在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界里，AI正在重塑整個行業(yè)。AI加速了大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，提高了準確性，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將錯誤降至最低，釋放人力資源用于戰(zhàn)略工作，并削減運營成本。在AI和數(shù)據(jù)之間的這種共生關(guān)系中，企業(yè)為擴展分析和推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策找到了一個強大的支持力量。

了解分析生命周期

分析生命周期由六個階段組成，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，收集必要的信息，選擇適當?shù)姆治龇椒ǎ⒚鞔_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)準備階段：我們從多個來源收集數(shù)據(jù)，并對其進行清理、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如何在整個生命周期內(nèi)增強分析

AI是在整個生命周期內(nèi)擴展分析的強大工具，它可以學習模式，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階段增強任務(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，因為它可以識別數(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，以快速準確地提取相關(guān)信息。基于AI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重問題之前解決的不合規(guī)或風險領(lǐng)域，例如識別出于合規(guī)原因需要更新的過時合同。

自動代碼查詢

在分析過程中，我們經(jīng)常花費大量時間來理解和開發(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)知識和時間，但AI可以被設(shè)計為理解復(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)的重要且耗時的初始步驟之一，然而，當我們查看包含多列和多行的大型數(shù)據(jù)時，更容易弄清楚我們正在查看的是什么，而當我們不確定表中隱藏了什么類型的信息時，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)集可能缺少單個字段、包含手動輸入錯誤，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。人類通常可以在自己的數(shù)據(jù)中識別和糾正這些問題，但用于訓練機器學習或深度學習算法的數(shù)據(jù)需要自動進行預(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，它可以學習常見的人為錯誤模式，同時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)和目標提供明智的建議、建議和見解，從而幫助增強數(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)準備、分析、敘述等原因，這個多步驟的過程可能需要數(shù)天時間。

AI可以通過檢測數(shù)據(jù)中的模式和趨勢來增強故事講述和分析，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，實時可視化使企業(yè)能夠快速響應(yīng)變化，使運營更高效、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)的變化而實時變化和演變的動態(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是增強分析的強大工具，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，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)域的進一步進步。