玛丽亚·普罗霍连科
玛丽亚·普罗霍连科
2024 年 8 月 19 日。2024 年 8 月 19 日更新
IDC预测，到 2025 年，全球数据量将从 2020 年的 64.2 ZB 激增至 181 ZB。这种爆炸式增长需要更先进的方法来从这些数据中获取价值。传统的数据分析往往受制于手动流程和有限的计算能力，几乎无法满足需求。
进入由生成式人工智能驱动的数据分析新时代。它利用机器学习和深度学习算法来自动执行繁琐的任务，揭示庞大数据集中隐藏的模式，并产生有价值的见解。
据麦肯锡称，在数据分析领域利用人工智能浪潮的公司生产力可提高 15% 至 40%。在本文中，我们将深入探讨在数据分析中使用人工智能的创新方法，并重点介绍数据分析师的最佳人工智能工具，以增强您的数据之旅。
人工智能在数据分析中的重要性（以及世界领导人为何使用它）
人工智能 (AI) 已迅速崛起，改变了众多行业的格局。它对数据分析的影响尤其显著，为企业提供了大量优势，可帮助企业增强决策过程。
提高速度和准确性
有了人工智能，过去需要数周甚至数月才能完成的数据分析任务现在可以在数小时或数天内完成。众所周知，快速处理信息在需要实时数据分析的场景中尤其重要，例如在金融行业或应急响应情况下。
更重要的是，人工智能系统能够以惊人的准确性和最小的错误率处理大量数据。这种速度和精度的结合使公司能够做出更快、更明智的决策，从而提高其竞争优势。
更好的预测能力
用于数据分析的人工智能工具可以发现传统方法无法发现的数据中隐藏的趋势和模式。通过发现通常像大海捞针一样的趋势和模式，这些系统能够创建预测未来趋势的预测模型。有了这些见解，公司可以领先一步，做出更明智的决策，并在潜在陷阱出现在雷达上之前就避开它们。
例如，沃尔玛利用人工智能每天微调其库存组合。通过将天气数据输入系统，他们可以调整库存水平以更准确地满足客户需求。
例如，如果飓风即将来袭，他们会增加干湿吸尘器等必需品的库存，并迅速将这些物品从配送中心运送到受影响的商店。如果预计会出现热浪，该系统将确保商店收到更多的冰淇淋和冷饮库存，以满足不断增长的需求。随着天气事件的增多，他们的系统会不断学习并适应客户的需求。
沃尔玛还在数据分析中使用生成式人工智能，实现实时智能定价。通过在过道部署支持 Wi-Fi 的摄像头，他们可以动态调整价格，以减少损耗和浪费。这种智能定价策略使该部门的销售额提高了 30%。
更好的可扩展性
随着业务增长，数据量和复杂性不断增加，数据分析人工智能也随之扩展。它通过微调算法来轻松处理越来越大、越来越复杂的数据集。
准备好加入 Shopify、Salesforce 和 Stripe 等 GPT 先驱的行列了吗？了解如何利用尖端 AI 为您的企业服务，无论您的预算如何。
下载生成式人工智能指南
降低成本
数据分析师每周平均要花24.6 小时处理数字，处理从清理数据到编写报告和解读见解的所有事情。借助用于数据分析的生成式人工智能，组织可以自动执行一系列数据分析任务，从而减少人工劳动并最大限度地减少错误。
这种精简可以减少不必要的步骤，释放人力资源以进行 国家代码 +1巴哈马电话号码 更具战略性的工作。因此，公司可以更有效地分配资源并削减成本。
数据分析中最常见的使用人工智能的方法
人工智能如何应用于数据和分析？
#1. 解释分析与见解
在数据分析中，深入挖掘和解释见解通常是解锁有价值的商业智能的关键。这就是人工智能发挥作用的地方。借助用于数据分析的人工智能工具，您可以快速阐明特定数据点为何以某种方式表现，并深入了解其根本原因。
例如，你可能会问这样的问题：
“9月份销量为何下降？”
“是什么原因导致用户活动激增？”
“哪个季度为我们带来的收入最多？”
数据分析中的生成式人工智能将筛选您的数据集，以发现能够解答您疑问的趋势和相关性。此功能对于探索性数据分析也非常有用，尤其是当您在分析项目中处理新数据集或数据库时。
#2. 创建仪表板和报告
接下来，人工智能可以帮助您轻松制作交互式仪表板和报告。只需选择您想要在可视化中显示的数据，人工智能就会处理其余部分，自动将其转换为美观、用户友好的图表或图形。
#3. 自动从图像输入数据
最后，对于经常使用 Excel 或其他电子表格的数据分析师来说，生成式 AI可以简化从图像输入数据的过程。这是一场革命，可以快速从图像或文档中捕获大量数据，无需手动输入。
此功能对于医疗保健等行业尤其有益，因为这些行业通常需要处理大量图像（例如 X 射线或 MRI）。AI 可以快速准确地从这些图像中提取重要信息，从而节省时间并提高效率。
适合您企业的 AI 数据分析工具：探索可用的最佳选项
数据分析不再只是数据分析师和科学家的专利。您不需要拥有数据科学博士学位或多年的 SQL 编写经验。借助人工智能工具，任何人都可以做出数据驱动的决策，而无需了解其背后复杂的数据结构。此外，它不必是一个耗时的过程。
