分析的未來：利用生成式人工智能實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

分析的未來：利用生成式人工智能實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)增強

提高機器學習算法的效率，特別是在數(shù)據(jù)量受限的情況下，是生成式人工智能的一個主要優(yōu)勢。

這一技術(shù)擅長生成與初始數(shù)據(jù)集非常相似的數(shù)據(jù)，有效地解決缺陷，并確保數(shù)據(jù)集內(nèi)類別的公平分布。

這種方法需要創(chuàng)建符合原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計框架的額外數(shù)據(jù)實例，從而增加數(shù)據(jù)集的多樣性和可靠性。

例如，醫(yī)療領(lǐng)域的生成式人工智能可以生成人工病歷來支持小型數(shù)據(jù)集。這有助于對疾病診斷的預測模型進行更穩(wěn)健的訓練。

利用與實際患者記錄相似的合成數(shù)據(jù)，醫(yī)療專業(yè)人員可以提高診斷儀器的精度，從而改善患者護理。

異常檢測

識別違規(guī)行為對于數(shù)據(jù)可視化建立準確的模式和分布。GenAI可以毫不費力地找出數(shù)據(jù)中的異?；螂x群值。GenAI大大減少了此任務(wù)所需的手動工作。

數(shù)據(jù)合成

為了檢查可能在數(shù)據(jù)可視化中帶來各種結(jié)果或趨勢的不同場景，需要檢查是否存在任何特定實例或創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。

代碼生成

用于生成代碼的對話界面，簡化了商業(yè)智能(BI)開發(fā)人員編寫復雜代碼或函數(shù)的任務(wù)。例如，使用ChatGPT為PowerBI生成必要的DAX查詢非常簡單。

元數(shù)據(jù)分析

每個BI系統(tǒng)擁有獨特的元數(shù)據(jù)或?qū)徲嫈?shù)據(jù)。要管理BI系統(tǒng)，請檢查報告的使用情況、跟蹤數(shù)據(jù)沿襲，并使用NLQ審查元數(shù)據(jù)。此過程有助于查明過時、冗余或未使用的報告，從而提高報告的合理化程度。

數(shù)據(jù)歸納

通過利用當前數(shù)據(jù)中存在的模式和分布，可以填補空白，從而實現(xiàn)更全面的視覺表現(xiàn)，并增強整體理解深度。這可以通過GenAI輕松實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與洞察

借助GenAI，通過自然語言操作的用戶友好界面可以更直接地處理數(shù)據(jù)。

講故事和敘述

數(shù)據(jù)可視化和講故事至關(guān)重要。一種名為GenAI的人工智能系統(tǒng)能夠以文本形式提供解釋，例如與圖表、地圖或圖形等視覺效果一起提供的標題或故事。因此，它們可以作為教學輔助工具，同時吸引觀眾。

使用生成式人工智能加速業(yè)務(wù)

通過使用生成式人工智能和即時工程，企業(yè)可以立即獲得理解，從而有助于增強決策過程。生成式人工智能技術(shù)提供了在大量數(shù)據(jù)集中探索更大復雜性的機會。因此，這允許通過知識圖譜和模式分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的不準確性。

更好的數(shù)據(jù)分析

生成報告的可視化工具，可幫助組織的管理委員會提前決定將要發(fā)生的事情。可視化工具生成的信息，對于了解組織當前的發(fā)展非常重要。

決策

人類大腦處理視覺信息的速度比處理文本數(shù)據(jù)的速度更快。可視化工具可以創(chuàng)建圖表，同時促進快速決策和業(yè)務(wù)增長。

幫助感知復雜數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)以高度非結(jié)構(gòu)化的方式存儲。根據(jù)其組成，其包含多種數(shù)據(jù)，例如視頻、錄音、圖片和文章。這種包羅萬象的數(shù)據(jù)庫的讀取方式非常困難，因此使用先進的技術(shù)來處。然而，使用其軟件，人們可以在涉及大量數(shù)據(jù)的情況下得出有意義的見解或趨勢。有時，即使在包含錯誤的數(shù)據(jù)集中也可以發(fā)現(xiàn)新的模式。

節(jié)省時間

儀器分析數(shù)據(jù)后，將創(chuàng)建視覺表現(xiàn)。這一過程不僅節(jié)省了時間和資源，而且無需任何協(xié)助就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。

錯誤檢測和糾正

這些工具還有助于識別數(shù)據(jù)中的錯誤。如果數(shù)據(jù)有任何不準確之處，可以采取措施糾正。此外，還可以根據(jù)特定需求組織數(shù)據(jù)。

生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析方面的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)質(zhì)量和清理

生成式人工智能系統(tǒng)擅長處理大量干凈且相關(guān)的數(shù)據(jù)。但是，許多企業(yè)處理混亂、不完整或誤導性的信息，這些信息并不能真正代表調(diào)查的情景。清理和格式化這些數(shù)據(jù)是一項艱巨的工作，可能會阻礙AI解決方案，而且如果操作不當，可能會導致結(jié)果不太可靠。

計算資源

此外，需要大量的計算能力，這也是另一個障礙。生成對抗網(wǎng)絡(luò)或變分自動編碼器等復雜模型需要高速GPU、TPU機器等復雜工具，因此數(shù)據(jù)分析中的生成AI訓練需要巨大的處理需求。

這項技術(shù)價格昂貴，而且還會導致高昂的電費，從而也增加了項目成本。

可擴展性和維護

此外，擴展該系統(tǒng)以適應(yīng)不斷增加的數(shù)據(jù)量和更復雜的模型，可能在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性且成本高昂，因為維護和改進此類系統(tǒng)所需的努力很大，從而阻礙了其廣泛接受。

生成式人工智能數(shù)據(jù)可視化的未來

在數(shù)據(jù)為王的時代，數(shù)據(jù)的價值不可估量，各行各業(yè)的企業(yè)和團體都認識到了數(shù)據(jù)的重要性，并全心全意地利用數(shù)據(jù)。

將生成式人工智能融入數(shù)據(jù)可視化不僅是一種趨勢，也是我們處理數(shù)據(jù)分析方式的范式轉(zhuǎn)變。它使企業(yè)和研究人員能夠更有效地傳達見解，做出明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，并發(fā)現(xiàn)以前隱藏的模式和趨勢。

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