分析的未來(lái)：利用生成式人工智能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

分析的未來(lái)：利用生成式人工智能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)增強(qiáng)

提高機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)主要優(yōu)勢(shì)。

這一技術(shù)擅長(zhǎng)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?jiǎng)?chuàng)建符合原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)框架的額外數(shù)據(jù)實(shí)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(lái)支持小型數(shù)據(jù)集。這有助于對(duì)疾病診斷的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更穩(wěn)健的訓(xùn)練。

利用與實(shí)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(hù)理。

異常檢測(cè)

識(shí)別違規(guī)行為對(duì)于數(shù)據(jù)可視化建立準(zhǔn)確的模式和分布。GenAI可以毫不費(fèi)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(dòng)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(lái)各種結(jié)果或趨勢(shì)的不同場(chǎng)景，需要檢查是否存在任何特定實(shí)例或創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。

代碼生成

用于生成代碼的對(duì)話界面，簡(jiǎn)化了商業(yè)智能(BI)開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)復(fù)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(jiǎn)單。

元數(shù)據(jù)分析

每個(gè)BI系統(tǒng)擁有獨(dú)特的元數(shù)據(jù)或?qū)徲?jì)數(shù)據(jù)。要管理BI系統(tǒng)，請(qǐng)檢查報(bào)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(guò)程有助于查明過(guò)時(shí)、冗余或未使用的報(bào)告，從而提高報(bào)告的合理化程度。

數(shù)據(jù)歸納

通過(guò)利用當(dāng)前數(shù)據(jù)中存在的模式和分布，可以填補(bǔ)空白，從而實(shí)現(xiàn)更全面的視覺(jué)表現(xiàn)，并增強(qiáng)整體理解深度。這可以通過(guò)GenAI輕松實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與洞察

借助GenAI，通過(guò)自然語(yǔ)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(jué)效果一起提供的標(biāo)題或故事。因此，它們可以作為教學(xué)輔助工具，同時(shí)吸引觀眾。

使用生成式人工智能加速業(yè)務(wù)

通過(guò)使用生成式人工智能和即時(shí)工程，企業(yè)可以立即獲得理解，從而有助于增強(qiáng)決策過(guò)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(fù)雜性的機(jī)會(huì)。因此，這允許通過(guò)知識(shí)圖譜和模式分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的不準(zhǔn)確性。

更好的數(shù)據(jù)分析

生成報(bào)告的可視化工具，可幫助組織的管理委員會(huì)提前決定將要發(fā)生的事情?？梢暬ぞ呱傻男畔?，對(duì)于了解組織當(dāng)前的發(fā)展非常重要。

決策

人類大腦處理視覺(jué)信息的速度比處理文本數(shù)據(jù)的速度更快?？梢暬ぞ呖梢詣?chuàng)建圖表，同時(shí)促進(jìn)快速?zèng)Q策和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

幫助感知復(fù)雜數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)以高度非結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)。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(wàn)象的數(shù)據(jù)庫(kù)的讀取方式非常困難，因此使用先進(jìn)的技術(shù)來(lái)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(jiàn)解或趨勢(shì)。有時(shí)，即使在包含錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)集中也可以發(fā)現(xiàn)新的模式。

節(jié)省時(shí)間

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

錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正

這些工具還有助于識(shí)別數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。如果數(shù)據(jù)有任何不準(zhǔn)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(zhǎng)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(dǎo)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(xiàng)艱巨的工作，可能會(huì)阻礙AI解決方案，而且如果操作不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果不太可靠。

計(jì)算資源

此外，需要大量的計(jì)算能力，這也是另一個(gè)障礙。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)或變分自動(dòng)編碼器等復(fù)雜模型需要高速GPU、TPU機(jī)器等復(fù)雜工具，因此數(shù)據(jù)分析中的生成AI訓(xùn)練需要巨大的處理需求。

這項(xiàng)技術(shù)價(jià)格昂貴，而且還會(huì)導(dǎo)致高昂的電費(fèi)，從而也增加了項(xiàng)目成本。

可擴(kuò)展性和維護(hù)

此外，擴(kuò)展該系統(tǒng)以適應(yīng)不斷增加的數(shù)據(jù)量和更復(fù)雜的模型，可能在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性且成本高昂，因?yàn)榫S護(hù)和改進(jìn)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(lái)

在數(shù)據(jù)為王的時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值不可估量，各行各業(yè)的企業(yè)和團(tuán)體都認(rèn)識(shí)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(shì)，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(dá)見(jiàn)解，做出明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，并發(fā)現(xiàn)以前隱藏的模式和趨勢(shì)。

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