人工智能在数据分析中的应用

人工智能在数据分析中的应用

人工智能在各行各业迅速普及，从医疗保健、电子商务到银行、制造业和工程。

但它如何在数据分析中发挥作用呢？对于许多人而言，生成式人工智能在数据分析生态系统中的实际应用是不明确和模糊的。让我们来解释一下这个问题，并讨论企业在数据分析策略中使用人工智能来增加数据价值的关键用例。

1、代码生成

现代人工智能驱动的数据分析解决方案的一个关键用例是，在代码开发中实际实现大型语言模型(LLM)，这大大加快了整个开发生命周期。我们不认为生成式人工智能可以完全取代结构良好的代码。然而，模板代码的自动生成，或者以前为特定用例编写的代码的活存储库，在正确执行时加速了交付团队的速度。

此外，基于文本的LLM可以将旧代码库转换为目标代码库，并充当迁移加速器。这方面的一个简单示例是分析迁移情况，例如将QlikSense报告权限转移到PowerBI。这个项目的基本要素之一是将专有的Qlik语法直接转换为报表前端的DAX代码。通常，这将涉及熟悉这两个工具库的人。AI允许将基本表达式从Qlik语法转换为DAX，并更有效地提供解决方案。

2、聊天机器人和虚拟代理

对于那些考虑在网站上实现聊天机器人的人而言，基础广泛的LLM的到来使得聊天机器人系统的创建和部署比以前更容易。将聊天机器人功能集成到前端分析中，除了可视化报告之外，还可以提供对当前报告的深度和洞察力。

云平台正在快速开发“数据输入”功能，允许针对自己的数据集实现认知搜索服务和现成的LLM，从而降低进入门槛。这些聊天机器人可以通过API端点或本地应用部署顺利地整合到流程中。开源框架可以以同样的方式安装。

3、数据驱动营销

人工智能通过允许有针对性的广告、消费者细分和定制建议，改变了营销中的数据分析。机器学习算法检查客户行为、人口统计数据和购买趋势，以确定目标受众群体，并适当调整营销活动。

人工智能驱动的推荐引擎，如Amazon和Netflix使用的那些，利用数据分析，根据个人兴趣和以前的互动，为商品、服务或内容提供定制的推荐。此外，情绪分析工具使用社交媒体数据来评估公众意见，预测新趋势，分析品牌情绪，使营销人员能够实时改变策略以获得最佳效果。

4、应用程序、自动化和工作流程

为了创建简单的操作/触发响应应用程序，轻量级的应用程序接口可以对GPT和LLM模型进行API调用。考虑如何让GPT模拟客户服务代理或搜索企业内部网络中的基本数据，并通过基于表单的界面显示它。也可以开发基本的自动化。如此，可以自动回复收到的问题，或触发自动提示的电子邮件。

生成式人工智能的注意事项

虽然生成式人工智能在数据分析方面看起来很有前途，但在将其作为数据策略的一部分之前，有几个问题需要考虑：

尽管生成式人工智能为企业提供了许多发展和更好地处理数据的机会，但仍然存在一些需要注意的挑战和陷阱。如果采用正确的方法，可以很容易地降低风险，并从使用人工智能中获益。

未来展望

尽管存在阻碍人工智能进步的问题，但这项新技术仍在发展。人工智能可以用于各种行业和不同的目的。数据分析在这里也不例外。当涉及到运行数据驱动的营销活动、流程自动化和代码生成时，人工智能可以派上用场。而所有这些，肯定会对企业业务和收入产生很大的影响。因此，应考虑将通用人工智能作为数据分析策略的一部分。

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