6 einzigartige Wege, KI in der Datenanalyse zu nutzen

5 einzigartige Wege, KI in der Datenanalyse zu nutzen

In einem separaten Artikel gehen wir der Frage nach, ob KI das Programmieren ersetzen wird. Darin kommen wir zu dem Schluss, dass KI höchstwahrscheinlich eher eine Ergänzung für Beschäftigte in der Datenanalyse und Programmierung sein wird. Hier sind einige Möglichkeiten, KI in der Datenanalyse einzusetzen:

1. Code generieren und Fehler beheben

Zunächst einmal wirst du KI höchstwahrscheinlich zum Generieren von Code oder zum Debuggen von Fehlern bei der Datenanalyse verwenden. Das ist besonders hilfreich bei komplexen Aufgaben wie der Visualisierung großer Datensätze und der Erstellung von Machine-Learning-Modellen.

Einige gängige KI-Assistenten, die du verwenden kannst, sind der KI-Assistent von DataLab, der Anaconda-Assistent, Jupyter AI und GitHub Copilot.

Für die Codegenerierung kannst du sie nutzen, um Codeblöcke für die Analyse zu erstellen. Du kannst zum Beispiel die Jupyter-KI aus deiner Programmierumgebung in Python heraus aufrufen, solange sie den IPython-Kernel ausführt.

Wenn du selbst einen komplexeren Code geschrieben hast und Schwierigkeiten hast, ihn in Textform zu erklären, kannst du die KI bitten, deinen Code für dich zu kommentieren. Auf diese Weise kannst du schnell Zeit für die mühsame Dokumentation sparen.

Du kannst die KI auch dazu bringen, dir Code-Vervollständigungen zu geben, bei denen du eine Funktion eintippst und die KI den Rest des Codes auf der Grundlage der Informationen, die du in deinem Kommentar angegeben hast, vervollständigt.

Diese Tools sind auch in der Lage, auftretende Fehler zu beheben, sodass die Suche nach einer Lösung stark verkürzt wird.

Wenn du Excel nutzt, kann dir der Microsoft 365 Copilot auch beim Erstellen von Formeln und Makros helfen.

2. Erklärende Analysen & Erkenntnisse

Bei der Datenanalyse ist es manchmal notwendig, Einblicke zu erklären und tiefer in die Daten einzutauchen, um echte Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Hier kann eine KI helfen.

Mit KI-Tools für die Datenanalyse wie Tableau GPT kannst du schnell erklären, warum sich ein bestimmter Datenpunkt in einem Diagramm auf eine bestimmte Weise verhält und tiefere Einblicke gewähren.

Du kannst zum Beispiel ganz einfache Fragen stellen wie:

• "Warum sind die Verkäufe im März zurückgegangen?"
• "Was könnte die Ursache für den Anstieg der Nutzerzahlen sein?"
• "Welches ist unser umsatzstärkstes Quartal in diesem Jahr?"

Der KI-Chatbot durchsucht dann deine Datensätze, um Trends und Korrelationen zu erkennen, die dir Antworten auf deine Fragen liefern könnten.

Diese Funktion kann auch für andere Zwecke genutzt werden, z. B. für die explorative Datenanalyse, wenn du in deinem Datenanalyseprojekt auf einen neuen Datensatz oder eine neue Datenbank stößt.

3. Synthetische Daten erstellen

Eine weitere nützliche Anwendung von KI im Bereich der Analytik ist die Erstellung von synthetischen Daten. Einem Bericht von Gartner zufolge wird vorausgesagt, dass zukünftige KI-Modelle bis 2030 hauptsächlich mit synthetischen Daten trainiert werden.

Eine Infografik aus dem Gartner-Bericht - Quelle

Das kann besonders für Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler nützlich sein.

So können zum Beispiel Trainingsdatensätze erstellt und in Machine-Learning-Modelle eingespeist werden. Das kannst du entweder mit kostenlosen Tools wie ChatGPT oder mit kostenpflichtigen Tools wie Mostly AI oder Gretel AI machen.

Das macht es einfacher, verschiedene Modelle zu testen und zu sehen, wie sie mit den generierten Daten funktionieren. Das ist besonders nützlich, wenn du Trainingsdatensätze benötigst, die schwieriger zu beschaffen sind, wie z. B. verschiedene Formen von Medien, einschließlich Bilder und Videos.

Eine weitere Möglichkeit, wie KI bei der Datenanalyse helfen kann, ist die automatische Datenimputation. Eine automatisierte Imputation kann dabei helfen, Datensätze mit fehlenden Werten oder Ausreißern genauer und schneller zu ergänzen.

4. Dashboards und Berichte erstellen

Als Nächstes kann KI genutzt werden, um interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen.

Du kannst zum Beispiel ein KI-gesteuertes Tool wie Tableau GPT verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen schnell in einem benutzerfreundlichen Dashboard oder Bericht zusammenzufassen.

Du musst noch nicht einmal Vorkenntnisse im Bereich der Datenvisualisierung haben. Du musst nur die Daten auswählen, die du in die Visualisierung aufnehmen möchtest, und die KI formatiert sie automatisch in ein benutzerfreundliches Diagramm oder eine Grafik.

Eine weitere einzigartige Möglichkeit, KI zur Unterstützung bei der Erstellung schöner Diagramme zu nutzen, ist die Verwendung der Midjourney-KI, um auffällige Ideen für Dashboards zu generieren, die für deine Analyse relevant sind. In unserem Leitfaden zur Nutzung von Midjourney findest du weitere Informationen.

Diese Ideen können dann als Inspiration für die Erstellung von Dashboards genutzt werden.

5. Dateneingabe aus Bildern automatisieren

Für alle Datenanalysten, die häufig mit Excel oder anderen Tabellenkalkulationen arbeiten, kann KI den Prozess der Dateneingabe aus Bildern automatisieren.

Das ist besonders nützlich, um große Datenmengen aus Bildern oder Dokumenten zu erfassen. So kannst du die notwendigen Informationen schnell eingeben, ohne sie manuell eingeben zu müssen.

Tools wie die Funktion "Daten aus Bild einfügen" in Excel können bei dieser Funktion helfen. Mit Hilfe von Computer Vision im Backend kann es Bilder von Tabellendaten in digitale Datensätze umwandeln, die dir viel Zeit und Mühe sparen können.

Diese Funktion ist besonders nützlich für Unternehmen im Gesundheitswesen, die große Mengen an Bildern verarbeiten müssen, z. B. Röntgenbilder oder MRTs. KI kann diesen Unternehmen helfen, wichtige Informationen aus diesen Bildern schnell und präzise zu extrahieren und einzugeben.

6. Verbesserung der Datenqualität durch automatische Bereinigung

Eine weitere wichtige Möglichkeit, wie KI Datenanalysten unterstützen kann, ist die automatische Datenbereinigung. Die Sicherstellung, dass deine Daten sauber und fehlerfrei sind, ist ein entscheidender Schritt, bevor die Analyse beginnt, aber oft sehr zeitaufwändig. KI-Tools können diesen Prozess automatisieren, indem sie Ungereimtheiten erkennen und korrigieren, Duplikate entfernen und fehlende Werte auffüllen.

KI-gesteuerte Datenbereinigungstools können zum Beispiel automatisch Formatierungsfehler, wie inkonsistente Datumsformate, erkennen und korrigieren oder Ausreißer identifizieren, die die Analyseergebnisse verfälschen könnten. Sie können auch mögliche Korrekturen vorschlagen oder Bereiche markieren, die eine manuelle Überprüfung erfordern, um den Prozess effizienter zu gestalten. Monte Carlo ist zum Beispiel eine Plattform, die die Datenqualität automatisch überwacht, damit Analysten keine manuellen Tests schreiben müssen. 

Durch den Einsatz von KI für die Datenbereinigung können Analysten weniger Zeit für die Datenaufbereitung und mehr Zeit für die Gewinnung von Erkenntnissen aufwenden, was letztlich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Analysen verbessert.

Zukünftige Trends in KI und Datenanalyse

KI und Datenanalyse sind eng miteinander verwoben, und beide werden in Zukunft wahrscheinlich immer stärker miteinander verschmelzen. KI wird immer wichtiger, um Daten sinnvoll zu nutzen - von der Suche nach Mustern in Daten bis hin zur Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datensätzen.

Es ist zu erwarten, dass die automatische Erstellung von Berichten weiterentwickelt wird und dass NLP verstärkt eingesetzt wird, um die Daten in natürlicher Sprache zugänglich und verständlich zu machen.

Außerdem wird KI eine noch größere Rolle bei der Datensicherheit spielen, da die Menge der von Unternehmen gespeicherten persönlichen Daten wächst. KI-Tools können verdächtiges Verhalten oder Muster erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten könnten, und helfen so, Nutzerdaten vor Cyberkriminellen zu schützen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz und die Bedeutung von KI in der Datenanalyse im Laufe der Zeit aufgrund ihrer Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Datenvalidierung, Datendemokratisierung und Automatisierung weiter zunehmen werden.

Die Zukunft der KI in der Datenanalyse sieht spannend aus, denn es werden ständig neue Tools und Anwendungen entwickelt. Dazu gehören das Codieren von Datenanalysen, das Erklären von Ergebnissen, das Erstellen synthetischer Daten, das Erstellen von Dashboards und das Automatisieren der Dateneingabe.

Wenn du lernst, diese Techniken und Werkzeuge anzuwenden, bleibst du als Datenexperte relevant und kannst deine Arbeit gut erledigen. Mit KI an deiner Seite kannst du Datenanalyseaufgaben effizienter und genauer angehen.

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• Erstellen von Dashboards mit Tableau. Lerne, wie du mit Tableau interaktive und aufschlussreiche Dashboards erstellst, um die Ergebnisse deiner Datenanalyse zu präsentieren.
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