Блог

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів даних, що дозволяє отримувати цінну інформацію, визначати тенденції, будувати прогнози тощо. Алгоритми машинного навчання забезпечують швидку та точну роботу з величезними обсягами даних.

У процесі аналізу даних важливо використовувати ШІ, оскільки це має низку переваг:

• Швидкість та ефективність: забезпечення швидкої обробки даних (користувач швидко отримує точну інформацію в результаті аналізу); швидкий процес ухвалення рішень; можливість запам’ятовувати команди і синтаксис бібліотек аналізу даних та пропонувати альтернативні підходи до аналізу;
• Перевірка та валідація: виявлення невідповідностей у даних та визначення причин їх виникнення;
• Демократизація даних: забезпечення демократизованого доступу до даних (можливість користувачів без специфічних знань у галузі даних аналізувати великі набори даних та вилучати ідеї);
• Автоматичне формування звітів: автоматизація процесу генерування звітів, що забезпечує своєчасний доступ до інформації незалежно від розташування та походження даних.

ШІ передбачає доповнення роботи фахівців у галузі аналізу даних. Основні способи використання ШІ в аналізі даних:

• Генерація коду та усунення помилок при аналізі даних (особливо у роботі з великими наборами даних);
• Пояснення аналізу та висновків для більш глибокого розуміння ситуації (наприклад, чому впав рівень продажів, причини різкого зростання користувачів тощо);
• Генерація синтетичних даних (створення наборів навчальних даних та введення їх у моделі машинного навчання, що значно спрощує процес тестування);
• Створення інтерактивних дашбордів та звітів для швидкого об’єднання даних із кількох джерел в одному місці;
• Автоматичне введення даних із зображень (перетворення зображень табличних даних на цифрові набори без необхідності робити це вручну).