用于数据分析的 GenAI：转化见解的指南

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是一种人工智能，它使用神经网络、深度学习模型、复杂算法和庞大而多样的训练数据集等技术，根据用户创建的输入或提示生成原创内容。这些内容的范围从书面文本到图像、视频、音频、音乐、合成数据，甚至计算机代码，几乎每天都会出现新的用例和产品。

生成式 AI 如何用于数据分析？

GenAI 可以通过多种方式用于协助和改进数据分析，从与流行的数据分析工具集成以简化数据分析，到生成样本图表和预测、分析客户行为模式以及自动化洞察和报告。

在预测建模中的应用

当用于预测分析时，GenAI 结合了两种方法的优点，以改善预测结果。预测分析使用过去的数据来预测未来事件。GenAI可以通过模拟未来可能的结果来帮助企业进行规划，从而更进一步。集成 GenAI 和预测分析的应用程序可以准确识别模式、预测未来并发现相关性。这种协同作用使模式发现和指导分析成为可能，从而做出更明智的决策。

提高数据质量和准备工作

GenAI 可以通过查找和填充缺失数据来提高数据质量并准备使用，通过建模复杂的时间模式来改进时间序列预测，以及自动化数据可视化，从而帮助进行数据分析。它还可以创建合成数据以扩展数据集的大小和多样性，并且通过模拟情况和生成测试数据，它可以帮助确保预测模型具有弹性和可靠性。

自动执行数据洞察和报告

GenAI 可用于自动化数据分析和报告，通过提供数据驱动的建议来为决策者提供信息，以改进策略和做出明智的决策。它通过检查过去的数据并正确填写缺失的信息来提供公正的见解。GenAI 还可以检测隐藏的模式和趋势，创建个性化报告，并突出显示关键指标，从而节省时间，同时提供一致、值得信赖的见解。这使组织能够主动处理困难，利用机会，并将原始数据转化为有价值的见解。

个性化客户体验

GenAI 以多种方式改善客户体验，从超个性化和评估客户反馈到使用增强现实创建身临其境的交互。它还可用于通过帮助优化接触点和提供智能聊天机器人和虚拟助手来提供积极的客户支持，从而改善客户体验映射。此外，全渠道交付可在所有平台上提供一致的体验，而情商整合则试图培养富有同情心的联系。

优化业务运营

GenAI 可以自动执行任务，以改善业务运营并最大限度地减少人工错误。超自动化结合了困难的任务以简化它们并提高生产力，而 AI 增强的业务流程管理 （BPM） 平台可以通过产生新概念和设计来促进创新。预测分析使组织能够通过提高生产力和客户体验来预测和解决运营挑战，而 GenAI 可以帮助进行销售、客户服务、IT 运营和人力资源方面的项目管理，以提高运营效率。

检测欺诈行为

特别是在金融交易中，GenAI 通过评估趋势和实时检测风险来改进欺诈检测。AI 解决方案可及早发现欺诈活动并限制风险，从而对抗复杂的 AI 驱动的欺诈行为，包括深度伪造和虚假身份。GenAI 可用于测试和改进检测算法，以跟上新的威胁，防止企业遭受财务损失并增强其安全性。将 GenAI 和预测分析集成到欺诈检测策略中可以保证持续进步和对复杂欺诈的强大抵抗力。

自然语言处理

自然语言处理 （NLP） 是人工智能 （AI） 的一个分支，它使用计算机以类似于人类的方式整合语音和文本。计算机科学的这一领域依赖于计算语言学（通常基于统计和数学方法），这些语言学对人类语言的使用进行建模。它可用于使聊天机器人和虚拟助手等对话代理能够与用户进行通信并提供有意义的响应。

它的多语言功能允许跨语言成功交流，提高可访问性，并且在营销中，它可用于创建独特的内容，对广泛的受众具有吸引力和吸引力。

生成式 AI 用于数据分析的 5 大优势

GenAI 通过提供增强的功能来实现更准确、更高效和更具成本效益的分析实践，从根本上改变了数据分析的工作方式。以下是五个最常见的好处：

• 提高效率和生产力：GenAI 通过自动化重复的程序和流程来提高数据分析的有效性，而 NLP 允许用户使用基于文本的查询和命令来处理数据，以简化复杂的流程并加快分析工作流程。这缩短了数据准备、分析和报告所需的时间和精力。
• 提高数据准确性和精确度：在GenAI的帮助下，数据清理、验证和预处理得到了改进，提高了准确性和精确度，并保证了用于分析的数据是正确和公正的。GenAI 通过使用强大的算法来发现异常和不一致之处，从而帮助管理高质量的数据集，从而产生更可靠、更精确的预测和洞察。
• 增强的数据可视化：GenAI 通过将复杂的统计数据转换为可理解的视觉表示（包括图表、图形和交互式仪表板）来增强数据可视化。这种描述简化了对模式、趋势和相关性的理解，使决策者能够顺利地消化见解并制定有效的业务计划。
• 可扩展性和灵活性：与传统方法不同，传统方法可能会在处理大量数据或遇到技能短缺时遇到困难，而 GenAI 系统具有极高的可扩展性和灵活性。他们可以高效地分析大量数据，在不牺牲性能的情况下适应不断增长的数据量，并帮助确保企业提高数据分析能力以满足其扩展需求。
• 降低成本：通过自动执行常规和重复性任务，GenAI 工具可以降低数据分析中的劳动力成本。这种自动化使组织能够简化运营，减少人工干预，并更有效地分配资源。因此，企业在提高数据分析过程的效率和速度的同时，可以节省大量成本。

生成式人工智能在数据分析中的挑战和局限性

尽管有这些好处，但 GenAI 也有其局限性，将其实施到数据分析中可能会带来挑战。以下是一些最常见的：

• 数据隐私和安全问题：GenAI在数据分析中的应用在处理敏感数据方面产生了严重的隐私和安全问题。遵守欧盟的 GDPR 等数据保护标准并采取强大的安全措施对于保护敏感信息免受潜在威胁至关重要。
• 偏见和公平问题：GenAI 模型可能会无意中延续或加剧训练数据中固有的偏见，从而导致有偏见或不公平的结果，从而对决策过程产生负面影响。解决这些偏见需要精心设计、多样化的数据集和持续的监测，以确保人工智能系统做出公平公正的决策。
• 与现有系统集成：将 GenAI 功能集成到遗留系统和当前数据基础设施中可能很困难且需要大量资源。兼容性问题、数据格式不匹配以及数据系统更改的要求都可能导致问题。成功的集成通常需要大量的准备、定制和测试，以确保在现有技术数据生态系统中顺利运行
• 高计算要求：GenAI 经常需要大量的计算资源，包括昂贵的硬件和大量的能源使用。这可能导致更高的运营费用和环境问题。需要高效的模型设计和优化来缓解这些限制，并使技术更易于获取和可持续。
• 道德和法律影响：使用 GenAI 会带来道德和法律方面的考虑，包括问责制、透明度和滥用的可能性。为了保持公众信任并减轻潜在的法律问题，必须按照法律规范以透明的方式负责任地使用人工智能系统。

用于数据分析的生成式 AI：最佳实践和技巧

GenAI 和数据分析对不同的企业都具有巨大的价值，了解它们的工作方式为企业的未来战略提供了优势。这些实践的一部分是保护和使用高质量数据来更好地进行 AI 训练、设定目标并选择正确的分析工具以加快数据分析和处理速度。

获取和使用高质量数据

高质量的数据是成功的GenAI和数据分析过程的基础。它验证所使用的数据是否正确、全面且相关。实施数据治理原则可以显示数据完整性，并限制可能损害 AI 模型性能的偏见的可能性。以下步骤对于确保数据具有最高质量至关重要：

• 数据清洗和预处理：定期清理和预处理数据，以消除错误和不一致。这可能包括填写缺失的数字或信息、解决异常值以及标准化数据格式。
• 数据增强：应用数据增强技术来提高训练数据的质量和数量。这可能需要创建合成数据或将过采样等技术应用于不平衡的数据集。
• 数据来源：使用各种数据源来丰富数据集。内部数据库、第三方数据源、物联网设备和社交媒体是可能的选择。

主动确定 KPI、最终目标和用例

在开始分析过程之前，请建立不同的关键绩效指标 （KPI）、最终目标和特定用例。这种一致性保证了分析师和利益相关者具有相似的数据目标，并为监控人工智能计划的绩效提供了一个框架。清楚地概述这些因素有助于有效的资源分配、工作优先级和建立合理的期望。

它还证实了分析工作是有针对性的和相关的，从而产生更有意义的见解和可操作的结果。这种方法可以改善决策，培养更好的团队协作，并提高从 AI 驱动的数据分析计划中获得预期结果的可能性。

选择与 GenAI 模型集成的数据分析工具

要充分优化 AI 驱动分析的潜力，请使用与 GenAI 模型兼容的数据分析工具。这些工具应提供无缝集成、灵活性、可扩展性和易用性。根据工具的功能、兼容性、用户界面和支持服务来评估这些工具。此外，请考虑使用与主要 AI 框架的预构建集成。

定期监控和更新 AI 模型

保持高质量数据的关键是定期监控和更新 AI 模型。使用新数据重新训练 AI 模型，并根据需要调整必要的参数。这是为了保证数据准确且与数据集目标相关。此外，实施自动化监控系统可以使分析师受益，因为它可以帮助他们识别和缓解潜在问题，以保持模型的运行状况。

促进数据科学家和业务利益相关者之间的协作

鼓励利益相关者和数据科学家之间的合作对于使 AI 计划与业务目标保持一致非常重要。数据科学家增加了技术能力，而利益相关者则贡献了领域知识和战略洞察力。有效的沟通与合作可以带来更有意义的人工智能解决方案。组建由数据科学家、学科专家和业务利益相关者组成的多学科团队可以促进多样性并提高解决问题的能力。

用于数据分析的生成式 AI 入门

GenAI 和数据分析都可以为数据分析师和利益相关者创建信息丰富的见解。这两者的结合可以创建预测性视觉效果，并使您能够做出明智的决策。但在此之前，最好了解这两者是如何结识的，以及他们是如何单独和集体工作的。

了解生成式 AI 的基础知识

GenAI 是一种 AI 模型，它生成的新数据与训练它所依据的数据相当。这些模型可以生成文本、图像、音频和其他类型的内容。例子包括 GPT-3，它可以产生类似人类的文字，以及 GANs，它可以产生逼真的图像。GenAI 的关键组件包括以下内容：

• 神经网络：具体来说，是在大型数据集中开发的深度学习网络。
• 训练数据：训练数据质量必须很高，训练模型才能有效工作。
• 算法：用于创建新的连贯数据的高级算法。

获得数据分析师的关键技能和知识

对于使用 GenAI 的数据分析师来说，需要学习和理解不同的技能和知识领域。这有助于提供准确的模型训练，并将 GenAI 有效地集成到现有工作流程中。跟上人工智能技术的最新趋势对于保持该领域的竞争优势至关重要：

• 统计分析：了解数据分布、相关性和测试。
• 编程：精通 Python、R 以及 TensorFlow 和 PyTorch 等库。
• 数据操作：在数据清理、转换和预处理方面的专业知识。
• 机器学习：了解 ML 方法、模型评估和调优。
• 领域专长：熟悉特定行业或应用领域。

在工作流程中实施生成式 AI

将 GenAI 纳入数据分析过程需要不同的阶段，每个阶段对于保证有效部署 AI 以从数据中提取有意义的见解都很重要。

• 资料收集和准备：收集和准备用于训练生成模型的数据。
• 选型：根据输入类型和预期输出选择生成模型。
• 训练：该模型是在数据集上训练的，这可能需要大量的计算资源。
• 评估：根据生成的数据衡量模型性能。
• 集成：将经过训练的模型添加到现有分析管道中，以获得新的见解。

构建和训练 AI 模型

构建和训练 AI 模型需要许多关键阶段，每个阶段都是创建成功且可靠的 AI 系统所必需的。

• 定义目标：为生成模型要实现的明确目标设定目标。
• 数据工程：数据工程保证了高质量和相关的数据。
• 模型架构：为任务创建最佳神经网络架构。
• 培训过程：该模型使用梯度下降等技术进行迭代训练和微调。
• 评估和验证：使用测试数据集来评估模型性能并防止过度拟合。

将生成式 AI 与数据分析相结合

GenAI 与数据分析的结合可以提供强大的结果，提高两个领域的能力。以下是它们如何协同工作的详细介绍：

• 预测视觉效果：GenAI 模型可以生成复杂的可视化效果，例如热图和 3D 模型，以准确预测趋势和模式。
• 增强决策能力：AI 生成的见解通过识别基本模式和提出细微的观点来增强决策，从而做出更明智的战略决策。
• 自动化：自动执行常见的分析操作，如数据清理和报告生成，使分析师能够专注于复杂的高价值问题，从而提高效率和生产力。
• 情景模拟：GenAI 可以模拟不同的场景并创建假设数据，从而提供对预期结果的更深入的见解，并帮助组织为未来的场景做好准备。
• 个性化：人工智能可以根据用户的偏好对数据分析输出进行个性化设置，从而提供更相关和可操作的建议。
• 异常检测：生成模型通过识别数据中的意外模式或异常值来提高异常检测准确性。

衡量成功和影响

若要衡量将 GenAI 与数据分析集成的成功和影响，请考虑使用目标和关键结果 （OKR） 来定义特定目标和关键结果以及关键绩效指标 （KPI） 来跟踪准确性、效率和业务影响等领域的绩效和成功。

• 准确度和精密度：根据真实世界数据评估 AI 生成的输出的准确性和精确度，以实现可信的预测和可视化。
• 效率：人工智能可以通过减少处理时间和节省时间来提高工作流程效率。
• 业务影响：评估业务影响，例如增加收入、节省成本或提高运营绩效，以展示 AI 集成的经济效益。
• 用户满意度：收集利益相关者的意见，以评估 AI 增强的分析解决方案的可用性和有效性，从而满足他们的需求和期望。
• 可扩展性：评估 AI 系统随着数据量和复杂性的增加而扩展的能力，确保在业务需求发生变化时保持持续的有效性。