احتمالاً برای خیلیهامون پیش اومده؛
یه عالمه داده داریم — فایل CSV، خروجی لاگ، نظرات کاربرها، گزارشها —
اما وقتی میخوایم ازشون «فهم» دربیاریم، گیر میکنیم.
یا باید ساعتها کد بنویسیم،
یا چندتا نمودار نصفهنیمه رسم کنیم،
یا آخرش بگیم «ولش کن، بعداً بررسی میکنم».
واقعیت اینه که داده، بدون تحلیل، فقط یه انبار شلوغه.
مشکل کجاست؟
مدلهای زبانی خیلی باهوشن،
اما یه ایراد بزرگ دارن:
هیچچیزی از دادههای ما نمیدونن.
اگه از یه مدل بپرسی:
«مشتریها بیشتر از چی ناراضی بودن؟»
جواب میده…
ولی اون جواب، بر اساس حدس و دانش عمومیه، نه دادههای واقعی تو.
از اون طرف، ابزارهای تحلیل داده هم هستن،
ولی اغلب:
تعاملی نیستن
فهم زبانی ندارن
یا خروجیهاشون برای آدم غیرتحلیلی قابل فهم نیست
ایدهی سادهای که همهچیز رو عوض میکنه
چی میشه اگه:
دادههامون رو بردارسازی کنیم
مدل زبانی رو مجبور کنیم فقط بر اساس همون دادهها حرف بزنه
و بتونیم با زبان طبیعی از داده سؤال بپرسیم؟
مثلاً:
«بیشترین نارضایتی مربوط به کدوم بخش بوده؟»
«آیا قیمت روی رضایت مشتری تأثیر داشته؟»
«الگوی خاصی در بازخوردها دیده میشه؟»
اینجاست که مفهوم Agent تحلیلگر داده معنا پیدا میکنه.
عامل تحلیلگر داده یعنی چی؟
نه یه چتبات ساده،
نه فقط یه اسکریپت پایتونی.
بلکه سیستمی که:
داده رو میفهمه با Embedding
حافظهی معنایی داره (Vector DB )
تحلیل عددی انجام میده
و در نهایت، نتیجه رو قابل فهم توضیح میده
چرا این موضوع الان مهمتر از همیشهست؟
چون:
دادهها هر روز بیشتر میشن
تصمیمگیری سریعتر شده
و تحلیل دستی دیگه جواب نمیده
شرکتها دنبال کسی هستن که:
هم پایتون بلد باشه
هم داده رو بفهمه
هم با مدلهای زبانی کار کنه
و این دقیقاً همون نقطهی تلاقیه.
این مسیر به چه درد چه کسی میخوره؟
اگر:
برنامهنویسی که با داده سروکار داری
تحلیلگری که میخوای هوشمندتر کار کنی
یا کسی که میخواد وارد دنیای Agentها و LLMها بشه
ساختن یک عامل تحلیلگر داده،
یه تمرین خیلی واقعی و کاربردیه.
نه نمایشی،
نه صرفاً ترندی،
بلکه چیزی که واقعاً میتونه کار رو جلو ببره.
اگر دوست داشتی دربارهی اینکه چطور میشه چنین عاملی رو از صفر ساخت بیشتر بدونی، خوشحال میشم تجربهای که تو این مسیر جمع کردم رو به اشتراک بذارم.
گاهی فقط لازمه دادهها رو…
بتونیم ازشون سؤال درست بپرسیم.
اگه خواستی یاد بگیری که این نوع ایجنت ها رو بسازی منو در لینکدین یا فرادرس دنبال کن.
