5 maneiras exclusivas de usar a IA na análise de dados

A inteligência artificial está rapidamente se tornando amplamente adotada em muitos aplicativos. Mas como ele realmente ajuda na análise de dados?

Neste artigo, veremos cinco maneiras exclusivas de usar a IA na análise de dados. Cada um desses métodos envolve diferentes ferramentas comumente usadas no campo, para que você possa aplicá-las de forma rápida e fácil.

Continue lendo para descobrir quais são esses métodos exclusivos!

O que é IA na análise de dados?

Em sua essência, a IA na análise de dados é a aplicação da inteligência artificial (IA) para analisar grandes conjuntos de dados. Isso permite que os analistas e cientistas de dados descubram tendências e obtenham insights sobre o comportamento dos consumidores ou de outros conjuntos de dados. Usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina, a IA pode ajudar a entender grandes quantidades de informações de forma rápida e precisa.

A importância da IA na análise de dados

Para que você entenda melhor por que o uso da IA é importante na análise de dados, vamos dar uma olhada em alguns benefícios que ela oferece.

1. Velocidade e eficiência

As ferramentas de IA podem processar dados com muito mais rapidez do que os humanos, o que significa que os insights que você obtém de suas análises são mais rápidos e mais precisos. Isso facilita para as organizações tomarem decisões e agirem rapidamente.

Os seres humanos também não conseguem se lembrar completamente de todos os comandos ou sintaxes de biblioteca das diferentes bibliotecas de análise de dados. Um assistente de IA pode ajudá-lo a procurar rapidamente esses comandos e até mesmo sugerir abordagens alternativas para sua análise.

2. Verificação e validação de fatos

Com as ferramentas de IA, você pode detectar rapidamente inconsistências em seus dados.

Por exemplo, se os resultados analíticos estiverem fora de sincronia com o que você esperava, um chatbot com IA pode ajudar a investigar o motivo disso. Além disso, alguns modelos de IA podem até mesmo destacar erros ou possíveis problemas antes que eles ocorram.

3. Democratização de dados

Além disso, a IA pode proporcionar um acesso mais democratizado aos dados. Você pode saber mais sobre a democratização de dados em um artigo separado.

Ao usar o processamento de linguagem natural (NLP) em chatbots com IA, as empresas podem permitir que usuários comuns que não usam dados analisem grandes conjuntos de dados e extraiam rapidamente os principais insights.

Isso facilita o acesso de usuários menos experientes a conjuntos de dados complexos sem a necessidade de conhecer a linguagem técnica associada à ciência de dados.

4. Geração automatizada de relatórios

Usando a IA, as empresas podem automatizar o processo de geração de relatórios. Em vez de criar relatórios manualmente para cada análise individual, as ferramentas de IA podem gerar relatórios automática e rapidamente.

Esses relatórios automatizados garantem que todos os funcionários tenham acesso às mesmas informações em tempo hábil, independentemente de sua localização ou histórico.

5 maneiras exclusivas de usar a IA na análise de dados

Em um artigo separado, exploraremos se a IA substituirá a programação. Nele, concluímos que o resultado mais provável é que a IA, em vez disso, complementará aqueles que trabalham com análise de dados e programação. Aqui estão algumas das maneiras de usar a IA na análise de dados:

1. Geração de código e depuração de erros

Em primeiro lugar, você provavelmente usará a IA para gerar código ou depurar erros na análise de dados. Isso é particularmente útil para tarefas complexas, como a visualização de grandes conjuntos de dados e a criação de modelos de aprendizado de máquina.

Alguns assistentes de codificação de IA comuns que você pode usar incluem o AI Assistant do DataLab, o Anaconda Assistant, o Jupyter AI e o GitHub Copilot.

Para gerar código, você poderá usá-los para criar blocos de código para análise. Por exemplo, você pode solicitar a IA do Jupyter de dentro de seus ambientes de programação em Python, desde que ele execute o kernel do IPython.

Além disso, se você tiver escrito um código mais complexo sozinho e tiver problemas para explicá-lo em texto, poderá pedir à IA que comente o código para você. Dessa forma, você pode economizar tempo rapidamente no tedioso processo de documentação.

Você também pode fazer com que a IA lhe forneça conclusões de código, em que você pode começar a digitar uma função e fazer com que a IA complete o restante do código com base nas informações que você incluiu em seu comentário.

Essas ferramentas também são capazes de depurar os erros que você encontra, de modo que o processo de busca de uma solução é bastante reduzido.

Se você é um usuário do Excel, o Microsoft 365 Copilot também pode ajudar na criação de fórmulas e macros.

2. Explicação de análises e percepções

Na análise de dados, às vezes é necessário explicar os insights e se aprofundar nos dados para extrair um verdadeiro insight comercial. É nesse ponto que uma IA pode ajudar.

Usando ferramentas de IA para análise de dados, como o Tableau GPT, você pode explicar rapidamente que um ponto de dados específico em um gráfico está se comportando de uma determinada maneira e fornecer informações mais detalhadas sobre ele.

Por exemplo, você pode fazer perguntas diretas, como:

• "Por que as vendas diminuíram em março?"
• "Qual poderia ser a causa do aumento de usuários?"
• "Qual é o nosso melhor trimestre de receita do ano?"

O chatbot de IA examinará seus conjuntos de dados para identificar tendências e correlações que possam lhe fornecer respostas às suas perguntas.

Essa função também pode ser usada para outros fins, como análise exploratória de dados ao encontrar um novo conjunto de dados ou banco de dados em seu projeto de análise de dados.

3. Criação de dados sintéticos

Outra aplicação útil da IA no campo da análise é a produção de dados sintéticos. De fato, de acordo com um relatório da Gartner, a previsão é de que os futuros modelos de IA serão treinados principalmente por dados sintéticos até 2030.

Um infográfico do relatório da Gartner - fonte

Isso pode ser especialmente útil para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados.

Por exemplo, conjuntos de dados de treinamento podem ser gerados e alimentados em modelos de aprendizado de máquina. Isso pode ser feito por meio de ferramentas gratuitas, como o ChatGPT, ou ferramentas pagas, como o Mostly AI ou o Gretel AI.

Isso facilita o teste de diferentes modelos e a verificação do desempenho deles com os dados gerados. Isso é especialmente útil se você precisar de alguns conjuntos de dados de treinamento que são mais difíceis de obter, como várias formas de mídia, incluindo imagens e vídeos.

Outra maneira pela qual a IA pode ajudar na análise de dados é por meio da imputação automatizada de dados. A imputação automatizada pode ajudar a preencher conjuntos de dados com valores ausentes ou discrepantes de forma mais precisa e rápida.

4. Criação de painéis e relatórios

Em seguida, a IA pode ser usada para criar painéis e relatórios interativos.

Por exemplo, você pode usar uma ferramenta orientada por IA, como o Tableau GPT, para agregar rapidamente dados de várias fontes em um painel ou relatório de fácil utilização.

Você não precisa ter nenhuma experiência prévia no campo da visualização de dados. Tudo o que você precisa fazer é selecionar os dados que deseja incluir na visualização, e a IA os formatará automaticamente em um gráfico ou diagrama de fácil utilização.

Além disso, outra maneira exclusiva de usar a IA para ajudar na criação de gráficos bonitos é usar a IA do Midjourney para gerar algumas ideias atraentes para painéis relevantes para sua análise. Confira nosso guia sobre como usar o Midjourney para obter mais detalhes.

Essas ideias podem ser usadas como inspiração para a criação de painéis.

5. Entrada de dados automatizada a partir de imagens

Por fim, para todos os analistas de dados que usam frequentemente o Excel ou outras planilhas, a IA pode ser usada para automatizar o processo de entrada de dados a partir de imagens.

Isso é especialmente útil para coletar grandes quantidades de dados de imagens ou documentos, permitindo que você insira rapidamente as informações necessárias sem precisar fazer isso manualmente.

Ferramentas como o recurso "inserir dados da imagem" no Excel podem ajudar com essa função. Usando a visão computacional no back-end, ele pode converter imagens de dados tabulares em conjuntos de dados digitais que podem lhe poupar muito tempo e esforço.

Esse recurso é especialmente útil para empresas do setor de saúde que precisam processar grandes quantidades de imagens, como raios X ou ressonâncias magnéticas. A IA pode ajudar essas empresas a extrair e inserir rapidamente informações cruciais encontradas nessas imagens com precisão e rapidez.

Tendências futuras em IA e análise de dados

A IA e a análise de dados estão intimamente ligadas, e o futuro de ambas provavelmente será de crescente integração. A IA se tornará cada vez mais importante para dar sentido aos dados - desde encontrar padrões nos dados até gerar insights a partir de grandes conjuntos de dados.

Podemos esperar um maior desenvolvimento na geração automatizada de relatórios, bem como um maior uso da PNL para permitir a solicitação em uma linguagem natural para tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis.

Além disso, a IA se tornará uma força ainda maior na segurança de dados à medida que a quantidade de dados pessoais armazenados pelas empresas aumentar. As ferramentas de IA podem identificar comportamentos ou padrões suspeitos que podem indicar atividades maliciosas, ajudando a proteger os dados do usuário contra criminosos cibernéticos.

Conclusão

Em resumo, o uso e a importância da IA na análise de dados continuarão a se tornar mais comuns com o passar do tempo devido a seus benefícios em termos de velocidade, validação de dados, democratização de dados e automação.

O futuro da IA na análise de dados parece ser empolgante, com muitas ferramentas e aplicativos novos sendo desenvolvidos o tempo todo. Algumas delas incluem codificação para análise de dados, explicação de uma descoberta, criação de dados sintéticos, elaboração de painéis e automação da entrada de dados.

Aprender a aplicar essas técnicas e ferramentas o ajudará a permanecer relevante como profissional de dados, auxiliando-o a fazer bem o seu trabalho. Com a IA ao seu lado, você poderá realizar tarefas de análise de dados com mais eficiência e precisão.

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