什么是数据分析中的 AI？
从本质上讲，数据分析中的 AI 是人工智能 （AI） 在分析大型数据中的应用。这使数据分析师和科学家能够发现趋势并深入了解消费者或其他数据集的行为。使用强大的机器学习算法，AI 可以帮助快速准确地理解大量信息。
AI 在数据分析中的重要性
1. 速度和效率
AI 工具处理数据的速度比人类快得多，这意味着您从分析中获得的见解更快、更准确。这使组织更容易快速做出决策并采取行动。
2. 事实核查和验证
借助 AI 工具，您可以快速检测数据中的不一致之处。
例如，如果分析结果与您的预期不同步，AI 聊天机器人可以帮助调查为什么会这样。此外，一些 AI 模型甚至可以在错误或潜在问题发生之前突出显示它们。
3. 数据民主化
此外，AI 可以提供更民主化的数据访问。您可以在单独的文章中了解有关数据民主化的更多信息。
通过在 AI 聊天机器人中使用自然语言处理 （NLP），企业可以允许普通非数据用户分析大型数据集并快速提取关键见解。
4. 自动生成报告
使用 AI，企业可以自动化报告生成过程。AI 工具可以自动快速地生成报告，而不是为每个单独的分析手动创建报告。
这些自动报告确保所有员工都能及时访问相同的信息，无论他们身在何处或背景如何。
在数据分析中使用 AI 的 5 种独特方法
1. 生成代码和调试错误
首先，您很可能会使用 AI 来生成代码或调试数据分析中的错误。这对于复杂任务特别有用，例如可视化大型数据集和构建机器学习模型。
对于生成代码，您将能够使用它们创建用于分析的代码块。例如，只要 Jupyter AI 运行 IPython 内核，您就可以从 Python 的编程环境中提示 Jupyter AI。
此外，如果您自己编写了一些更复杂的代码，并且在用文本解释时遇到一些困难，您可以要求 AI 为您注释您的代码。通过这种方式，您可以快速节省繁琐的文档编制过程的时间。
您还可以让 AI 为您提供代码补全，您可以在其中开始键入函数，并让 AI 根据您在注释中包含的信息完成其余代码。
这些工具还能够调试您遇到的错误，因此大大缩短了寻找解决方案的过程。
如果您是 Excel 用户，Microsoft 365 Copilot 还可以帮助创建公式和宏。
3. 创建合成数据
AI 在分析领域的另一个有用应用是合成数据的生成。事实上，根据 Gartner 的一份报告，预计到 2030 年，未来的 AI 模型将主要由合成数据训练。
这对于机器学习工程师和数据科学家特别有用。
例如，可以生成训练数据集并将其馈送到机器学习模型中。这可以通过 ChatGPT 等免费工具或 Mostly AI 或 Gretel AI 等付费工具来完成。
这样可以更轻松地测试不同的模型，并查看它们对生成的数据的性能。如果您需要一些更难获得的训练数据集，例如各种形式的媒体，包括图像和视频，这将特别有用。AI 可以帮助进行数据分析的另一种方式是通过自动数据插补。自动插补可以帮助更准确、更快速地填充具有缺失值或异常值的数据集。
4. 创建仪表板和报告
接下来，AI 可用于创建交互式仪表板和报告。
例如，您可以使用 Tableau GPT 等 AI 驱动型工具将来自多个来源的数据快速聚合到用户友好的仪表板或报告中。
您甚至不需要在数据可视化领域有任何经验。您需要做的就是选择要包含在可视化中的数据，AI 会自动将其格式化为用户友好的图表或图形。
此外，使用 AI 协助创建精美图表的另一种独特方法是使用 Midjourney AI 为与您的分析相关的仪表板生成一些引人注目的想法。查看我们关于如何使用 Midjourney 的指南了解更多详情。
5. 自动从图像输入数据
最后，对于所有经常使用 Excel 或其他电子表格的数据分析师，AI 可用于自动化从图像输入数据的过程。
这对于从图像或文档中收集大量数据特别有用，允许您快速输入必要的信息，而无需手动操作。
Excel 上的“从图片插入数据”功能等工具可以帮助实现此功能。在后端使用计算机视觉，它可以将表格数据的图像转换为数字数据集，从而为您节省大量时间和精力。
此功能对于需要处理大量图像（如 X 射线或 MRI）的医疗保健行业企业特别有用。AI 可以帮助这些企业准确、快速地快速提取和输入在这些图像中找到的关键信息。
6. 通过自动清理提高数据质量
AI 可以帮助数据分析师的另一种重要方式是通过自动数据清理。在分析开始之前，确保数据干净且无错误是关键步骤，但通常很耗时。AI 工具可以通过识别和纠正不一致、删除重复项和填写缺失值来自动化此过程。
例如，AI 驱动的数据清理工具可以自动检测和纠正格式错误，例如不一致的日期格式，或识别可能扭曲分析结果的异常值。他们还可以建议可能的更正或标记需要人工审核的区域，从而提高流程效率。例如，Monte Carlo 是一个自动监控数据质量的平台，因此分析师不必编写手动测试。
通过利用 AI 进行数据清理，分析师可以减少花在数据准备上的时间，将更多的时间花在获取见解上，从而最终提高分析的准确性和可靠性。
AI 和数据分析的未来趋势
AI 和数据分析紧密交织在一起，两者的未来可能会是日益集成的趋势之一。AI 对于理解数据将变得越来越重要 – 从数据中查找模式到从大型数据集生成见解。
我们可以期待看到自动报告生成的进一步发展，以及 NLP 的更多使用，以实现自然语言的提示，使数据更易于访问和理解。
此外，随着公司存储的个人数据量的增长，AI 将成为数据安全方面更大的力量。AI 工具可以识别可能表明恶意活动的可疑行为或模式，帮助保护用户数据免受网络犯罪分子的侵害。
