在本文中，我們將探討 AI 為何能夠加速數據分析、如何在每個步驟中實現數據分析自動化以及使用哪些工具。

數據分析中的AI是什么？

數據分析中的AI的核心是應用人工智能 (AI) 來分析大量數據。這使數據分析師和科學家能夠發現趨勢并深入了解消費者或其他數據集的行為。使用強大的機器學習算法，人工智能可以幫助快速準確地理解大量信息。

人工智能在數據分析中的重要性

為了讓你更好地理解為什么在數據分析中使用人工智能很重要，讓我們來看看它提供的一些好處。

1、速度和效率

人工智能工具可以比人類更快地處理數據，這意味著您從分析中獲得的見解更快、更準確。這使組織更容易快速做出決策并采取行動。

人類也無法完全記住不同數據分析庫的所有命令或庫語法。AI 助手可以幫助您快速查找這些命令，甚至為您的分析提供替代方法。

2、事實核查和驗證

借助 AI 工具，你可以快速檢測數據中的不一致之處。

例如，如果分析結果與你的預期不同步，AI 聊天機器人可以幫助調查原因。此外，一些 AI 模型甚至可以在錯誤或潛在問題發生之前突出顯示它們

3、數據民主化

此外，AI 可以提供更民主的數據訪問。你可以在單獨的文章中了解有關數據民主化的更多信息。

通過在 AI 聊天機器人中使用自然語言處理 (NLP)，企業可以讓普通的非數據用戶分析大型數據集并快速提取關鍵見解。

這使得經驗不足的用戶更容易訪問復雜的數據集，而無需熟悉與數據科學相關的技術語言。

4、自動生成報告

使用 AI，企業可以自動生成報告。無需為每個單獨的分析手動創建報告，AI 工具可以自動快速生成報告。

這些自動報告可確保所有員工都能及時訪問相同的信息，無論他們身在何處或具有何種背景。

對于數據分析來說，數據采集、數據清洗、數據可視化是基礎工作，必須足夠熟悉才能讓AI更好地為自己服務.

數據分析中使用 AI 的6種方法：

1、生成代碼和調試錯誤

首先，你很可能會使用 AI 來生成代碼或調試數據分析中的錯誤。這對于復雜的任務特別有用，例如可視化大型數據集和構建機器學習模型。

你可以使用的一些常見 AI 編碼助手包括 DataLab 的 AI 助手、Anaconda 助手、Jupyter AI 和 GitHub Copilot。

對于生成代碼，你將能夠使用它們來創建代碼塊以供分析。例如，只要運行 Python 內核，你就可以在 Python 編程環境中提示 Jupyter AI。

此外，如果你自己編寫了一些更復雜的代碼，并且在文本中解釋它時遇到一些困難，你可以讓 AI 為你評論代碼。通過這種方式，你可以快速節省繁瑣的文檔編寫過程的時間。

還可以讓 AI 為你提供代碼完成功能，你可以開始輸入函數，然后讓 AI 根據你在評論中包含的信息完成其余代碼。

這些工具還能夠調試你遇到的錯誤，因此大大縮短了尋找解決方案的過程。

2、解釋分析和見解

在數據分析中，解釋見解和深入研究數據有時是提取真正的商業見解的必要條件。這就是人工智能可以提供幫助的地方。

使用?Tableau GPT?等用于數據分析的人工智能工具，您可以快速解釋圖表上特定數據點的行為方式，并對其進行更深入的洞察。

例如，你可以提出簡單的問題，例如：

“為什么 3 月份的銷售額下降了？

“用戶數量激增的原因是什么？”

“今年我們收入最高的季度是哪個？”

然后，AI聊天機器人將掃描你的數據集，以確定可以為你提供問題答案的趨勢和相關性。

此功能還可用于其他目的，例如在數據分析項目中遇到新數據集或數據庫時進行探索性數據分析。

3、創建合成數據

人工智能在分析領域的另一個有用應用是生成合成數據。事實上，根據 Gartner 的報告，預計到 2030 年，未來的人工智能模型將主要由合成數據訓練。

這對機器學習工程師和數據科學家特別有用。

例如，可以生成訓練數據集并將其輸入機器學習模型。這可以通過 ChatGPT 等免費工具或 Mostly AI 或 Gretel AI 等付費工具來完成。

這使得測試不同的模型并查看它們對生成的數據的表現變得更加容易。如果您需要一些較難獲得的訓練數據集，例如各種形式的媒體，包括圖像和視頻，這將特別有用。

人工智能可以幫助進行數據分析的另一種方式是通過自動數據插補。自動插補可以幫助更準確、更快地填充缺失值或異常值的數據集。

4、創建儀表盤和報告

接下來，可以使用 AI 創建交互式儀表板和報告。

例如，你可以使用 Tableau GPT 等 AI 驅動的工具將來自多個來源的數據快速聚合到用戶友好的儀表板或報告中。

你甚至不需要在數據可視化領域有任何經驗。你需要做的就是選擇要包含在可視化中的數據，AI 會自動將其格式化為用戶友好的圖表或圖形。

此外，使用 AI 協助創建漂亮圖表的另一種獨特方法是使用 Midjourney AI 為與你的分析相關的儀表板生成一些引人注目的想法。

然后可以將這些想法作為創建儀表板的靈感。

5、自動從圖片輸入數據

最后，對于所有經常使用 Excel 或其他電子表格的數據分析師來說，AI 可用于自動從圖片輸入數據。

這對于從圖片或文檔中收集大量數據特別有用，可讓你快速輸入必要的信息，而無需手動輸入。

Excel 上的“從圖片插入數據”功能等工具可以幫助實現此功能。使用后端的計算機視覺，它可以將表格數據的圖像轉換為數字數據集，從而為你節省大量時間和精力。

此功能對于需要處理大量圖像（例如 X 光片或 MRI）的醫療保健行業企業特別有用。 AI 可以幫助這些企業快速準確、快速地提取和輸入這些圖像中的關鍵信息。

6、通過自動清理提高數據質量

AI 協助數據分析師的另一個重要方法是通過自動數據清理。確保數據干凈無誤是分析開始前的關鍵步驟，但通常非常耗時。AI 工具可以通過識別和糾正不一致、刪除重復項和填充缺失值來自動化此過程。

例如，AI 驅動的數據清理工具可以自動檢測和糾正格式錯誤（例如不一致的日期格式），或識別可能扭曲分析結果的異常值。它們還可以建議潛在的更正或標記需要人工審核的區域，從而使流程更加高效。例如，Monte Carlo 是一個自動監控數據質量的平臺，因此分析師無需編寫手動測試。

通過利用 AI 進行數據清理，分析師可以減少數據準備時間，而將更多時間用于獲取見解，最終提高分析的準確性和可靠性。

AI 和數據分析的未來趨勢

AI 和數據分析緊密相連，兩者的未來很可能是日益融合的。人工智能對于理解數據將變得越來越重要——從尋找數據模式到從大型數據集中生成見解。

此外，隨著公司存儲的個人數據量不斷增長，人工智能將成為數據安全中更大的力量。人工智能工具可以識別可能表明惡意活動的可疑行為或模式，幫助保護用戶數據免受網絡犯罪分子的侵害。

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