在本文中，我們將探討 AI 為何能夠加速數(shù)據(jù)分析、如何在每個(gè)步驟中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化以及使用哪些工具。

數(shù)據(jù)分析中的AI是什么？

數(shù)據(jù)分析中的AI的核心是應(yīng)用人工智能 (AI) 來分析大量數(shù)據(jù)。這使數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)并深入了解消費(fèi)者或其他數(shù)據(jù)集的行為。使用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能可以幫助快速準(zhǔn)確地理解大量信息。

人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性

為了讓你更好地理解為什么在數(shù)據(jù)分析中使用人工智能很重要，讓我們來看看它提供的一些好處。

1、速度和效率

人工智能工具可以比人類更快地處理數(shù)據(jù)，這意味著您從分析中獲得的見解更快、更準(zhǔn)確。這使組織更容易快速做出決策并采取行動(dòng)。

人類也無法完全記住不同數(shù)據(jù)分析庫(kù)的所有命令或庫(kù)語法。AI 助手可以幫助您快速查找這些命令，甚至為您的分析提供替代方法。

2、事實(shí)核查和驗(yàn)證

借助 AI 工具，你可以快速檢測(cè)數(shù)據(jù)中的不一致之處。

例如，如果分析結(jié)果與你的預(yù)期不同步，AI 聊天機(jī)器人可以幫助調(diào)查原因。此外，一些 AI 模型甚至可以在錯(cuò)誤或潛在問題發(fā)生之前突出顯示它們

3、數(shù)據(jù)民主化

此外，AI 可以提供更民主的數(shù)據(jù)訪問。你可以在單獨(dú)的文章中了解有關(guān)數(shù)據(jù)民主化的更多信息。

通過在 AI 聊天機(jī)器人中使用自然語言處理 (NLP)，企業(yè)可以讓普通的非數(shù)據(jù)用戶分析大型數(shù)據(jù)集并快速提取關(guān)鍵見解。

這使得經(jīng)驗(yàn)不足的用戶更容易訪問復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，而無需熟悉與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的技術(shù)語言。

4、自動(dòng)生成報(bào)告

使用 AI，企業(yè)可以自動(dòng)生成報(bào)告。無需為每個(gè)單獨(dú)的分析手動(dòng)創(chuàng)建報(bào)告，AI 工具可以自動(dòng)快速生成報(bào)告。

這些自動(dòng)報(bào)告可確保所有員工都能及時(shí)訪問相同的信息，無論他們身在何處或具有何種背景。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析來說，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化是基礎(chǔ)工作，必須足夠熟悉才能讓AI更好地為自己服務(wù).

數(shù)據(jù)分析中使用 AI 的6種方法：

1、生成代碼和調(diào)試錯(cuò)誤

首先，你很可能會(huì)使用 AI 來生成代碼或調(diào)試數(shù)據(jù)分析中的錯(cuò)誤。這對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)特別有用，例如可視化大型數(shù)據(jù)集和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

你可以使用的一些常見 AI 編碼助手包括 DataLab 的 AI 助手、Anaconda 助手、Jupyter AI 和 GitHub Copilot。

對(duì)于生成代碼，你將能夠使用它們來創(chuàng)建代碼塊以供分析。例如，只要運(yùn)行 Python 內(nèi)核，你就可以在 Python 編程環(huán)境中提示 Jupyter AI。

此外，如果你自己編寫了一些更復(fù)雜的代碼，并且在文本中解釋它時(shí)遇到一些困難，你可以讓 AI 為你評(píng)論代碼。通過這種方式，你可以快速節(jié)省繁瑣的文檔編寫過程的時(shí)間。

還可以讓 AI 為你提供代碼完成功能，你可以開始輸入函數(shù)，然后讓 AI 根據(jù)你在評(píng)論中包含的信息完成其余代碼。

這些工具還能夠調(diào)試你遇到的錯(cuò)誤，因此大大縮短了尋找解決方案的過程。

2、解釋分析和見解

在數(shù)據(jù)分析中，解釋見解和深入研究數(shù)據(jù)有時(shí)是提取真正的商業(yè)見解的必要條件。這就是人工智能可以提供幫助的地方。

使用?Tableau GPT?等用于數(shù)據(jù)分析的人工智能工具，您可以快速解釋圖表上特定數(shù)據(jù)點(diǎn)的行為方式，并對(duì)其進(jìn)行更深入的洞察。

例如，你可以提出簡(jiǎn)單的問題，例如：

“為什么 3 月份的銷售額下降了？

“用戶數(shù)量激增的原因是什么？”

“今年我們收入最高的季度是哪個(gè)？”

然后，AI聊天機(jī)器人將掃描你的數(shù)據(jù)集，以確定可以為你提供問題答案的趨勢(shì)和相關(guān)性。

此功能還可用于其他目的，例如在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中遇到新數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析。

3、創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)

人工智能在分析領(lǐng)域的另一個(gè)有用應(yīng)用是生成合成數(shù)據(jù)。事實(shí)上，根據(jù) Gartner 的報(bào)告，預(yù)計(jì)到 2030 年，未來的人工智能模型將主要由合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家特別有用。

例如，可以生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并將其輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這可以通過 ChatGPT 等免費(fèi)工具或 Mostly AI 或 Gretel AI 等付費(fèi)工具來完成。

這使得測(cè)試不同的模型并查看它們對(duì)生成的數(shù)據(jù)的表現(xiàn)變得更加容易。如果您需要一些較難獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，例如各種形式的媒體，包括圖像和視頻，這將特別有用。

人工智能可以幫助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的另一種方式是通過自動(dòng)數(shù)據(jù)插補(bǔ)。自動(dòng)插補(bǔ)可以幫助更準(zhǔn)確、更快地填充缺失值或異常值的數(shù)據(jù)集。

4、創(chuàng)建儀表盤和報(bào)告

接下來，可以使用 AI 創(chuàng)建交互式儀表板和報(bào)告。

例如，你可以使用 Tableau GPT 等 AI 驅(qū)動(dòng)的工具將來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)快速聚合到用戶友好的儀表板或報(bào)告中。

你甚至不需要在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域有任何經(jīng)驗(yàn)。你需要做的就是選擇要包含在可視化中的數(shù)據(jù)，AI 會(huì)自動(dòng)將其格式化為用戶友好的圖表或圖形。

此外，使用 AI 協(xié)助創(chuàng)建漂亮圖表的另一種獨(dú)特方法是使用 Midjourney AI 為與你的分析相關(guān)的儀表板生成一些引人注目的想法。

然后可以將這些想法作為創(chuàng)建儀表板的靈感。

5、自動(dòng)從圖片輸入數(shù)據(jù)

最后，對(duì)于所有經(jīng)常使用 Excel 或其他電子表格的數(shù)據(jù)分析師來說，AI 可用于自動(dòng)從圖片輸入數(shù)據(jù)。

這對(duì)于從圖片或文檔中收集大量數(shù)據(jù)特別有用，可讓你快速輸入必要的信息，而無需手動(dòng)輸入。

Excel 上的“從圖片插入數(shù)據(jù)”功能等工具可以幫助實(shí)現(xiàn)此功能。使用后端的計(jì)算機(jī)視覺，它可以將表格數(shù)據(jù)的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，從而為你節(jié)省大量時(shí)間和精力。

此功能對(duì)于需要處理大量圖像（例如 X 光片或 MRI）的醫(yī)療保健行業(yè)企業(yè)特別有用。 AI 可以幫助這些企業(yè)快速準(zhǔn)確、快速地提取和輸入這些圖像中的關(guān)鍵信息。

6、通過自動(dòng)清理提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

AI 協(xié)助數(shù)據(jù)分析師的另一個(gè)重要方法是通過自動(dòng)數(shù)據(jù)清理。確保數(shù)據(jù)干凈無誤是分析開始前的關(guān)鍵步驟，但通常非常耗時(shí)。AI 工具可以通過識(shí)別和糾正不一致、刪除重復(fù)項(xiàng)和填充缺失值來自動(dòng)化此過程。

例如，AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)清理工具可以自動(dòng)檢測(cè)和糾正格式錯(cuò)誤（例如不一致的日期格式），或識(shí)別可能扭曲分析結(jié)果的異常值。它們還可以建議潛在的更正或標(biāo)記需要人工審核的區(qū)域，從而使流程更加高效。例如，Monte Carlo 是一個(gè)自動(dòng)監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量的平臺(tái)，因此分析師無需編寫手動(dòng)測(cè)試。

通過利用 AI 進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，分析師可以減少數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間，而將更多時(shí)間用于獲取見解，最終提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

AI 和數(shù)據(jù)分析的未來趨勢(shì)

AI 和數(shù)據(jù)分析緊密相連，兩者的未來很可能是日益融合的。人工智能對(duì)于理解數(shù)據(jù)將變得越來越重要——從尋找數(shù)據(jù)模式到從大型數(shù)據(jù)集中生成見解。

此外，隨著公司存儲(chǔ)的個(gè)人數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，人工智能將成為數(shù)據(jù)安全中更大的力量。人工智能工具可以識(shí)別可能表明惡意活動(dòng)的可疑行為或模式，幫助保護(hù)用戶數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的侵害。

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