生成式 AI 是人工智能的一个子集，是指可以从现有数据、图像、文本甚至整个数据集生成新数据、图像、文本甚至整个数据集的算法和模型。与仅依赖分析和解释数据的传统 AI 模型不同，生成式 AI 创建新内容，为各种应用程序提供创新解决方案。
生成式 AI 在数据分析中的作用是多方面的。它通过自动清理和准备来提高数据质量，生成用于训练机器学习模型的合成数据，并促进高级数据可视化和预测分析。
这些功能越来越多地集成到现代 BI 工具中，使数据分析更易于访问和高效。
1、数据探索
将生成式 AI 与数据分析平台集成，可以开发可以用自然语言与用户互动的聊天机器人。
这些聊天机器人可以回答查询、生成控制面板，甚至执行数据分析任务，使数据探索更加直观，非技术用户也可以访问，使他们无需深厚的数据分析专业知识即可获得见解。
IMODEL数据分析工具利用生成式 AI 来促进数据探索的来回对话方法。 IMODEL数据科学软件集成了自然语言处理 （NLP） 功能，使用户能够通过简单的对话式查询与其数据进行交互。用户可以用通俗易懂的语言询问有关其数据的问题，并以可视化、图表或叙述性摘要的形式获得答案。
该平台支持复杂的自助式分析，允许用户通过对话式查询生成复杂的报告和可视化。例如，使用 IMODEL 的销售经理可以提出“上个季度的销售趋势如何”之类的问题，然后跟进“显示一段时间内按地理区域和产品类别划分的细分”。
IMODEL 能够实时理解和响应这些查询，提供可视化见解并允许进一步优化，从而显著加快分析过程并提高所获得见解的质量。Pyramid 采用多LLM 策略，允许团队为不同的数据问题选择特定的模型，确保准确和上下文感知的响应。这种方法使高级分析变得可访问且高效，可满足不同的组织需求。
2、数据可视化
数据可视化是数据分析的关键组成部分，使利益相关者能够通过图形表示来解释复杂的数据。生成式 AI 通过自动创建可视化并确保生成的图形既相关又具有洞察力来增强这一过程。
AI 模型通过分析数据集来识别关键模式和趋势，然后创建图表、图形和其他可视化元素来突出这些见解。
Qlik、Power BI 和 Tableau 等商业智能工具现在还集成了生成式 AI 以提供自动化可视化建议。当用户上传数据集时，AI 会分析数据并推荐最合适的图表或图形类型来有效地表示信息。
此外，生成式 AI 应用程序可以根据受众的偏好和需求定制可视化效果。它根据用户的角色和分析上下文调整演示样式，确保视觉内容既可访问又可操作。例如，供应链经理可能会要求提供高级摘要视觉对象，而数据科学家可以选择详细、精细的可视化。
生成式 AI 还支持创建交互式和对话式仪表板。用户可以通过自然语言查询与这些控制面板互动，从而更轻松地探索数据，而无需深厚的技术技能。这种交互式方法允许对数据进行动态探索，用户可以在其中提出后续问题并实时接收更新的视觉对象。
3. 使用合成数据进行预测分析
预测分析对于预测未来趋势和行为至关重要，使组织能够做出主动决策。
生成式 AI 通过生成合成数据来增强真实数据集，从而改进预测模型的训练。这种合成数据可以填补空白，提供更平衡的数据集，并帮助模型学习在可用数据中可能不明显的模式。通过丰富训练数据集，生成式 AI 可以带来更强大、更准确的预测。
例如，在医疗保健领域，生成式 AI 可以创建合成患者数据来训练用于疾病预测的模型，确保模型能够很好地处理不同的患者情况和罕见病症。
生成式 AI 通过分析历史数据和识别影响未来结果的模式来自动生成预测性见解。这种自动化减少了对人工干预的需求，使数据科学家能够专注于更复杂的分析任务和战略决策。例如，在金融领域，BI 可以分析历史市场数据以预测股价走势，帮助投资者在购买或出售资产时做出明智的决定。
此外，生成式 AI 在时间序列预测方面表现出色，它分析顺序数据以预测未来值。通过了解时间模式和关系，AI 模型可以为各种应用程序提供准确的预测，例如销售预测、库存管理和资源分配。
它还通过模拟各种 “假设” 场景来支持详细的场景分析。组织可以根据不同的条件探索不同的潜在结果，并做出战略决策以降低风险或利用机会。此功能对于战略规划和风险管理至关重要。
KNIME 等工具旨在通过自动化机器学习简化预测分析。它自动执行特征工程、模型调整和模型选择，显著减少开发高精度预测模型所需的时间和专业知识。该平台利用时间序列预测和自然语言处理等先进技术，使其适用于广泛的应用程序。通过自动化这些复杂的流程，组织可以快速有效地部署预测分析解决方案。
4. 数据增强
数据增强是数据分析中的一项关键技术，旨在增加可用于模型训练的数据的多样性和数量。
数据分析中的挑战之一是处理不完整的数据集。生成式 AI 通过生成合理的数据点来填补空白来解决这个问题。这可确保在完整的数据集上训练模型，从而提高其性能和可靠性。
使用生成式 AI 进行数据增强可以提高训练数据的质量和数量，从而产生更强大、更准确的预测模型。通过生成多样化、完整和真实的合成数据，gen AI 可帮助组织克服数据限制并提高其分析解决方案的性能。
此外，通过让模型接触更广泛的合成数据，生成式 AI 有助于提高模型泛化能力。这意味着这些模型能够更好地处理新的、看不见的数据，从而降低过拟合的风险并提高整体预测性能。
5. 数据处理
数据处理涉及将原始数据转换和准备为适合分析的结构化格式。
生成式 AI 自动执行数据清理过程，识别并纠正数据集中的错误、不一致和缺失值。这确保了更高的数据质量和可靠性，这对于准确的分析和决策至关重要。例如，在金融领域，生成式 AI 可以自动检测和纠正交易记录中的异常情况，确保财务模型建立在准确且一致的数据之上。
AI 驱动的数据工程工具有助于将原始数据转换为结构化格式，从而实现与分析模型的无缝集成。这包括规范化数据、创建新特征和聚合数据点等任务，这些任务对于有效分析至关重要。它支持数据集成、ETL（提取、转换、加载）和实时数据准备。Gathr 支持批处理和实时处理，从而能够高效处理来自不同来源的数据。
此外，生成式 AI 可以自动生成和丰富元数据，提供上下文并提高数据的可访问性和可用性。这包括生成描述、标签和数据点之间的关系，使数据科学家更容易理解和导航数据集。例如，在学术研究中，生成式 AI 可以使用描述方法、变量和关系的元数据来丰富研究数据集，从而促进更有效的数据探索和分析。
