行动力，成为企业竞争的关键。2024年，随着“大模型+数据分析”技术的飞速发展，我们看到了一系列创新实践，它们正在重新定义数据消费方式，释放数据的无限生产力。
“大模型+数据分析”的结合，不仅仅是技术进步的象征，更是推动各行各业创新和转型的重要力量。从金融科技到智能制造，从零售消费到智慧城市建设，大模型技术正在帮助企业优化决策、提升效率、创造新价值。
沙丘社区发布的《2024中国“大模型+数据分析”最佳实践案例TOP10》榜单，展示了不同行业如何利用这一技术解决现实世界中的复杂问题，为行业同仁提供了宝贵的经验和启示。
大模型技术在数据分析领域的核心优势包括自然语言处理、模式识别、代码生成、自动化实时分析和数据处理的可扩展性。这些优势使得数据分析更加高效、准确，也使得非技术背景的人员能够轻松进行数据分析。
波司登利用AIOT技术和大模型，实现了对顾客行为的精准分析，优化了库存管理和商品补货策略，显著提升了业绩和品牌价值。
长安汽车的AI助手，通过对话式服务，简化了数据分析流程，提高了数据驱动业务决策的效率。
京东的ChatBI通过自然语言对话，为用户提供了快速、直观的数据查询和分析服务，降低了技术门槛。
江苏移动通过大模型技术，提升了搜索效率和结果精准度，优化了用户体验。
利用视觉大模型技术，实现了精准的水域安全监控，有效预防了溺水事故。
网易云音乐的ChatBI项目，通过AIGC技术，简化了数据查询和分析流程，提高了工作效率。
中国一汽的GPT-BI，通过提问方式获取数据结果，实现了问答及洞察，提升了业务效能。
中煤科工集团利用大模型技术，提高了煤炭开采的安全水平和生产效率。
自然堂集团的问数GPT项目，通过结合LLM与BI，提升了数据分析效率，助力数据驱动决策。
中银消费金融的TextToBIAgent，通过对话查询和探索数据，提高了数据使用效率。
大模型技术在数据分析领域的应用仍处于早期阶段，但其增长速度迅猛。企业在探索这一技术时，需要明确用户群体、行业要求、跨部门用例等多个考虑因素，以确保技术的有效落地。
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