人工智能在數據分析中的應用

人工智能在各行各業迅速普及，從醫療保健、電子商務到銀行、制造業和工程。

但它如何在數據分析中發揮作用呢？對於許多人而言，生成式人工智能在數據分析生態系統中的實際應用是不明確和模糊的。讓我們來解釋一下這個問題，並討論企業在數據分析策略中使用人工智能來增加數據價值的關鍵用例。

1、代碼生成

現代人工智能驅動的數據分析解決方案的一個關鍵用例是，在代碼开發中實際實現大型語言模型(LLM)，這大大加快了整個开發生命周期。我們不認爲生成式人工智能可以完全取代結構良好的代碼。然而，模板代碼的自動生成，或者以前爲特定用例編寫的代碼的活存儲庫，在正確執行時加速了交付團隊的速度。

此外，基於文本的LLM可以將舊代碼庫轉換爲目標代碼庫，並充當遷移加速器。這方面的一個簡單示例是分析遷移情況，例如將QlikSense報告權限轉移到PowerBI。這個項目的基本要素之一是將專有的Qlik語法直接轉換爲報表前端的DAX代碼。通常，這將涉及熟悉這兩個工具庫的人。AI允許將基本表達式從Qlik語法轉換爲DAX，並更有效地提供解決方案。

2、聊天機器人和虛擬代理

對於那些考慮在網站上實現聊天機器人的人而言，基礎廣泛的LLM的到來使得聊天機器人系統的創建和部署比以前更容易。將聊天機器人功能集成到前端分析中，除了可視化報告之外，還可以提供對當前報告的深度和洞察力。

雲平台正在快速开發“數據輸入”功能，允許針對自己的數據集實現認知搜索服務和現成的LLM，從而降低進入門檻。這些聊天機器人可以通過API端點或本地應用部署順利地整合到流程中。开源框架可以以同樣的方式安裝。

3、數據驅動營銷

人工智能通過允許有針對性的廣告、消費者細分和定制建議，改變了營銷中的數據分析。機器學習算法檢查客戶行爲、人口統計數據和購买趨勢，以確定目標受衆群體，並適當調整營銷活動。

人工智能驅動的推薦引擎，如Amazon和Netflix使用的那些，利用數據分析，根據個人興趣和以前的互動，爲商品、服務或內容提供定制的推薦。此外，情緒分析工具使用社交媒體數據來評估公衆意見，預測新趨勢，分析品牌情緒，使營銷人員能夠實時改變策略以獲得最佳效果。

4、應用程序、自動化和工作流程

爲了創建簡單的操作/觸發響應應用程序，輕量級的應用程序接口可以對GPT和LLM模型進行API調用。考慮如何讓GPT模擬客戶服務代理或搜索企業內部網絡中的基本數據，並通過基於表單的界面顯示它。也可以开發基本的自動化。如此，可以自動回復收到的問題，或觸發自動提示的電子郵件。

生成式人工智能的注意事項

雖然生成式人工智能在數據分析方面看起來很有前途，但在將其作爲數據策略的一部分之前，有幾個問題需要考慮：

• 缺乏證據； 
• 數據安全、知識產權和個人識別信息風險；
• 數據准確性；
• 成本。

盡管生成式人工智能爲企業提供了許多發展和更好地處理數據的機會，但仍然存在一些需要注意的挑战和陷阱。如果採用正確的方法，可以很容易地降低風險，並從使用人工智能中獲益。

未來展望

盡管存在阻礙人工智能進步的問題，但這項新技術仍在發展。人工智能可以用於各種行業和不同的目的。數據分析在這裏也不例外。當涉及到運行數據驅動的營銷活動、流程自動化和代碼生成時，人工智能可以派上用場。而所有這些，肯定會對企業業務和收入產生很大的影響。因此，應考慮將通用人工智能作爲數據分析策略的一部分。

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標題：人工智能在數據分析中的應用

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