在數據分析中使用 AI 的 6 種獨特方法
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:24 am
人工智慧正迅速在許多應用中廣泛採用。但它實際上如何幫助數據分析？
在本文中，我們將介紹在數據分析中使用人工智慧的五種獨特方法。這些方法中的每一種都涉及該領域常用的不同工具，因此您可以快速輕鬆地應用它們。
請繼續閱讀以了解這些獨特的方法是什麼！
數據分析中的人工智慧是什麼？
數據分析中的人工智慧的核心是應用人工智慧（AI）來分析大量數據。這使得數據分析師和科學家能夠發現趨勢並深入了解消費者或其他數據集的行為。使用強大的機器學習演算法，人工智慧可以幫助快速且準確地理解大量資訊。
人工智慧在數據分析中的重要性
為了讓您更好地理解為什麼使用人工智慧在數據分析中很重要，讓我們看看它提供的一些好處。
1. 速度和效率
人工智慧工具處理資料的速度比人類快 塞浦路斯電話號碼列表 得多，這意味著您從分析中獲得的見解更快、更準確。這使得組織可以更輕鬆地快速制定決策並採取行動。
人類也無法完全記住不同資料分析庫的所有指令或函式庫語法。人工智慧助理可以幫助您快速找到這些命令，甚至建議替代分析方法。
2. 事實查核與驗證
借助 AI 工具，您可以快速偵測資料中的不一致之處。
例如，如果分析結果與您的預期不同步，人工智慧聊天機器人可以幫助調查原因。此外，一些人工智慧模型甚至可以在錯誤或潛在問題發生之前將其突出顯示。
3.數據民主化
此外，人工智慧可以提供更民主化的數據存取。您可以在另一篇文章中了解更多有關數據民主化的資訊。
透過在人工智慧聊天機器人中使用自然語言處理 (NLP)，企業可以允許普通非數據用戶分析大型數據集並快速提取關鍵見解。
這使得經驗不足的使用者可以更輕鬆地存取複雜的資料集，而無需熟悉與資料科學相關的技術語言。
4. 自動產生報告
使用人工智慧，企業可以自動化報告產生過程。人工智慧工具可以自動快速地產生報告，而不是為每個單獨的分析手動建立報告。
這些自動化報告確保所有員工無論身在何處或背景如何都能及時存取相同的資訊。
初學者 AI 技能提升
從頭開始學習 AI 和 ChatGPT 的基礎知識。
在數據分析中使用 AI 的 5 種獨特方法
在另一篇文章中，我們探討了人工智慧是否會取代程式設計。在其中，我們得出的結論是，最有可能的結果是人工智慧將補充那些從事數據分析和程式設計工作的人。以下是在數據分析中使用人工智慧的一些方法：
1. 產生程式碼&調試錯誤
首先，您很可能會使用人工智慧來產生程式碼或偵錯資料分析中的錯誤。這對於複雜的任務特別有幫助，例如可視化大型資料集和建立機器學習模型。
您可以使用的一些常見AI 編碼助理包括DataLab 的 AI Assistant、Anaconda Assistant、Jupyter AI和GitHub Copilot。
DataCamp 工作區.gif
為了產生程式碼，您將能夠使用它們來建立用於分析的程式碼區塊。例如，只要執行 IPython 內核，您就可以在 Python 程式設計環境中提示 Jupyter AI。
此外，如果你自己編寫了一些更複雜的程式碼並且在文字中解釋它時遇到一些困難，你可以要求人工智慧為你評論你的程式碼。透過這種方式，您可以快速節省繁瑣的文件流程的時間。
您還可以讓 AI 為您提供程式碼補全，您可以開始輸入函數，並讓 AI 根據您在評論中包含的資訊完成其餘的程式碼。
這些工具還能夠調試您遇到的錯誤，因此大大縮短了尋找解決方案的過程。
如果你是 Excel 用戶，Microsoft 365 Copilot也可以協助建立公式和巨集。
2. 解釋分析和見解
在數據分析中，有時需要解釋見解並深入研究數據才能提取真正的業務見解。這就是人工智慧可以提供幫助的地方。
使用Tableau GPT等 AI 資料分析工具，您可以快速解釋圖表上特定資料點的行為方式，並提供更深入的見解。
例如，您可以提出簡單的問題，例如：
“為什麼三月銷量下降了？”
“用戶激增的原因可能是什麼？”
“我們今年收入最好的季度是哪個？”
然後，人工智慧聊天機器人將掃描您的資料集，以識別趨勢和相關性，從而為您提供問題的答案。
此功能還可以用於其他目的，例如在資料分析專案中遇到新資料集或資料庫時進行探索性資料分析。
3. 創建綜合數據
人工智慧在分析領域的另一個有用應用是合成數據的產生。事實上，根據Gartner 的報告，預計到 2030 年，未來的人工智慧模型將主要透過合成資料進行訓練。
綜合數據研究
Gartner 報告中的資訊圖表 -來源
這對於機器學習工程師和資料科學家特別有用。
例如，可以產生訓練資料集並將其輸入機器學習模型。這可以透過ChatGPT等免費工具或Mostly AI或Gretel AI等付費工具來完成。
這使得測試不同模型並查看它們如何使用生成的資料執行變得更加容易。如果您需要一些難以取得的訓練資料集（例如各種形式的媒體，包括圖像和影片），這尤其有用。
人工智慧幫助數據分析的另一種方式是透過自動數據插補。自動插補可以幫助更準確、更快速地填入缺失值或異常值的資料集。
4. 建立儀表板和報告
接下來，人工智慧可用於建立互動式儀表板和報告。
例如，您可以使用 Tableau GPT 等 AI 驅動工具將多個來源的資料快速聚合到使用者友好的儀表板或報表中。
您甚至不需要擁有資料視覺化領域的任何經驗。您所需要做的就是選擇要包含在視覺化中的數據，人工智慧會自動將其格式化為使用者友好的圖表或圖形。
此外，使用 AI 協助創建精美圖表的另一種獨特方法是使用Midjourney AI為與您的分析相關的儀表板生成一些引人注目的想法。請查看我們關於如何使用 Midjourney的指南以了解更多詳細資訊。
在本文中，我們將介紹在數據分析中使用人工智慧的五種獨特方法。這些方法中的每一種都涉及該領域常用的不同工具，因此您可以快速輕鬆地應用它們。
請繼續閱讀以了解這些獨特的方法是什麼！
數據分析中的人工智慧是什麼？
數據分析中的人工智慧的核心是應用人工智慧（AI）來分析大量數據。這使得數據分析師和科學家能夠發現趨勢並深入了解消費者或其他數據集的行為。使用強大的機器學習演算法，人工智慧可以幫助快速且準確地理解大量資訊。
人工智慧在數據分析中的重要性
為了讓您更好地理解為什麼使用人工智慧在數據分析中很重要，讓我們看看它提供的一些好處。
1. 速度和效率
人工智慧工具處理資料的速度比人類快 塞浦路斯電話號碼列表 得多，這意味著您從分析中獲得的見解更快、更準確。這使得組織可以更輕鬆地快速制定決策並採取行動。
人類也無法完全記住不同資料分析庫的所有指令或函式庫語法。人工智慧助理可以幫助您快速找到這些命令，甚至建議替代分析方法。
2. 事實查核與驗證
借助 AI 工具，您可以快速偵測資料中的不一致之處。
例如，如果分析結果與您的預期不同步，人工智慧聊天機器人可以幫助調查原因。此外，一些人工智慧模型甚至可以在錯誤或潛在問題發生之前將其突出顯示。
3.數據民主化
此外，人工智慧可以提供更民主化的數據存取。您可以在另一篇文章中了解更多有關數據民主化的資訊。
透過在人工智慧聊天機器人中使用自然語言處理 (NLP)，企業可以允許普通非數據用戶分析大型數據集並快速提取關鍵見解。
這使得經驗不足的使用者可以更輕鬆地存取複雜的資料集，而無需熟悉與資料科學相關的技術語言。
4. 自動產生報告
使用人工智慧，企業可以自動化報告產生過程。人工智慧工具可以自動快速地產生報告，而不是為每個單獨的分析手動建立報告。
這些自動化報告確保所有員工無論身在何處或背景如何都能及時存取相同的資訊。
初學者 AI 技能提升
從頭開始學習 AI 和 ChatGPT 的基礎知識。
在數據分析中使用 AI 的 5 種獨特方法
在另一篇文章中，我們探討了人工智慧是否會取代程式設計。在其中，我們得出的結論是，最有可能的結果是人工智慧將補充那些從事數據分析和程式設計工作的人。以下是在數據分析中使用人工智慧的一些方法：
1. 產生程式碼&調試錯誤
首先，您很可能會使用人工智慧來產生程式碼或偵錯資料分析中的錯誤。這對於複雜的任務特別有幫助，例如可視化大型資料集和建立機器學習模型。
您可以使用的一些常見AI 編碼助理包括DataLab 的 AI Assistant、Anaconda Assistant、Jupyter AI和GitHub Copilot。
DataCamp 工作區.gif
為了產生程式碼，您將能夠使用它們來建立用於分析的程式碼區塊。例如，只要執行 IPython 內核，您就可以在 Python 程式設計環境中提示 Jupyter AI。
此外，如果你自己編寫了一些更複雜的程式碼並且在文字中解釋它時遇到一些困難，你可以要求人工智慧為你評論你的程式碼。透過這種方式，您可以快速節省繁瑣的文件流程的時間。
您還可以讓 AI 為您提供程式碼補全，您可以開始輸入函數，並讓 AI 根據您在評論中包含的資訊完成其餘的程式碼。
這些工具還能夠調試您遇到的錯誤，因此大大縮短了尋找解決方案的過程。
如果你是 Excel 用戶，Microsoft 365 Copilot也可以協助建立公式和巨集。
2. 解釋分析和見解
在數據分析中，有時需要解釋見解並深入研究數據才能提取真正的業務見解。這就是人工智慧可以提供幫助的地方。
使用Tableau GPT等 AI 資料分析工具，您可以快速解釋圖表上特定資料點的行為方式，並提供更深入的見解。
例如，您可以提出簡單的問題，例如：
“為什麼三月銷量下降了？”
“用戶激增的原因可能是什麼？”
“我們今年收入最好的季度是哪個？”
然後，人工智慧聊天機器人將掃描您的資料集，以識別趨勢和相關性，從而為您提供問題的答案。
此功能還可以用於其他目的，例如在資料分析專案中遇到新資料集或資料庫時進行探索性資料分析。
3. 創建綜合數據
人工智慧在分析領域的另一個有用應用是合成數據的產生。事實上，根據Gartner 的報告，預計到 2030 年，未來的人工智慧模型將主要透過合成資料進行訓練。
綜合數據研究
Gartner 報告中的資訊圖表 -來源
這對於機器學習工程師和資料科學家特別有用。
例如，可以產生訓練資料集並將其輸入機器學習模型。這可以透過ChatGPT等免費工具或Mostly AI或Gretel AI等付費工具來完成。
這使得測試不同模型並查看它們如何使用生成的資料執行變得更加容易。如果您需要一些難以取得的訓練資料集（例如各種形式的媒體，包括圖像和影片），這尤其有用。
人工智慧幫助數據分析的另一種方式是透過自動數據插補。自動插補可以幫助更準確、更快速地填入缺失值或異常值的資料集。
4. 建立儀表板和報告
接下來，人工智慧可用於建立互動式儀表板和報告。
例如，您可以使用 Tableau GPT 等 AI 驅動工具將多個來源的資料快速聚合到使用者友好的儀表板或報表中。
您甚至不需要擁有資料視覺化領域的任何經驗。您所需要做的就是選擇要包含在視覺化中的數據，人工智慧會自動將其格式化為使用者友好的圖表或圖形。
此外，使用 AI 協助創建精美圖表的另一種獨特方法是使用Midjourney AI為與您的分析相關的儀表板生成一些引人注目的想法。請查看我們關於如何使用 Midjourney的指南以了解更多詳細資訊。