在本文中，我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。

数据分析中的AI是什么？

数据分析中的AI的核心是应用人工智能 (AI) 来分析大量数据。这使数据分析师和科学家能够发现趋势并深入了解消费者或其他数据集的行为。使用强大的机器学习算法，人工智能可以帮助快速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为什么在数据分析中使用人工智能很重要，让我们来看看它提供的一些好处。

1、速度和效率

人工智能工具可以比人类更快地处理数据，这意味着您从分析中获得的见解更快、更准确。这使组织更容易快速做出决策并采取行动。

人类也无法完全记住不同数据分析库的所有命令或库语法。AI 助手可以帮助您快速查找这些命令，甚至为您的分析提供替代方法。

2、事实核查和验证

借助 AI 工具，你可以快速检测数据中的不一致之处。

例如，如果分析结果与你的预期不同步，AI 聊天机器人可以帮助调查原因。此外，一些 AI 模型甚至可以在错误或潜在问题发生之前突出显示它们

3、数据民主化

此外，AI 可以提供更民主的数据访问。你可以在单独的文章中了解有关数据民主化的更多信息。

通过在 AI 聊天机器人中使用自然语言处理 (NLP)，企业可以让普通的非数据用户分析大型数据集并快速提取关键见解。

这使得经验不足的用户更容易访问复杂的数据集，而无需熟悉与数据科学相关的技术语言。

4、自动生成报告

使用 AI，企业可以自动生成报告。无需为每个单独的分析手动创建报告，AI 工具可以自动快速生成报告。

这些自动报告可确保所有员工都能及时访问相同的信息，无论他们身在何处或具有何种背景。

对于数据分析来说，数据采集、数据清洗、数据可视化是基础工作，必须足够熟悉才能让AI更好地为自己服务.

数据分析中使用 AI 的6种方法：

1、生成代码和调试错误

首先，你很可能会使用 AI 来生成代码或调试数据分析中的错误。这对于复杂的任务特别有用，例如可视化大型数据集和构建机器学习模型。

你可以使用的一些常见 AI 编码助手包括 DataLab 的 AI 助手、Anaconda 助手、Jupyter AI 和 GitHub Copilot。

对于生成代码，你将能够使用它们来创建代码块以供分析。例如，只要运行 Python 内核，你就可以在 Python 编程环境中提示 Jupyter AI。

此外，如果你自己编写了一些更复杂的代码，并且在文本中解释它时遇到一些困难，你可以让 AI 为你评论代码。通过这种方式，你可以快速节省繁琐的文档编写过程的时间。

还可以让 AI 为你提供代码完成功能，你可以开始输入函数，然后让 AI 根据你在评论中包含的信息完成其余代码。

这些工具还能够调试你遇到的错误，因此大大缩短了寻找解决方案的过程。

2、解释分析和见解

在数据分析中，解释见解和深入研究数据有时是提取真正的商业见解的必要条件。这就是人工智能可以提供帮助的地方。

使用 Tableau GPT 等用于数据分析的人工智能工具，您可以快速解释图表上特定数据点的行为方式，并对其进行更深入的洞察。

例如，你可以提出简单的问题，例如：

“为什么 3 月份的销售额下降了？

“用户数量激增的原因是什么？”

“今年我们收入最高的季度是哪个？”

然后，AI聊天机器人将扫描你的数据集，以确定可以为你提供问题答案的趋势和相关性。

此功能还可用于其他目的，例如在数据分析项目中遇到新数据集或数据库时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的另一个有用应用是生成合成数据。事实上，根据 Gartner 的报告，预计到 2030 年，未来的人工智能模型将主要由合成数据训练。

这对机器学习工程师和数据科学家特别有用。

例如，可以生成训练数据集并将其输入机器学习模型。这可以通过 ChatGPT 等免费工具或 Mostly AI 或 Gretel AI 等付费工具来完成。

这使得测试不同的模型并查看它们对生成的数据的表现变得更加容易。如果您需要一些较难获得的训练数据集，例如各种形式的媒体，包括图像和视频，这将特别有用。

人工智能可以帮助进行数据分析的另一种方式是通过自动数据插补。自动插补可以帮助更准确、更快地填充缺失值或异常值的数据集。

4、创建仪表盘和报告

接下来，可以使用 AI 创建交互式仪表板和报告。

例如，你可以使用 Tableau GPT 等 AI 驱动的工具将来自多个来源的数据快速聚合到用户友好的仪表板或报告中。

你甚至不需要在数据可视化领域有任何经验。你需要做的就是选择要包含在可视化中的数据，AI 会自动将其格式化为用户友好的图表或图形。

此外，使用 AI 协助创建漂亮图表的另一种独特方法是使用 Midjourney AI 为与你的分析相关的仪表板生成一些引人注目的想法。

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，对于所有经常使用 Excel 或其他电子表格的数据分析师来说，AI 可用于自动从图片输入数据。

这对于从图片或文档中收集大量数据特别有用，可让你快速输入必要的信息，而无需手动输入。

Excel 上的“从图片插入数据”功能等工具可以帮助实现此功能。使用后端的计算机视觉，它可以将表格数据的图像转换为数字数据集，从而为你节省大量时间和精力。

此功能对于需要处理大量图像（例如 X 光片或 MRI）的医疗保健行业企业特别有用。 AI 可以帮助这些企业快速准确、快速地提取和输入这些图像中的关键信息。

6、通过自动清理提高数据质量

AI 协助数据分析师的另一个重要方法是通过自动数据清理。确保数据干净无误是分析开始前的关键步骤，但通常非常耗时。AI 工具可以通过识别和纠正不一致、删除重复项和填充缺失值来自动化此过程。

例如，AI 驱动的数据清理工具可以自动检测和纠正格式错误（例如不一致的日期格式），或识别可能扭曲分析结果的异常值。它们还可以建议潜在的更正或标记需要人工审核的区域，从而使流程更加高效。例如，Monte Carlo 是一个自动监控数据质量的平台，因此分析师无需编写手动测试。

通过利用 AI 进行数据清理，分析师可以减少数据准备时间，而将更多时间用于获取见解，最终提高分析的准确性和可靠性。

AI 和数据分析的未来趋势

AI 和数据分析紧密相连，两者的未来很可能是日益融合的。人工智能对于理解数据将变得越来越重要——从寻找数据模式到从大型数据集中生成见解。

此外，随着公司存储的个人数据量不断增长，人工智能将成为数据安全中更大的力量。人工智能工具可以识别可能表明恶意活动的可疑行为或模式，帮助保护用户数据免受网络犯罪分子的侵害。

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