Sztuczna inteligencja już teraz jest powszechnie wykorzystywana w różnych dziedzinach, wspomaga także proces analizy danych. W tym artykule przybliżymy aż pięć niekonwencjonalnych metod wykorzystania AI do analizy danych. Każda z nich wykorzystuje narzędzia powszechnie stosowane w tej dziedzinie, co umożliwia ich szybkie i łatwe wdrożenie.
Zapraszamy do lektury!
Czym jest sztuczna inteligencja w analizie danych?
Analiza wspierana przez sztuczną inteligencję opiera się na wykorzystaniu algorytmów AI do przetwarzania dużych zbiorów danych. Dzięki temu analitycy czy naukowcy mogą odkrywać trendy i uzyskiwać głębszy wgląd w zachowania konsumentów oraz inne aspekty analizowanych danych. Za pomocą potężnych algorytmów uczenia maszynowego jesteśmy w stanie znacznie szybciej skatalogować zasoby, które wymagałyby wielu godzin ludzkiej pracy.
Znaczenie sztucznej inteligencji w analizie danych
Aby podkreślić znaczenie wykorzystania sztucznej inteligencji w analizie danych, warto przyjrzeć się kilku korzyściom, jakie niesie za sobą to podejście.
- Szybkość i efektywność
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji (AI) potrafią przetwarzać dane znacznie szybciej niż ludzie, co umożliwia szybsze i precyzyjniejsze wnioskowanie z analizy. Dzięki temu organizacje mogą znacznie sprawniej podejmować decyzje oparte na rzetelnych informacjach.
Ludzie nie są w stanie zapamiętać wszystkich poleceń lub składni różnych bibliotek analizy danych. Asystent AI może pomóc w szybkim wyszukiwaniu tych poleceń, a nawet sugerować alternatywne podejścia do analizy.
- Weryfikacja i walidacja faktów
Dzięki narzędziom AI możliwe jest szybkie wykrywanie nieścisłości w danych. Na przykład, gdy wyniki analiz nie zgadzają się z oczekiwaniami, chatbot AI może pomóc w zidentyfikowaniu przyczyn takiego stanu rzeczy. Dodatkowo niektóre modele sztucznej inteligencji mogą wskazywać błędy lub potencjalne problemy jeszcze przed ich wystąpieniem.
- Demokratyzacja dostępu do danych
Sztuczna inteligencja może przyczynić się do bardziej demokratycznego dostępu do danych. Oznacza to zapewnienie równego dostępu do danych potrzebnych do szkolenia i rozwoju systemów sztucznej inteligencji dla wszystkich zainteresowanych stron, niezależnie od ich pochodzenia czy statusu społecznego.
Dzięki wykorzystaniu przetwarzania języka naturalnego (NLP) w chatbotach AI firmy mogą umożliwić przeciętnym użytkownikom, nieposiadającym specjalistycznej wiedzy z zakresu analizy danych, eksplorowanie dużych zbiorów danych i szybkie wyciąganie kluczowych wniosków.
- Automatyzacja generowania raportów
Dzięki sztucznej inteligencji firmy mogą automatyzować proces tworzenia raportów. Nie trzeba robić tego ręcznie, ponieważ narzędzia oparte na AI mogą generować je automatycznie i szybko.
Tego rodzaju automatyczne raporty zapewniają wszystkim pracownikom dostęp do tych samych informacji w odpowiednim czasie, niezależnie od ich lokalizacji i roli w organizacji.
Wykorzystanie AI w analizie danych
Popularność narzędzi opartych na sztucznej inteligencji jest niepodważalna. Sprawdźmy, w jaki sposób AI faktycznie pomaga w analizie danych.
1. Generowanie kodu i debugowanie błędów
Na początku prawdopodobnie będziesz korzystać ze sztucznej inteligencji do generowania kodu lub debugowania błędów w analizie danych. Jest to szczególnie przydatne przy wykonywaniu skomplikowanych zadań, takich jak wizualizacja dużych zbiorów danych oraz tworzenie modeli uczenia maszynowego.
Popularni asystenci kodowania wykorzystujący sztuczną inteligencję to m.in. Anaconda Assistant, Jupyter AI oraz GitHub Copilot.
Asystentów AI wykorzystasz np. do tworzenia bloków kodu do analizy danych. Możesz chociażby wywołać sztuczną inteligencję Jupyter w swoich środowiskach programistycznych w Pythonie, o ile obsługuje ona jądro IPython.
Dodatkowo, jeśli sam napisałeś bardziej złożony kod i masz problemy z jego wyjaśnieniem w tekście, możesz poprosić sztuczną inteligencję o jego skomentowanie. W ten sposób zaoszczędzisz czas potrzebny na żmudny proces dokumentowania.
Możesz także poprosić sztuczną inteligencję o uzupełnienie kodu. Wystarczy rozpocząć wpisywanie funkcji, a AI uzupełni resztę kodu na podstawie informacji zawartych w komentarzu.
Te narzędzia potrafią także debugować napotkane błędy, dzięki czemu proces poszukiwania rozwiązania ulega znacznemu skróceniu.
Jeśli korzystasz z Excela, Microsoft 365 Copilot może również pomóc w tworzeniu formuł i makr.
2. Wyjaśnianie analiz i spostrzeżeń
Korzystając z narzędzi AI do analizy danych, takich jak Tableau GPT, możesz szybko wyjaśnić, czy konkretny punkt danych na wykresie zachowuje się w określony sposób oraz uzyskać głębszy wgląd w sytuację.
Możesz na przykład zadać proste pytania, takie jak:
- Dlaczego nastąpił spadek sprzedaży w marcu?
- Co może być przyczyną nagłego wzrostu liczby użytkowników?
- Który kwartał przyniósł najwyższe przychody w tym roku?
Chatbot AI przeskanuje następnie Twoje zbiory danych, aby zidentyfikować trendy i korelacje, które mogą dostarczyć odpowiedzi na Twoje pytania.
Tę funkcję można również wykorzystać do innych celów, takich jak eksploracyjna analiza danych w przypadku nowego zbioru danych lub bazy danych.
3. Tworzenie danych syntetycznych
Innym wartościowym zastosowaniem sztucznej inteligencji w dziedzinie analizy jest tworzenie danych syntetycznych. Według raportu Gartnera prognozuje się, że do roku 2030 przyszłe modele sztucznej inteligencji będą trenowane głównie na takich właśnie danych.
To może być szczególnie przydatne dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym oraz analityków danych. Na przykład można generować zbiory danych szkoleniowych i wprowadzać je do modeli uczenia maszynowego za pomocą narzędzi bezpłatnych, takich jak ChatGPT, lub płatnych – jak Mostly AI lub Gretel AI.
To ułatwia testowanie różnych modeli i sprawdzanie, jak sobie radzą z wygenerowanymi danymi. Jest to szczególnie przydatne, jeśli potrzebujesz zbiorów danych szkoleniowych, które są trudniejsze do uzyskania, na przykład różnych form multimediów, w tym obrazów i filmów.
Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w analizie, jest automatyczne uzupełnianie danych, brakujących wartości w zbiorach danych lub wartości odstających.
4. Tworzenie dashboardów i raportów
Sztuczną inteligencję można także wykorzystać do tworzenia interaktywnych dashboardów i raportów. Przykładem jest Tableau GPT, które szybko agreguje dane z różnych źródeł w przyjazny dla użytkownika pulpit nawigacyjny lub raport.
Nie potrzebujesz nawet wcześniejszego doświadczenia w dziedzinie wizualizacji danych. Wystarczy wybrać dane, które chcesz uwzględnić w wizualizacji, a sztuczna inteligencja automatycznie sformatuje je w przejrzysty wykres lub grafikę. Innym narzędziem tego typu jest AI Midjourney, które generuje pomysły na estetyczne dashboardy istotne dla Twojej analizy.
5. Automatyczne wprowadzanie danych z obrazów
Ostatni obszar analityki danych, w którym AI może być bardzo przydatne, z pewnością zainteresuje wszystkich specjalistów, którzy często pracują z Excelem lub innymi arkuszami kalkulacyjnymi. Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do automatyzacji procesu wprowadzania danych z obrazów.
Jest to szczególnie przydatne podczas zbierania dużej ilości danych ze zdjęć lub dokumentów i pozwala na szybkie wprowadzenie potrzebnych informacji bez konieczności ręcznego działania.
Narzędzia takie jak funkcja „wstaw dane z obrazu” w programie Excel mogą pomóc w tej operacji. Wykorzystując wizję komputerową w tle, mogą one konwertować obrazy danych tabelarycznych na cyfrowe zbiory danych, co pozwala zaoszczędzić dużo czasu i wysiłku.
Ta funkcja jest wyjątkowo przydatna dla firm z branży medycznej, które często muszą przetwarzać duże ilości obrazów, takich jak zdjęcia rentgenowskie lub rezonans magnetyczny. Sztuczna inteligencja może znacząco pomóc tym przedsiębiorstwom w szybkim i precyzyjnym wyodrębnianiu oraz wprowadzaniu kluczowych informacji zawartych na obrazach.
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji i analizie danych
Sztuczna inteligencja i analiza danych są ściśle ze sobą powiązane, a przyszłość obu dziedzin prawdopodobnie będzie zależała od rosnącej integracji. AI będzie również odgrywać coraz większą rolę w zrozumieniu danych – od odkrywania wzorców po generowanie wniosków z dużych zbiorów.
Możemy spodziewać się dalszego rozwoju automatycznego generowania raportów, a także szerszego wykorzystania przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby umożliwić czytelne prezentowanie wskazówek, co z kolei sprawi, że dane staną się bardziej dostępne i zrozumiałe.
Ponadto, w miarę wzrostu ilości przechowywanych danych osobowych przez firmy, sztuczna inteligencja stanie się jeszcze ważniejszą siłą w zakresie bezpieczeństwa. Narzędzia AI będą mogły identyfikować podejrzane zachowania lub wzorce, które mogą wskazywać na złośliwą aktywność, pomagając w ochronie danych użytkowników przed cyberprzestępcami.
Podsumowanie
Podsumowując, wykorzystanie i znaczenie sztucznej inteligencji w analizie danych będzie rosło w miarę upływu czasu, z uwagi na korzyści związane z szybkością, walidacją i demokratyzacją danych oraz automatyzacją procesów.
Przyszłość sztucznej inteligencji w analityce danych jawi się ekscytująco ze względu na ciągły rozwój wielu nowych narzędzi i aplikacji. Zdobywane kompetencji, jak je stosować, pomoże Ci pozostać na bieżąco jako specjalista ds. danych i pozwoli Ci na skuteczne wykonywanie zadań. Dzięki wsparciu sztucznej inteligencji będziesz w stanie efektywniej i precyzyjniej pracować z ogromnymi zbiorami informacji.
