宋星的数字观
Julius这个工具，我原本只想为了文章试试，没想到，竟然让我心甘情愿掏了钱包！（这工具目前跟我一分钱关系没有，我写这篇文章，他们公司肯定都不知道有一个中国人竟然用中文介绍他们。不过，它真的值得介绍呀！）
它也是一个初创的AI数据工具，相对于我上一次介绍的Polymer，它更偏向于作为你的智能数据科学家助手。也就是说，它的主要作用，不像Polymer那样是作为数字营销和运营的专用工具，而是一个通用数据分析工具。
你从下面的截图就可以看出来，它主要的工作场景就在数据处理上。
在最初接触这个工具时，我对它没有预设的立场，老实说AI处理数据的能力我一直比较怀疑。有一段时间，大部分的AI工具都无法准确说出3.8和3.18哪个大，有的虽然结果是对的，给出的理由也让人啼笑皆非。
所以，我带着一丝不信任试用这个工具。说实话，这样的不信任我对所有的AI数据工具都有，我觉得它们连简单的比大小都做不对，怎么可能把数据分析做好！但是没想到，远远比我想象中要好。
首先，如果你习惯用对话式的方式跟AI沟通，那么使用Julius的感觉，怎么说呢，就像在跟一个负责处理数据的同事在沟通。
比如，我想让它帮我处理下面这个数据。这是我在2009年的时候工作中的一个数据表，里面写满了当时每个广告位的表现。我要做的，就是先把这个excel文件上传给它，它会随之对这个数据表进行预先的处理。
处理好之后，就是下面的这个界面，数据表会展现在Julius的界面中。
这时，你就可以指挥Julius的AI，帮助你完成你想要完成的数据使命了。
我要求它按照细分的website汇总actual cost，有意思，立即就给我把表列出来了。而且还把对应的Python代码给我写了出来。不错。
再试试它能不能做图，我相信它能够轻松搞定，于是我给他发出指令。
不过，更令我意外的是，它竟然自动开始了第二次尝试。然后……
又失败了。
没关系，不气馁，它自动又开始了第三次尝试，然后是第四次。终于在第四次尝试后，成功了！给我做出了这张图表。
行啊！这个出错后不断自己尝试的过程，有点让我大开眼界呀！有意思有意思，让我有了点十七八年前初见Google Analytics的那种兴奋感。
不过，做个柱状图是啥的，这是小儿科，我决定让它做一些更复杂的事情。比如，搞个简单的数据建模啥的。
那就，让它做个聚类分析吧，这类分析算是一个最基础的建模了，而且在我们数字营销的数据应用中也是常用给你。
于是，我又给它下了如下命令：
这一次竟然没有出错，更让我惊喜的是，它没有询问我要把K-Means的K设置为几，而是直接设成了K=3。于是有了下面的结果。不仅如此，当我要求它帮我可视化这个结果之后，它还给我画出了在维度空间中的样本聚类的分布图。蛮有意思！
当然，你会发现，上面的聚类有点不科学，其实并不是Julius这个工具的原因，而是我给出的数据有些问题。比如Conversion Rate有些数据大于了1，甚至达到了二点几。有的CPM也达到了百分之几十。于是我要求它把这些异常数据排除掉，然后重新帮我聚类。
于是就有了下面的这个新的聚类结果。我定睛一看，真不错呀，数据准确，聚类清晰合理。我完全不用再找数据科学家同事来帮忙处理这些数据了，我自己有了这个工具，也完全能自己干！
当然，也不能光是做点数据处理之类的事情。我想测试下它自主分析能力如何。于是我向它打出了下面的一段话：
就是，你告诉我里面的数据中，哪个website的表现是最好的？
结果，你猜怎么着？它说我这个数据上传已经超过1个小时了，为了隐私和安全，这数据已经被删除了！
那就重新上传一下吧！
上传之后，它给出了一个结论，不过这个结论显然不够智能。它还是围绕在我刚才让它作图的“Actual Cost”在做文章，所以给出的结果我并不满意。
于是我重新问：“你不能只看actual cost呀，你也得看其他的数据呀”。
于是它真的看了看其他的数据，给了一些简单的结论。
不过，毕竟我给出的数据维度很多，它也不了解我的业务，所以，我用这么抽象的大问题问它，它确实不知道怎么回答也情有可原。
当然，这个工具的能力还不止做做数据处理，画画图这么简单，我想让它在干一点复杂的，比如，它在首页上自己说它能做PCA（主成分分析）或是相关分析，于是我就给它提出了下面的要求：
于是，它又吭哧吭哧地开始运转起来，过程中它有出错，然后自己校正，并且给了我很多Python代码。这个过程我就不截图了，老长了。最后给了我一个如下结论：
我感觉这个结论还是比较靠谱的。Click数量确实跟CTR是最相关的呀！
老规矩，我仍然让它给我做一个数据可视化。于是有了下图（不知道为什么，图的最下面有一些没有显示出来，可能是我的网络问题）：
好了，这个工具算是让我服了。也让我甘心掏了45美元买了一个月。我并没有非常多数据处理的需求，就是单纯觉得，我艹，这玩意真的是太好玩了！
与上一次介绍的Polymer相比，这个工具的灵活性和数据处理能力确实要强大很多了。当然，分析能力可能没有专门用作数字营销分析的Polymer那么强，或者说，Julius是一个通用数据AI工具，它并擅长于特定的专业领域。
说了这么多，里面还有很多功能我没有尝试，估计还有更酷炫的我还没有摸索出来。要不，你自己试试看？
-2024年最后一期宋星大课堂-
课程详情扫描二维码，备注“上海大课堂”咨询
