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AI如何擴(kuò)展數(shù)據(jù)分析并使其更高效

發(fā)布時(shí)間:2023-11-27 來源:金屬加工

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界里,AI正在重塑整個(gè)行業(yè)。AI加速了大規(guī)模數(shù)據(jù)分析,提高了準(zhǔn)確性,并迅速提供了可操作的見解-為企業(yè)釋放了巨大的價(jià)值。通過自動化各種分析任務(wù)和簡化分析生命周期,AI將錯(cuò)誤降至最低,釋放人力資源用于戰(zhàn)略工作,并削減運(yùn)營成本。在AI和數(shù)據(jù)之間的這種共生關(guān)系中,企業(yè)為擴(kuò)展分析和推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策找到了一個(gè)強(qiáng)大的支持力量。

了解分析生命周期

分析生命周期由六個(gè)階段組成,讓我們用簡單的術(shù)語逐一分析它們:

發(fā)現(xiàn)階段:在此階段,我們首先定義業(yè)務(wù)目標(biāo),收集必要的信息,選擇適當(dāng)?shù)姆治龇椒?,并明確工作范圍。

數(shù)據(jù)理解階段:在這里,我們根據(jù)數(shù)據(jù)需求和可用性收集初始數(shù)據(jù)。我們通過研究數(shù)據(jù)并了解其特征來結(jié)束這一階段。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:我們從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行清理、混合和格式化,以使其可用于分析。

探索性分析和建模階段:在此階段,我們開發(fā)我們的方法,確定重要變量,構(gòu)建模型,并評估其性能。

驗(yàn)證階段:這一階段是關(guān)于評估結(jié)果、審查流程并根據(jù)調(diào)查結(jié)果確定下一步。

可視化和展示階段:這些階段主要是有效地傳達(dá)結(jié)果,它們包括根據(jù)分析確定呈現(xiàn)洞察力的最佳方法,了解受眾,匯編故事,并提出建議。

AI如何在整個(gè)生命周期內(nèi)增強(qiáng)分析

AI是在整個(gè)生命周期內(nèi)擴(kuò)展分析的強(qiáng)大工具,它可以學(xué)習(xí)模式,適應(yīng)給定的參數(shù),并執(zhí)行人類可能無法有效完成的任務(wù)。以下是AI可以在分析過程的每個(gè)階段增強(qiáng)任務(wù)并使其自動化的四種關(guān)鍵方式:

自動化數(shù)據(jù)文檔

需要最多時(shí)間和體力的任務(wù)經(jīng)常被剝奪。,數(shù)據(jù)文檔就是典型的例子之一。使用AI,我們可以創(chuàng)建表文檔,因?yàn)樗梢宰R別數(shù)據(jù)類型,找到數(shù)據(jù)集之間可能的關(guān)系,并生成列描述,它還可以生成各種編程語言的自然語言描述和代碼片段摘要,這反過來幫助開發(fā)人員更有效地理解和記錄他們的代碼。準(zhǔn)備好文檔可以省去我們的返工,并避免混淆。

AI系統(tǒng)還可以閱讀和理解這些文檔中的文本,以快速準(zhǔn)確地提取相關(guān)信息?;贏I的文檔處理可以幫助企業(yè)保持遵守行業(yè)法規(guī)。通過自動審查和分析文檔,企業(yè)可以快速識別任何需要在嚴(yán)重問題之前解決的不合規(guī)或風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域,例如識別出于合規(guī)原因需要更新的過時(shí)合同。

自動代碼查詢

在分析過程中,我們經(jīng)?;ㄙM(fèi)大量時(shí)間來理解和開發(fā)代碼及其用途,可以部署AI來設(shè)置和擴(kuò)展自動查詢,以根據(jù)特定需求查找信息。

一系列AI輔助的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序和Query Explainer可以讀取一條SQL語句,并立即編寫關(guān)于該查詢的用途和使用方式的簡單描述。有了查詢優(yōu)化器,AI可以輸入查詢并生成建議改進(jìn)的列表,它可以自動識別可以優(yōu)化查詢的區(qū)域,例如建議索引和聯(lián)接類型以及修復(fù)SQL查詢等任務(wù)。

編寫查詢可能需要更多的專業(yè)知識和時(shí)間,但AI可以被設(shè)計(jì)為理解復(fù)雜的問題、生成代碼并快速解決問題。AI可以將使用普通英語語句的SQL查詢轉(zhuǎn)換為SQL代碼,它還將SQL語法轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫可以理解的簡明邏輯語句,并建議數(shù)據(jù)庫表可以回答的問題。

數(shù)據(jù)探索和理解

探索性數(shù)據(jù)分析是更好地理解數(shù)據(jù)集和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的重要且耗時(shí)的初始步驟之一,然而,當(dāng)我們查看包含多列和多行的大型數(shù)據(jù)時(shí),更容易弄清楚我們正在查看的是什么,而當(dāng)我們不確定表中隱藏了什么類型的信息時(shí),就會變得更加復(fù)雜。

大多數(shù)情況下,數(shù)據(jù)是雜亂無章的,通常由各種人員、流程和應(yīng)用程序創(chuàng)建、處理和存儲,因此,數(shù)據(jù)集可能缺少單個(gè)字段、包含手動輸入錯(cuò)誤,或者具有重復(fù)的數(shù)據(jù)或不同的名稱來描述同一事物。人類通??梢栽谧约旱臄?shù)據(jù)中識別和糾正這些問題,但用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)需要自動進(jìn)行預(yù)處理。

AI可以簡潔地解釋表格內(nèi)容,識別模式和趨勢,并記錄數(shù)據(jù)中的相似和不同之處,它可以學(xué)習(xí)常見的人為錯(cuò)誤模式,同時(shí)檢測和解決信息中的潛在缺陷,它還可用于自動執(zhí)行和加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù),包括數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)探索。

AI可以根據(jù)數(shù)據(jù)和目標(biāo)提供明智的建議、建議和見解,從而幫助增強(qiáng)數(shù)據(jù)探索,它還可以幫助生成數(shù)據(jù)的自然語言查詢、摘要和解釋,使其更易于交互和解釋。

數(shù)據(jù)可視化和故事講述

數(shù)據(jù)可視化和創(chuàng)建儀表板對于更好地理解數(shù)據(jù)和交流見解至關(guān)重要,由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析、敘述等原因,這個(gè)多步驟的過程可能需要數(shù)天時(shí)間。

AI可以通過檢測數(shù)據(jù)中的模式和趨勢來增強(qiáng)故事講述和分析,從而產(chǎn)生重大影響,它可以通過檢測和糾正數(shù)據(jù)質(zhì)量問題來自動化和改進(jìn)該過程。有了AI支持的數(shù)據(jù)可視化,企業(yè)可以將他們的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn),揭示出以前可能沒有注意到的見解,例如,它可以揭示客戶行為的模式,幫助企業(yè)更有效地定制其營銷戰(zhàn)略。

此外,實(shí)時(shí)可視化使企業(yè)能夠快速響應(yīng)變化,使運(yùn)營更高效、更具反應(yīng)性。AI還可以提供背景和解釋,創(chuàng)建隨著數(shù)據(jù)的變化而實(shí)時(shí)變化和演變的動態(tài)故事,它可以通過生成自然語言摘要、注釋和注釋來解釋數(shù)據(jù),這有可能使數(shù)據(jù)更容易訪問和更有價(jià)值,為企業(yè)和決策者打開新的可能性。

AI與數(shù)據(jù)的共生關(guān)系

雖然AI是增強(qiáng)分析的強(qiáng)大工具,但如果沒有數(shù)據(jù),它就沒有意義,沒有AI,數(shù)據(jù)管理也是不可能的,兩者齊頭并進(jìn),形成了一種共生關(guān)系,這對充分利用數(shù)據(jù)分析的潛力至關(guān)重要。

總而言之,AI正在給分析帶來革命性的變化,使其更高效、更準(zhǔn)確、更易于企業(yè)訪問,最終幫助他們做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。從自動化文檔到簡化的查詢、數(shù)據(jù)探索和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化,AI是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的強(qiáng)大支持力量。隨著各行業(yè)繼續(xù)利用AI的力量,我們可以預(yù)期看到更多的創(chuàng)新應(yīng)用程序和該領(lǐng)域的進(jìn)一步進(jìn)步。

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