AI加速数据分析的五大独特方法及常用工具详解
数据分析利用AI的6种方法我们将在本文中探讨以下几个方面：AI 能够加速数据分析；AI 如何在每个步骤中实现数据分析自动化；使用哪些工具来进行数据分析。
admin
Nov 1, 2024• 10 min read
AI 正在被广泛应用到许多领域。它在数据分析方面究竟起到了怎样的作用呢？
在本文里，我们要介绍在进行数据分析时使用人工智能的五种与众不同的方法。这些方法各自涉及该领域经常用到的不同工具，所以你能够迅速且轻松地将它们运用起来。
继续阅读以了解这些独特的方法是什么！
数据分析中的AI是什么？
数据分析中 AI 的核心在于运用人工智能去分析大量数据。这样能让数据分析师和科学家发现趋势，进而深入了解消费者或其他数据集的行为。凭借强大的机器学习算法，人工智能有助于快速且准确地理解大量信息。
人工智能在数据分析中的重要性
为了让你更好地理解在数据分析中使用人工智能的重要性，我们来看看它能带来的一些好处。
人工智能工具处理数据的速度比人类快。这表明您从分析中获得的见解更迅速且更准确。这使得组织能够更轻易地快速做出决策并采取行动。
人类无法完全记住不同数据分析库的所有命令以及库语法。AI 助手能够帮助您迅速查找这些命令，并且还可以为您的分析提供替代的办法。
借助 AI 工具，你可以快速检测数据中的不一致之处。
如果分析结果与你的预期不一致，AI 聊天机器人能够协助调查缘由。并且，部分 AI 模型还可以在错误或潜在问题出现之前将其凸显出来。
AI 能够提供更民主的数据访问。你可以通过单独的文章来了解更多关于数据民主化的信息。
企业可以通过在 AI 聊天机器人中运用自然语言处理（NLP），让普通的非数据用户去分析大型数据集，并且能够快速地提取出关键见解。
这能让经验欠缺的用户更便于访问复杂的数据集，并且不需要熟悉与数据科学相关的那些技术语言。
企业使用 AI 能够自动生成报告。不用再为每一个单独的分析去手动创建报告，因为 AI 工具可以自动且快速地生成报告。
这些自动报告能保证所有员工都可以及时获取相同的信息，不管他们处于什么位置，也不管他们具有何种背景。
以下是在数据分析中使用 AI 的一些方法：
1、生成代码和调试错误
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你很可能会借助 AI 去生成代码，也可能会用它来调试数据分析中的错误。这在处理复杂任务时尤其有用，比如对大型数据集进行可视化以及构建机器学习模型。
一些常见的 AI 编码助手你可以使用，比如 的 AI 助手、助手、AI 以及。
你将能够使用生成的代码来创建代码块以供分析。比如，运行内核后，你就可以在编程环境中提示 AI。
如果你编写了复杂代码且在文本中解释时遇困难，可让 AI 评论代码。这样能快速节省编写繁琐文档过程的时间。
可以让 AI 给你提供代码完成的功能，你先开始输入函数，接着让 AI 依据你在评论中所包含的信息来完成剩余的代码。
这些工具具备调试你所遇到错误的能力，所以使得寻找解决方案的过程得以大大缩短。
你是 Excel 用户的话，365 能够帮你去创建公式，365 也能够帮你去创建宏。
2、解释分析和见解
在数据分析的过程中，解释见解以及对数据进行深入研究，有时是能够提取出真正的商业见解所必需的条件。而这正是人工智能能够发挥帮助作用的地方。
使用 GPT 等人工智能工具来进行数据分析，您能够快速地解释图表上特定数据点的行为方式，同时还可以对其进行更深入的洞察。
例如，你可以提出简单的问题，例如：
AI 聊天机器人会先扫描你的数据集，接着确定其中能够为你提供问题答案的趋势，并且确定其中能够为你提供问题答案的相关性。
此功能可用于其他目的。比如，在数据分析项目中遇到新数据集时，可进行探索性数据分析；在遇到新数据库时，也可进行探索性数据分析。
3、创建合成数据
人工智能在分析领域有另一个有用的应用，那就是生成合成数据。据相关报告显示，预计到 2030 年，未来的人工智能模型将会主要以合成数据来进行训练。
合成数据研究 - 报告中的信息图 -
这对机器学习工程师和数据科学家特别有用。
能够生成训练数据集并且把它输入到机器学习模型中。这可以借助之类的免费工具或者AI 之类的付费工具来达成。
这让测试不同的模型以及查看它们对于生成的数据的表现变得更为便捷。倘若你需要一些较难获取的训练数据集（像是各种形态的媒体，涵盖图像与视频等），那么这会具有特别的用处。
人工智能帮助进行数据分析的一种方式是自动数据插补。自动插补能够填充缺失值或异常值的数据集，并且能做到更准确、更快。
4、创建仪表板和报告
接下来，可以使用 AI 创建交互式仪表板和报告。
你能够利用 GPT 这类 AI 驱动的工具，把源自多个源头的数据迅速聚合到对用户友好的仪表板或者报告里。
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你无需在数据可视化领域具备任何经验。你只需选择要纳入可视化的数据，AI 便会自动把它格式化为对用户友好的图表或图形。
此外，有一种独特的方法可以借助 AI 来创建漂亮的图表，那就是让 AI 为与你的分析相关的仪表板生成一些引人注目的想法。你可以查看我们的指南，以了解更多详情。
然后可以将这些想法作为创建仪表板的灵感。
5、自动从图片输入数据
最后，对于所有时常运用 Excel 或者其他电子表格的数据分析师而言，AI 能够被用来自动从图片当中输入数据。
这对于从图片或文档中收集大量数据是很有帮助的，它能让你迅速输入所需的信息，无需进行手动输入。
Excel 上有“从图片插入数据”功能等工具，这些工具能够帮助实现此功能。通过使用后端的计算机视觉技术，它可以把表格数据的图像转化为数字数据集，这样就能为你节省大量的时间和精力。
excel 从图片插入数据
此功能对医疗保健行业企业很有用，尤其适用于需要处理大量图像的情况，像 X 光片或 MRI 。AI 能够帮助这些企业快速且准确地提取和输入图像中的关键信息。
6、通过自动清理提高数据质量
AI 协助数据分析师的一个重要方式是借助自动数据清理。在分析开始前，确保数据干净无误是关键步骤，然而这通常耗费大量时间。AI 工具能够通过识别并纠正不一致的地方、删除重复项以及填充缺失值来使这个过程实现自动化。
AI 驱动的数据清理工具能够自动检测并纠正格式错误，像不一致的日期格式等。同时，它还能识别可能会扭曲分析结果的异常值。此外，它可以给出潜在的更正建议，或者标记出需要人工审核的区域，以此让流程变得更加高效。比如，Monte Carlo 是一个能够自动监控数据质量的平台，所以分析师不用再编写手动测试。
分析师利用 AI 进行数据清理，这样就能减少数据准备时间，并且可以把更多时间用在获取见解上，最终提高分析的准确性和可靠性。
7、AI 和数据分析的未来趋势
AI 与数据分析联系紧密，它们的未来很可能会逐渐融合。人工智能在理解数据方面将愈发重要，包括寻找数据模式以及从大型数据集中生成见解。
我们可以期待看到在自动报告生成方面有进一步的发展。同时，也可以期待有更多地使用自然语言处理（NLP）来实现自然语言提示，这样能让数据更易于被访问和理解。
此外，公司存储的个人数据量在不断增长。在这种情况下，人工智能将在数据安全方面发挥更大的作用。人工智能工具能够识别出一些可疑的行为或模式，这些行为或模式可能表明存在恶意活动。通过这种方式，人工智能工具可以帮助保护用户数据，使其免受网络犯罪分子的侵害。
8、结束语
总之，时间不断推移，人工智能在数据分析中的使用会越来越普遍，其重要性也会持续提升。因为人工智能在速度方面有优势，能快速处理数据；在数据验证方面有优势，可确保数据的准确性；在数据民主化方面有优势，能让更多人参与数据处理；在自动化方面有优势，可自动完成一些数据相关工作。
人工智能在数据分析领域的未来令人振奋。许多新工具和应用程序正在被开发。这些包括为数据分析编写代码，对发现进行解释，创建合成数据，制作仪表板以及自动输入数据。
学习并应用这些技术和工具，能够让您保持数据专业人员的相关性，有助于您做好工作。若拥有人工智能，您就可以更高效且更准确地处理数据分析任务。
3. 用 AI 于数据的六种办法。
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