前言
個人近期參與了 Google 社群所舉辦的活動，推薦大家可以試試 Colab 結合 Gemini 的資料分析，關鍵原因就是能省下一些統計資分析以及圖寶生成的時間！
此篇將簡單概述 Colab 和 Gemini 以及兩者結合操作的 no-code 運用，以及介紹友人的案例，不會有任何寫 code環節！花一點時間了解數位工具就能省下一大把時間！
Colab 和 Gemini 概述
Colab 簡介：
Google Colaboratory（簡稱 Colab） 是 Google 提供的一個免費雲端平台，藉由瀏覽器執行程式碼，除了適合進行機器學習和數據分析，也能自動化任務或批次處理（如爬蟲、小工具）。其特色有：
- 自動儲存到 Google Drive，並允許多人同時協作編輯
- 不需要安裝 Python 或 Jupyter Notebook，就能直接在網頁使用。
- 協助資料預處理與清洗與資料視覺化
Gemini 在 Colab 的運用：
Gemini 是 Google 旗下的生成式 AI 模型，其在 Colab 的應用場景包括自動寫作輔助、程式碼建議和資料分析。接下來將分享資料分析的實際應用，如何 No-code 產出圖表建議。
Colab 和 Gemini 資料分析實際應用
直接嘗試
如果只是想初步了解這個功能，可以直接將一份檔案直接附上，Gemini 便會進行基本資料處理，並在中間頁面視覺化資料處理的過程以及產出。
特定案例
我們直接舉一個實際案例，來協助大家更好理解：
案例問題
假設你有一份針對 NBA 籃球季後賽的預測問卷，受測者須針對西區15隊，預估前11名隊伍名次，過往可能就需要針對這份問卷進行各樣數據整理與分析!
案例分析目標
我們希望最後產生一份清晰的表格，看出每一個西區隊伍被多少人排序為各個名次的計數。
註記：朋友在完全沒有任何 coding，第一時間除了土法煉鋼，頂多想到用好幾個 vlookup 來完成。個人接獲求救後，確定問卷系統本身無法對資料進行更優化的處理後，就利用 Colab 和 Gemini 完成目標。
案例分析過程 - 用用 Colab 和 Gemini：
- 索取原始資料，並確定是否已經清理乾淨，如果需要進一步處理則在後續 Prompt 給予指示
- 確定期望產出表格形式
- 進到 Colab 頁面，在右側 Gemini 對話框給予以下 Prompt 並附上資料檔
To analyze the first sheet for column I and summarize the preferred order of the items, please perform the following steps:
- Extract the Values from Column I: Identify the items listed in column I and their respective appearances as first, second, third, etc.
- Count the Occurrences: For each item, count how many times it appears in each position (1st, 2nd, ..., 10th).
- Create a Summary Table: Organize the data in a table format, where each row represents an item and each column from 1 to 10 represents the counts for that specific order.
產出表格完成目標
Gemini 會在 Colab 主頁面依序產出資料分析每一步驟程式碼和產出，包括案例 Prompt 所要求的表格。
預估 NBA 西區球隊排名調查
即共有 32 人預估雷霆隊為第一名，8 人預估其為第二名 (以此類推)
結語
科技大廠紛紛著重在 AI 領域的發展，同時也普及使用者運用數位工具的能力，運用自然語言讓 AI 自動生成所需要的資訊。
此篇案例也許在本身就有 Coding 背景的人而言，可以用各種程式語言快速完成，但對於沒有相關背景的人來說，只要明白需求，透過下 Prompt 即能一件產出期望資料分析成果。
面對眾多 AI 產品，只要願意踏出第一步，選一個與自己生活或工作相關的 AI 產品嘗試體驗，就會有意想不到的收穫！
這些功能雖然簡單，卻是我們創造自動化流程的基石，
讓我們一起由簡單開始，成就不簡單！
如果想進一步瞭解哪些功能，歡迎在底下留言告訴我們！ 這次的分享到此告一段落，想了解更多 RPA + AI 與數位轉型的最新趨勢與觀點、RPA 軟體功能介紹及實務應用案例，也歡迎追蹤 RPAI 數位優化器的社群和我們交流互動，我們下次見！
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