微軟推出AI神器：顛覆性數(shù)據(jù)可視化工具讓數(shù)據(jù)“說話”更輕松
隨著科技的飛速發(fā)展，微軟 Research 團(tuán)隊近日推出的 Data Formulator 無疑為我們揭示了數(shù)據(jù)可視化的新篇章。這款由概念驅(qū)動的 AI 神器，通過其強大的功能，極大地簡化了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的挑戰(zhàn)，讓數(shù)據(jù)“說話”變得更加輕松。
在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化工具中，如 Charticulator、Data Illustrator、Lyra 等，以及一些強大的庫如 ggplot2、VegaLite 等，通常都需要“整潔數(shù)據(jù)”作為輸入，即每個可視化變量都應(yīng)為一列，每個觀察值都應(yīng)為一行。然而，在實際應(yīng)用中，我們常常面臨這樣的情況：原始數(shù)據(jù)并非如此。這時，用戶就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，這通常需要編程專業(yè)知識以及一些專業(yè)的工具如 tidyverse、pandas 或 Wrangler。然而，這個過程往往低效，需要不斷切換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和可視化步驟。
Data Formulator 的出現(xiàn)，正是為了解決這一問題。它引入了“概念綁定”的范式，用戶只需將數(shù)據(jù)“概念”綁定到可視化通道。這些概念可以來自現(xiàn)有列，也可以按需創(chuàng)建。創(chuàng)建新概念有兩種方法：自然語言提示用于數(shù)據(jù)推導(dǎo)，而基于示例的輸入則用于數(shù)據(jù)重塑。用戶選擇圖表類型并映射所需概念后，Data Formulator 的 AI 后端就會推斷必要的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并生成候選可視化結(jié)果。
值得一提的是，系統(tǒng)為多個候選結(jié)果提供了解釋性反饋，用戶可以通過直觀的界面檢查、優(yōu)化和迭代可視化結(jié)果。結(jié)合自然語言和編程示例，用戶可以使用熟悉的配置工具，同時獲得強大的轉(zhuǎn)換功能。這種結(jié)合了人工智能和人類智慧的方法，無疑將使數(shù)據(jù)可視化變得更加簡單、高效。
在用戶測試中，Data Formulator 表現(xiàn)出了出色的任務(wù)完成度和可用性。參與者平均在 20 分鐘內(nèi)完成所有分配的可視化任務(wù)，其中任務(wù) 6 由于涉及 7 天移動平均值計算而耗時最長。這一結(jié)果充分證明了 Data Formulator 在提高數(shù)據(jù)可視化效率方面的優(yōu)勢。
展望未來，我們有理由相信，這種概念驅(qū)動的可視化方法將影響下一代可視化數(shù)據(jù)探索和創(chuàng)作工具。它有可能消除可視化創(chuàng)建中長期存在的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換障礙，使數(shù)據(jù)真正成為我們理解和解決問題的重要工具。
Data Formulator 的推出，是微軟在人工智能領(lǐng)域的一次重大突破。它不僅展示了微軟在數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的深厚實力，也再次證明了人工智能在改變世界中的重要作用。我們期待看到更多由 Data Formulator 帶來的創(chuàng)新和突破，讓數(shù)據(jù)“說話”變得更加簡單、直接和有效。
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