谷歌 AI智能分析，中文界面叫（数据分析），它是谷歌分析使用的一种机器学习算法，它使得在 GA 中提取数据变得更加容易，并迅速获得你想要的集合数据。你想要的谷歌分析(GA)数据或者问题就被称为”谷歌谷歌智能分析”，篇幅较长，耐心往下看。
你可以用简单的英语问任何关于数据的问题，GA 机器学习算法会尽力回答你的问题。注意: 除了英语以外的任何语言都不提供 AI 功能，后期也不知道会不会加进其他语言。
数据的准确性以及可能出现的问题：
例如，你可以询问 Analytics Intelligence (或 AI) :”上周我们有多少用户”，它将尝试回答你的问题。为什么用了”尝试”这个词，因为一个答案(更不用说正确的答案)并不总是100% 保证正确，答案的质量将取决于你收集的数据的质量，因为再怎么说它是 Google 的一次人工智能尝试。因此，如果你的数据收集或者设置不准确，那么人工智能提供的答案也会不可靠，因为Ai 使用的是历史数据来回答你的问题，如果你某一段时间数据不准确，它给出的答案也会有偏差。
问题：
1、如果你的报告视图没有足够的历史数据，那么 AI 可能也无法回答你的问题，你可能会看到以下信息:
“We understood your question, but there is no data for your profile in this time range”
有时人工智能根本不理解你的问题，在这种情况下，AI 将无法回答你的问题，你可能会看到以下信息:
“Sorry, we did not understand your question.”
2、有时人工智能能够理解你问题的一部分，但不是全部。这时，你可能会看到以下信息:
“Sorry, we did not understand enough of your question to provide a reliable answer.Your query contained the following terms we did not recognize:…”
3、有时人工智能能够理解你的问题，但不能查询到数据。
在这种情况下，人工智能将不能回答你的问题，会有以下提示，这时建议你换一个问题试试。
Such questions are displayed under the section ‘“Did you mean:….”
如果人工智能能够理解你的问题，并且有数据可以得到答案，那么你就能看到问题的答案，如果你的问题有多个答案，那么 AI 也会显示所有可能的答案列表；如果你想看到人工智能为你的答案提取数据的报告，那么可点击”Go to report”按钮即可。
如何使用谷歌谷歌智能分析：
谷歌智能分析自动建议
当你开始在问题文本框中输入你的问题时，AI 甚至在你输入完之前就提供了建议，然后点击确定即可出现答案，当然当你开始在问题文本框中输入你的问题时，AI 也会在你输入完之前就提供了建议。当你点击其中一个建议时，建议的选项就会成为你问题的一部分，和百度搜索框一个道理。比如我输入‘users a week’会出现以下结果：
谷歌智能分析自动补充功能
谷歌智能分析具有理解自然语言(日常语言)的能力，并且能够理解分析术语实际意义。举个例子，如果你问 AI “昨天卖出了多少件商品”，它会理解你所说的”商品”实际上指的就是数量了，同样，如果你问 AI “我上周的销售额是多少”，它会理解”销售”实际上指的就是收入。
因此，当你使用人工智能时，你不必使用谷歌分析所使用的精确分析术语，由此可见谷歌在产品体验方面又是一大改进，很有趣！这使得普通人更容易在谷歌分析中挖掘数据，更加方便快捷
每当你用了新的问题并查询数据时，这个洞察选项卡可以被标记为阅读，并自动转移或者保存到已阅读提要中。下次你想查询类似问题时，你就可以点击旁边的已阅读即可。比如你最近被浏览的数据，它会排在之前阅读提要的首位，同样你不准备用这个数据了，还可以删掉，右键点击‘delete’即可。删除后的数据是无法恢复的，另外你从 “read feed” 中删除了一个数据的时候，这个在 “saved feed” 中也还是可用的。
异常现象以及异常值
能够对你的业务产生负面影响的异常值被称为”异常值”。比如说：如果人工智能提示你，在印度，你的网站平均页面加载时间为11.5秒，与其他顶级国家相比速度较慢，那么你需要决定印度是否是你的一个重要市场。如果是，那么你需要求你的开发者进一步减少页面加载时间，以便网站页面可以加载更快:
谷歌智能分析输入问题的格式
你向人工智能提出的问题不一定是以问题的形式出现的，也就是说，你的问题并不是必须以”什么”、”什么时候”、”在哪里”、”如何”等开头，并以问号结尾。你的问题也不需要语法全部正确，你也可以问那些听起来更像是陈述句或白话形式。例如: “本周新用户趋势” 或 “今日销售” ，大家有兴趣可以去试试：“trend of new users this week” 、 “sales today”，看下效果。
目前谷歌智能分析的局限性
1、人工智能貌似暂时不善于回答以 “为什么” 开头的问题。比如，如果你问:”为什么我的网站跳出率这么高”，它就不一定能答出来了。
2、人工智能不善于回答那些寻求建议的问题。比如，如果你问: “我应该投资哪些营销活动” ，也不太行。
3、人工智能暂时不善于回答诸如 “什么是跳出率” 、”什么是电子商务转化率”等基本概念问题。
4、人工智能不能回答一般性的问题，比如 “今天气温多少” 或 “现任美国总统是谁”。你问 AI 的问题应该和你的 Google 分析数据有关，可别问那些不相关的问题，毕竟它不是啥都会啊！
5、人工智能在预测数据/趋势方面可能暂时还不完善。比如，如果你问: “我的网站在未来6个月的销售额是多少? ” ，那么要么你得不到任何答案，要么你可能得到一个不准确的答案。
使用谷歌智能分析问题的趋势
如果你希望人工智能绘制趋势图，那么在你的问题中最好包括能够表明趋势的词语，可以是:“Trend of （趋势）”，“Graph of” 「图表」，例如:”上周销售趋势”（“trend of sales last week”）
以及: “trend of traffic united states vs united kingdom last month”
“上个月美国与英国的流量趋势”；
再比如: “graph of pageview from facebook in the last 6 months”:”过去6个月 facebook 的页面浏览图”:
在分析数据问题中使用比较
如果你想让人工智能比较不同的数据集，那么在你的问题中最好包含表明比较的单词，这些词可以是: Compare （比较）、 Vs 等，例如:比较9月和 10月的流量情况，可以是 “compare traffic in sept with oct”。
以及: “Average time on page for mobile vs desktop in the last one month”:
“过去一个月移动设备和桌面设备在页面上的平均时间”:
通过谷歌智能分析问题理解数据组合
如果你想让人工智能向你展示某个数据集的构成，那么在你的问题中最好包括表明构成的单词，可以是:
Share of 所占比例
Percent of 百分比
Percentage of 百分比
例如:
“Share of traffic by device in the last one month”:
“过去一个月按设备分列的流量份额”
找到前10 / 20…等分析报告问题
例如：‘Top 10 most visited landing pages in the last one week’:
‘过去一周访问量最高的前10个登陆页面’:
在分析情报问题中使用日期或日期范围
默认情况下，AI 假设一个默认的日期范围为最后7天或最后30天(取决于你的问题)。如果你希望人工智能回答与特定日期范围相关的问题，那么你最好在问题中包含指明日期或日期范围的词语，可以是:
- 例如 “sales today”. “今日销售”
- 例如 “sales yesterday”. “昨天的销售额”
- Two days ago. 例如 “website traffic two days ago”. “两天前的网站流量”
- Three days ago三天前
- Last week上周
- Last month上个月
- Last quarter上个季度
- Last year去年
- Sept 2-30九月二日至三十日
试用了之后，总体觉得还是蛮有趣的，很好玩，我也相信随着谷歌智能分析的强化，它的: 自动建议，自动补充，自动参考建议和洞察力功能会越来越聪明和便捷。注: 谷歌智能分析也可以在移动和平板设备谷歌分析应用程序使用。
