6 façons uniques d'utiliser l'IA dans l'analyse des données

5 façons uniques d'utiliser l'IA dans l'analyse des données

Dans un autre article, nous nous demandons si l 'IA remplacera la programmation. Dans ce rapport, nous concluons que le résultat le plus probable est que l'IA complétera plutôt ceux qui travaillent dans l'analyse des données et la programmation. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA dans l'analyse des données :

1. Générer du code et déboguer les erreurs

Tout d'abord, vous utiliserez très probablement l'IA pour générer du code ou déboguer des erreurs dans l'analyse de données. Ceci est particulièrement utile pour les tâches complexes, telles que la visualisation de grands ensembles de données et la construction de modèles d'apprentissage automatique.

Parmi les assistants de codage IA courants que vous pouvez utiliser, citons l 'assistant IA de DataLab, l 'assistant Anaconda, Jupyter AI et GitHub Copilot.

Pour la génération de code, vous pourrez les utiliser pour créer des blocs de code à des fins d'analyse. Par exemple, vous pouvez solliciter l'IA Jupyter depuis vos environnements de programmation en Python, à condition qu'il exécute le noyau IPython.

En outre, si vous avez écrit vous-même un code plus complexe et que vous avez du mal à l'expliquer dans un texte, vous pouvez demander à l'IA de commenter votre code à votre place. De cette manière, vous pouvez rapidement gagner du temps sur le processus de documentation fastidieux.

Vous pouvez également demander à l'IA de vous fournir des compléments de code, où vous pouvez commencer à taper une fonction et demander à l'IA de compléter le reste du code sur la base des informations que vous avez incluses dans votre commentaire.

Ces outils sont également capables de déboguer les erreurs que vous rencontrez, ce qui raccourcit considérablement le processus de recherche d'une solution.

Si vous utilisez Excel, Microsoft 365 Copilot peut également vous aider à créer des formules et des macros.

2. Expliquer l'analyse et les perspectives

Dans le domaine de l'analyse des données, il est parfois nécessaire d'expliquer les idées et de plonger plus profondément dans les données pour en extraire une véritable vision de l'entreprise. C'est là que l'intelligence artificielle peut vous aider.

En utilisant des outils d'IA pour l'analyse des données comme Tableau GPT, vous pouvez rapidement expliquer qu'un point de données spécifique sur un graphique se comporte d'une certaine manière et fournir des informations plus approfondies à ce sujet.

Par exemple, vous pouvez poser des questions directes telles que :

• "Pourquoi les ventes ont-elles diminué en mars ?
• "Quelle pourrait être la cause de la hausse du nombre d'utilisateurs ?
• "Quel est le meilleur trimestre de l'année en termes de chiffre d'affaires ?

Le chatbot d'IA analysera ensuite vos ensembles de données pour identifier les tendances et les corrélations qui pourraient vous fournir des réponses à vos questions.

Cette fonction peut également être utilisée à d'autres fins, comme l'analyse exploratoire des données lorsque vous rencontrez un nouvel ensemble de données ou une nouvelle base de données dans le cadre de votre projet d'analyse de données.

3. Créer des données synthétiques

Une autre application utile de l'IA dans le domaine de l'analyse est la production de données synthétiques. En fait, selon un rapport de Gartner, on prévoit que les futurs modèles d'IA seront principalement formés par des données synthétiques d'ici 2030.

Une infographie tirée du rapport Gartner - source

Cela peut être particulièrement utile pour les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données.

Par exemple, des ensembles de données d'entraînement peuvent être générés et introduits dans des modèles d'apprentissage automatique. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des outils gratuits tels que ChatGPT ou des outils payants tels que Mostly AI ou Gretel AI.

Il est ainsi plus facile de tester différents modèles et de voir comment ils se comportent avec les données générées. Ceci est particulièrement utile si vous avez besoin d'ensembles de données de formation qui sont plus difficiles à obtenir, comme diverses formes de médias, y compris des images et des vidéos.

L'imputation automatisée des données est un autre moyen par lequel l'IA peut contribuer à l'analyse des données. L'imputation automatisée peut aider à compléter les ensembles de données avec des valeurs manquantes ou des valeurs aberrantes de manière plus précise et plus rapide.

4. Création de tableaux de bord et de rapports

Ensuite, l'IA peut être utilisée pour créer des tableaux de bord et des rapports interactifs.

Par exemple, vous pouvez utiliser un outil piloté par l'IA comme Tableau GPT pour agréger rapidement des données provenant de plusieurs sources dans un tableau de bord ou un rapport convivial.

Vous n'avez même pas besoin d'avoir une expérience préalable dans le domaine de la visualisation de données. Il vous suffit de sélectionner les données que vous souhaitez inclure dans la visualisation, et l'IA les mettra automatiquement en forme sous la forme d'un diagramme ou d'un graphique convivial.

En outre, une autre façon unique d'utiliser l' IA pour aider à créer de beaux graphiques est d'utiliser l' IA Midjourney pour générer des idées accrocheuses pour des tableaux de bord pertinents pour votre analyse. Consultez notre guide sur l 'utilisation de Midjourney pour plus de détails.

Ces idées peuvent ensuite servir d'inspiration pour la création de tableaux de bord.

5. Automatiser la saisie de données à partir d'images

Enfin, pour tous les analystes de données qui utilisent fréquemment Excel ou d'autres feuilles de calcul, l'IA peut être utilisée pour automatiser le processus de saisie de données à partir d'images.

Cette fonction est particulièrement utile pour collecter de grandes quantités de données à partir d'images ou de documents, ce qui vous permet de saisir rapidement les informations nécessaires sans avoir à le faire manuellement.

Des outils tels que la fonction "insérer des données à partir d'une image" d'Excel peuvent vous aider à réaliser cette fonction. Grâce à la vision artificielle, il peut convertir des images de données tabulaires en ensembles de données numériques, ce qui vous permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

Cette fonction est particulièrement utile pour les entreprises du secteur de la santé qui doivent traiter de grandes quantités d'images, telles que des radiographies ou des IRM. L'IA peut aider ces entreprises à extraire et à saisir rapidement les informations cruciales contenues dans ces images, avec précision et rapidité.

6. Améliorer la qualité des données grâce au nettoyage automatisé

Le nettoyage automatisé des données est un autre moyen essentiel par lequel l'IA peut aider les analystes de données. S'assurer que vos données sont propres et exemptes d'erreurs est une étape cruciale avant de commencer l'analyse, mais cela prend souvent beaucoup de temps. Les outils d'IA peuvent automatiser ce processus en identifiant et en corrigeant les incohérences, en supprimant les doublons et en complétant les valeurs manquantes.

Par exemple, les outils de nettoyage des données pilotés par l'IA peuvent détecter et rectifier automatiquement les erreurs de formatage, comme les formats de date incohérents, ou identifier les valeurs aberrantes qui pourraient fausser les résultats de l'analyse. Ils peuvent également suggérer des corrections potentielles ou signaler des domaines nécessitant un examen manuel, ce qui rend le processus plus efficace. Par exemple, Monte Carlo est une plateforme qui contrôle automatiquement la qualité des données, de sorte que les analystes n'ont pas besoin d'écrire des tests manuels. 

En exploitant l'IA pour le nettoyage des données, les analystes peuvent consacrer moins de temps à la préparation des données et plus de temps à l'obtention d'informations, ce qui améliore en fin de compte la précision et la fiabilité de leurs analyses.

Tendances futures de l'IA et de l'analyse des données

L'IA et l'analyse de données sont étroitement liées, et l'avenir de ces deux domaines sera probablement marqué par une intégration croissante. L'IA deviendra de plus en plus importante pour donner un sens aux données, qu'il s'agisse de trouver des modèles dans les données ou de générer des informations à partir de vastes ensembles de données.

On peut s'attendre à de nouveaux développements en matière de génération automatique de rapports, ainsi qu'à une utilisation accrue du NLP pour permettre l'utilisation d'un langage naturel afin de rendre les données plus accessibles et plus compréhensibles.

En outre, l'IA jouera un rôle encore plus important dans la sécurité des données à mesure que la quantité de données personnelles stockées par les entreprises augmentera. Les outils d'IA peuvent identifier des comportements suspects ou des schémas susceptibles d'indiquer une activité malveillante, contribuant ainsi à protéger les données des utilisateurs contre les cybercriminels.

Conclusion

En résumé, l'utilisation et l'importance de l'IA dans l'analyse des données continueront à se banaliser au fil du temps en raison de leurs avantages en termes de rapidité, de validation des données, de démocratisation des données et d'automatisation.

L'avenir de l'IA dans le domaine de l'analyse des données s'annonce passionnant, de nombreux nouveaux outils et applications étant développés en permanence. Il s'agit notamment de coder pour l'analyse des données, d'expliquer un résultat, de créer des données synthétiques, d'élaborer des tableaux de bord et d'automatiser la saisie des données.

Apprendre à appliquer ces techniques et outils vous aidera à rester pertinent en tant que professionnel des données et à bien faire votre travail. Avec l'IA à vos côtés, vous serez en mesure d'effectuer des tâches d'analyse de données de manière plus efficace et plus précise.

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