分析的未来：利用生成式人工智能实现数据可视化

分析的未来：利用生成式人工智能实现数据可视化

数据增强

提高机器学习算法的效率，特别是在数据量受限的情况下，是生成式人工智能的一个主要优势。

这一技术擅长生成与初始数据集非常相似的数据，有效地解决缺陷，并确保数据集内类别的公平分布。

这种方法需要创建符合原始数据统计框架的额外数据实例，从而增加数据集的多样性和可靠性。

例如，医疗领域的生成式人工智能可以生成人工病历来支持小型数据集。这有助于对疾病诊断的预测模型进行更稳健的训练。

利用与实际患者记录相似的合成数据，医疗专业人员可以提高诊断仪器的精度，从而改善患者护理。

异常检测

识别违规行为对于数据可视化建立准确的模式和分布。GenAI可以毫不费力地找出数据中的异常或离群值。GenAI大大减少了此任务所需的手动工作。

数据合成

为了检查可能在数据可视化中带来各种结果或趋势的不同场景，需要检查是否存在任何特定实例或创建数据集。

代码生成

用于生成代码的对话界面，简化了商业智能(BI)开发人员编写复杂代码或函数的任务。例如，使用ChatGPT为PowerBI生成必要的DAX查询非常简单。

元数据分析

每个BI系统拥有独特的元数据或审计数据。要管理BI系统，请检查报告的使用情况、跟踪数据沿袭，并使用NLQ审查元数据。此过程有助于查明过时、冗余或未使用的报告，从而提高报告的合理化程度。

数据归纳

通过利用当前数据中存在的模式和分布，可以填补空白，从而实现更全面的视觉表现，并增强整体理解 。这可以通过GenAI轻松实现。

数据发现与洞察

借助GenAI，通过自然语言操作的用户友好界面可以更直接地处理数据。

讲故事和叙述

数据可视化和讲故事至关重要。一种名为GenAI的人工智能系统能够以文本形式提供解释，例如与图表、地图或图形等视觉效果一起提供的标题或故事。因此，它们可以作为教学辅助工具，同时吸引观众。

使用生成式人工智能加速业务

通过使用生成式人工智能和即时工程，企业可以立即获得理解，从而有助于增强决策过程。生成式人工智能技术提供了在大量数据集中探索更大复杂性的机会。因此，这允许通过知识图谱和模式分析发现数据中的不准确性。

更好的数据分析

生成报告的可视化工具，可帮助组织的管理委员会提前决定将要发生的事情。可视化工具生成的信息，对于了解组织当前的发展非常重要。

决策

人类大脑处理视觉信息的速度比处理文本数据的速度更快。可视化工具可以创建图表，同时促进快速决策和业务增长。

帮助感知复杂数据

数据以高度非结构化的方式存储。根据其组成，其包含多种数据，例如视频、录音、图片和文章。这种包罗万象的数据库的读取方式非常困难，因此使用先进的技术来处。然而，使用其软件，人们可以在涉及大量数据的情况下得出有意义的见解或趋势。有时，即使在包含错误的数据集中也可以发现新的模式。

节省时间

仪器分析数据后，将创建视觉表现。这一过程不仅节省了时间和资源，而且无需任何协助就可以实现数据的可视化。

错误检测和纠正

这些工具还有助于识别数据中的错误。如果数据有任何不准确之处，可以采取措施纠正。此外，还可以根据特定需求组织数据。

生成式人工智能在数据分析方面的挑战

数据质量和清理

生成式人工智能系统擅长处理大量干净且相关的数据。但是，许多企业处理混乱、不完整或误导性的信息，这些信息并不能真正代表调查的情景。清理和格式化这些数据是一项艰巨的工作，可能会阻碍AI解决方案，而且如果操作不当，可能会导致结果不太可靠。

计算资源

此外，需要大量的计算能力，这也是另一个障碍。生成对抗网络或变分自动编码器等复杂模型需要高速GPU、TPU机器等复杂工具，因此数据分析中的生成AI训练需要巨大的处理需求。

这项技术价格昂贵，而且还会导致高昂的电费，从而也增加了项目成本。

可扩展性和维护

此外，扩展该系统以适应不断增加的数据量和更复杂的模型，可能在技术上具有挑战性且成本高昂，因为维护和改进此类系统所需的努力很大，从而阻碍了其广泛接受。

生成式人工智能数据可视化的未来

在数据为王的时代，数据的价值不可估量，各行各业的企业和团体都认识到了数据的重要性，并全心全意地利用数据。

将生成式人工智能融入数据可视化不仅是一种趋势，也是我们处理数据分析方式的范式转变。它使企业和研究人员能够更有效地传达见解，做出明智的数据驱动决策，并发现以前隐藏的模式和趋势。

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