人工智能在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

人工智能在各行各業(yè)迅速普及，從醫(yī)療保健、電子商務(wù)到銀行、制造業(yè)和工程。

但它如何在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮作用呢？對(duì)于許多人而言，生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用是不明確和模糊的。讓我們來(lái)解釋一下這個(gè)問(wèn)題，并討論企業(yè)在數(shù)據(jù)分析策略中使用人工智能來(lái)增加數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵用例。

1、代碼生成

現(xiàn)代人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析解決方案的一個(gè)關(guān)鍵用例是，在代碼開發(fā)中實(shí)際實(shí)現(xiàn)大型語(yǔ)言模型(LLM)，這大大加快了整個(gè)開發(fā)生命周期。我們不認(rèn)為生成式人工智能可以完全取代結(jié)構(gòu)良好的代碼。然而，模板代碼的自動(dòng)生成，或者以前為特定用例編寫的代碼的活存儲(chǔ)庫(kù)，在正確執(zhí)行時(shí)加速了交付團(tuán)隊(duì)的速度。

此外，基于文本的LLM可以將舊代碼庫(kù)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)代碼庫(kù)，并充當(dāng)遷移加速器。這方面的一個(gè)簡(jiǎn)單示例是分析遷移情況，例如將QlikSense報(bào)告權(quán)限轉(zhuǎn)移到PowerBI。這個(gè)項(xiàng)目的基本要素之一是將專有的Qlik語(yǔ)法直接轉(zhuǎn)換為報(bào)表前端的DAX代碼。通常，這將涉及熟悉這兩個(gè)工具庫(kù)的人。AI允許將基本表達(dá)式從Qlik語(yǔ)法轉(zhuǎn)換為DAX，并更有效地提供解決方案。

2、聊天機(jī)器人和虛擬代理

對(duì)于那些考慮在網(wǎng)站上實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的人而言，基礎(chǔ)廣泛的LLM的到來(lái)使得聊天機(jī)器人系統(tǒng)的創(chuàng)建和部署比以前更容易。將聊天機(jī)器人功能集成到前端分析中，除了可視化報(bào)告之外，還可以提供對(duì)當(dāng)前報(bào)告的深度和洞察力。

云平臺(tái)正在快速開發(fā)“數(shù)據(jù)輸入”功能，允許針對(duì)自己的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)認(rèn)知搜索服務(wù)和現(xiàn)成的LLM，從而降低進(jìn)入門檻。這些聊天機(jī)器人可以通過(guò)API端點(diǎn)或本地應(yīng)用部署順利地整合到流程中。開源框架可以以同樣的方式安裝。

3、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷

人工智能通過(guò)允許有針對(duì)性的廣告、消費(fèi)者細(xì)分和定制建議，改變了營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢查客戶行為、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和購(gòu)買趨勢(shì)，以確定目標(biāo)受眾群體，并適當(dāng)調(diào)整營(yíng)銷活動(dòng)。

人工智能驅(qū)動(dòng)的推薦引擎，如Amazon和Netflix使用的那些，利用數(shù)據(jù)分析，根據(jù)個(gè)人興趣和以前的互動(dòng)，為商品、服務(wù)或內(nèi)容提供定制的推薦。此外，情緒分析工具使用社交媒體數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估公眾意見(jiàn)，預(yù)測(cè)新趨勢(shì)，分析品牌情緒，使?fàn)I銷人員能夠?qū)崟r(shí)改變策略以獲得最佳效果。

4、應(yīng)用程序、自動(dòng)化和工作流程

為了創(chuàng)建簡(jiǎn)單的操作/觸發(fā)響應(yīng)應(yīng)用程序，輕量級(jí)的應(yīng)用程序接口可以對(duì)GPT和LLM模型進(jìn)行API調(diào)用?？紤]如何讓GPT模擬客戶服務(wù)代理或搜索企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中的基本數(shù)據(jù)，并通過(guò)基于表單的界面顯示它。也可以開發(fā)基本的自動(dòng)化。如此，可以自動(dòng)回復(fù)收到的問(wèn)題，或觸發(fā)自動(dòng)提示的電子郵件。

生成式人工智能的注意事項(xiàng)

雖然生成式人工智能在數(shù)據(jù)分析方面看起來(lái)很有前途，但在將其作為數(shù)據(jù)策略的一部分之前，有幾個(gè)問(wèn)題需要考慮：

盡管生成式人工智能為企業(yè)提供了許多發(fā)展和更好地處理數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)，但仍然存在一些需要注意的挑戰(zhàn)和陷阱。如果采用正確的方法，可以很容易地降低風(fēng)險(xiǎn)，并從使用人工智能中獲益。

未來(lái)展望

盡管存在阻礙人工智能進(jìn)步的問(wèn)題，但這項(xiàng)新技術(shù)仍在發(fā)展。人工智能可以用于各種行業(yè)和不同的目的。數(shù)據(jù)分析在這里也不例外。當(dāng)涉及到運(yùn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷活動(dòng)、流程自動(dòng)化和代碼生成時(shí)，人工智能可以派上用場(chǎng)。而所有這些，肯定會(huì)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)和收入產(chǎn)生很大的影響。因此，應(yīng)考慮將通用人工智能作為數(shù)據(jù)分析策略的一部分。

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