在當今數據驅動的世界裡，AI正在重塑整個產業。 AI加速了大規模數據分析，提高了準確性，並迅速提供了可操作的見解-為企業釋放了巨大的價值。透過自動化各種分析任務和簡化分析生命週期，AI將錯誤降至最低，釋放人力資源用於策略工作，並削減營運成本。在AI和數據之間的這種共生關係中，企業為擴展分析和推動數據驅動的決策找到了一個強大的支持力量。
分析生命週期由六個階段組成，讓我們用簡單的術語逐一分析它們：
AI是在整個生命週期中擴展分析的強大工具，它可以學習模式，適應給定的參數，並執行人類可能無法有效完成的任務。以下是AI可以在分析過程的每個階段增強任務並使其自動化的四種關鍵方式：
需要最多時間和體力的任務經常被剝奪，數據文檔就是典型的例子之一。借助人工智慧技術，我們可以建立表格文檔，因為它可以識別資料類型，找到資料集之間可能的關係，並產生列描述。此外，它還可以產生各種程式語言的自然語言描述和程式碼片段摘要，這有助於開發人員更有效地理解和記錄他們的程式碼。準備好文件可以避免我們的返工，並避免混淆
AI系統還可以閱讀和理解這些文件中的文本，以快速準確地提取相關資訊。基於AI的文件處理可以幫助企業保持遵守行業法規。透過自動審查和分析文檔，企業可以快速識別任何需要在嚴重問題之前解決的不合規或風險領域，例如識別出於合規原因需要更新的過時合約。
在進行分析時，我們常常需要花費很多時間來理解和開發程式碼，以及其用途。但是我們可以利用人工智慧來配置和擴展自動查詢，從而根據具體需求來查找資訊
一系列AI輔助的資料應用程式和Query Explainer可以讀取一條SQL語句，並立即編寫關於該查詢的用途和使用方式的簡單描述。有了查詢優化器，AI可以輸入查詢並產生建議改進的列表，它可以自動識別可以優化查詢的區域，例如建議索引和聯接類型以及修復SQL查詢等任務。
編寫查詢可能需要更多的專業知識和時間，但AI可以被設計為理解複雜的問題、產生程式碼並快速解決問題。 AI可以將使用普通英語語句的SQL查詢轉換為SQL程式碼，它也將SQL語法轉換為資料庫可以理解的簡明邏輯語句，並建議資料庫表可以回答的問題。
探索性資料分析是更好地理解資料集和基礎資料的重要且耗時的初始步驟之一，然而，當我們查看包含多列和多行的大型資料時，更容易弄清楚我們正在查看的是什麼，而當我們不確定表中隱藏了什麼類型的信息時，就會變得更加複雜。
大部分情況下，資料都是雜亂無章的。它通常由各種人員、流程和應用程式創建、處理和儲存。因此，數據集可能缺少某些字段，可能包含手動輸入錯誤，或者可能存在重複的數據，甚至可能使用不同的名稱來描述同一件事。人類通常能夠在自己的資料中識別和修正這些問題，但是用於訓練機器學習或深度學習演算法的資料則需要進行自動預處理
人工智慧可以簡潔地解釋表格內容，認出模式和趨勢，並記錄數據中的相似和不同之處。它可以學習常見的人為錯誤模式，同時檢測和解決資訊中的潛在缺陷。此外，它還可用於自動執行和加快資料準備任務，包括資料建模和資料探索
AI可以根據資料和目標提供明智的建議、建議和見解，從而幫助增強資料探索，它還可以幫助產生資料的自然語言查詢、摘要和解釋，使其更易於互動和解釋。
資料視覺化和建立儀表闆對於更好地理解資料和交流見解至關重要，由於資料準備、分析、敘述等原因，這個多步驟的過程可能需要數天時間。
AI可以透過檢測資料中的模式和趨勢來增強故事敘述和分析，從而產生重大影響，它可以透過檢測和修正資料品質問題來自動化和改進流程。有了AI支援的數據視覺化，企業可以將他們的數據轉化為資產，揭示以前可能沒有註意到的見解，例如，它可以揭示客戶行為的模式，幫助企業更有效地客製化其行銷策略。
此外，即時視覺化能夠幫助企業快速應對變化，提高營運效率，增強反應能力。人工智慧還可以提供背景和解釋，創造隨著數據變化即時演變的動態故事。它可以透過產生自然語言摘要、註釋和解釋來解讀數據，從而使數據更易於存取和更有價值，為企業和決策者打開新的可能性
人工智慧是一種強大的增強分析工具，但如果沒有數據，它就無法發揮作用。沒有人工智慧，資料管理也是不可能的。人工智慧和資料管理相輔相成，共同形成一種共生關係，這對充分發揮資料分析潛力至關重要
AI正在為分析帶來革命性的變化，使其更有效率、更準確、更易於企業訪問，最終幫助他們做出更好的數據驅動決策。從自動化文件到簡化的查詢、資料探索和動態資料視覺化，AI是資料分析領域的強大支援力量。隨著各行業繼續利用AI的力量，我們可以預期看到更多的創新應用程式和該領域的進一步進步
以上是AI如何擴展數據分析並使其更有高效的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
