人工智能如何扩展数据分析 了解人工智能如何转变数据流程，提高效率、准确性和洞察力，从而做出更好的决策。 吉里达尔·瓦尔马蒂 Giridhar Valmati Merkle 分析与数据科学高级经理 2023 年 11 月 20 日 人工智能数据分析 Merkle 分析与数据科学高级经理 Giridhar Valmati 表示，了解人工智能如何彻底改变分析，从自动化文档到动态数据可视化，提高效率，减少错误，并在当今以数据为中心的世界中支持数据驱动的决策。 在当今数据驱动的世界中，人工智能 (AI) 正在重塑整个行业。人工智能加速大规模数据分析，提高准确性并快速提供可行的见解，为组织释放巨大价值。通过自动化各种分析任务并简化分析生命周期，人工智能可以最大限度地减少错误，为战略工作解放人力资源，并削减运营成本。在人工智能和数据之间的这种共生关系中，组织找到了一个强大的盟友来扩展分析和推动数据驱动的决策。 了解分析生命周期 分析生命周期由六个阶段组成。让我们用简单的术语来分解它们： 发现阶段：在此阶段，我们首先定义业务目标，收集必要的信息，选择适当的分析方法
数据理解阶段：在这里
，并明确工作范围。，我们根据数据需求和可用性收集初始数据。柬埔寨电话号码列表 我们通过探索数据并了解其特征来结束此阶段。 数据准备阶段：我们从多个来源收集数据，并对其进行清理、混合和格式化，以使其可用于分析。 探索性分析和建模阶段：在此阶段，我们开发方法、确定重要变量、构建模型并评估其性能。 验证阶段：此阶段涉及评估结果、审查流程并根据结果确定后续步骤。 可视化和演示阶段：这些阶段主要有效地传达结果。它们包括根据分析确定呈现见解的最佳方法、了解受众、编写故事并提出建议。 人工智能如何增强整个生命周期的分析 人工智能是在整个生命周期中扩展分析的强大工具。它可以学习模式，适应给定的参数，并执行人类可能无法有效完成的任务。人工智能可以通过以下四种关键方式来增强和自动化分析过程每个阶段的任务： 自动化数据记录 需要最多时间和人力的任务通常不会被优先考虑。数据文档就是典型的例子之一。使用人工智能，我们可以创建表格文档，因为它可以识别数据类型，找到数据集之间可能的关系，并生成列描述。
准备好文档可以帮助我们避
它还可以生成各种编程语言的自然语言描述和代码片段摘要。 电话列表 这反过来又可以帮助开发人员更有效地理解和记录他们的代码。免返工并避免混乱。 人工智能系统还可以阅读和理解这些文档中的文本，从而快速准确地提取相关信息。基于人工智能的文档处理可以帮助组织遵守行业法规。通过自动审查和分析文档，组织可以快速识别任何不合规或需要解决的风险领域，以免它们成为严重问题，例如识别出于合规原因需要更新的过时合同。 自动查询代码 在分析过程中，我们经常花费大量时间来理解和开发代码及其用途。可以部署人工智能来设置和扩展自动查询，以根据特定需求查找信息。 一系列人工智能辅助的数据应用程序和查询解释器可以读取 SQL 语句，并立即编写查询的作用及其使用方式的简单描述。借助查询优化器，人工智能可以输入查询并生成建议的改进列表。它可以自动识别可以优化查询的区域，例如推荐索引和连接类型以及修复 SQL 查询等任务。 编写查询可能需要更多的专业知识和时间，但人工智能可以被设计为理解复杂的问题、生成代码并快速解决问题。AI 可以将使用简单英语句子的 SQL 查询转换为 SQL 代码。它还将 SQL 语法转换为数据库可以理解的简洁、逻辑性句子，并提出数据库表可以回答的问题。
