Veri Analitiğinde Yapay Zekayı Kullanmanın 6 Benzersiz Yolu

Veri Analitiğinde Yapay Zekayı Kullanmanın 5 Benzersiz Yolu

Ayrı bir yazıda, yapay zekanın programlamanın yerini alıp almayacağını inceliyoruz. Orada, en olası sonucun yapay zekanın veri analitiği ve programlamada çalışanları tamamlaması olduğu sonucuna varıyoruz. İşte yapay zekayı veri analizinde kullanmanın bazı yolları:

1. Kod üretme ve hataları ayıklama

İlk olarak, büyük olasılıkla veri analizinde kod üretmek veya hataları ayıklamak için yapay zekayı kullanacaksınız. Bu, büyük veri kümelerinin görselleştirilmesi ve makine öğrenimi modellerinin oluşturulması gibi karmaşık görevler için özellikle yararlıdır.

Kullanabileceğiniz bazı yaygın yapay zeka kodlama asistanları arasında DataLab'in Yapay Zeka Asistanı, Anaconda Assistant, Jupyter AI ve GitHub Copilot bulunur.

Kod üretimi için, analiz amaçlı kod blokları oluşturmak üzere bu araçları kullanabilirsiniz. Örneğin, Python programlama ortamlarınızda IPython çekirdeği çalıştığı sürece Jupyter AI'ı komut vererek kullanabilirsiniz.

Ayrıca, kendi başınıza daha karmaşık bir kod yazdıysanız ve bunu metinle açıklamakta zorlanıyorsanız, yapay zekadan kodunuza açıklama satırları eklemesini isteyebilirsiniz. Bu sayede, zahmetli dokümantasyon sürecinde hızlıca zaman kazanabilirsiniz.

Yapay zekanın size kod tamamlama sağlamasını da isteyebilirsiniz; bir fonksiyonu yazmaya başlarsınız, yorumunuza eklediğiniz bilgilere dayanarak yapay zeka kalan kodu tamamlar.

Bu araçlar, karşılaştığınız hataları ayıklayabildiği için çözüm arama süresi büyük ölçüde kısalır.

Excel kullanıcısıysanız, Microsoft 365 Copilot formül ve makro oluşturmada da yardımcı olabilir.

2. Analizi ve içgörüleri açıklama

Veri analitiğinde, gerçek iş içgörüsünü çıkarmak için bulguları açıklamak ve veriye daha derinlemesine dalmak bazen gereklidir. İşte burada yapay zeka yardımcı olabilir.

Tableau GPT gibi veri analizi için yapay zeka araçlarını kullanarak, bir grafikteki belirli bir veri noktasının neden belirli bir şekilde davrandığını hızlıca açıklayabilir ve bununla ilgili daha derin içgörüler sunabilirsiniz.

Örneğin şu gibi doğrudan sorular sorabilirsiniz:

• "Satışlar Mart ayında neden düştü?"
• "Kullanıcılardaki sıçramanın nedeni ne olabilir?"
• "Yılın en iyi gelir çeyreğimiz hangisi?"

Ardından yapay zeka sohbet botu, sorularınıza yanıt olabilecek eğilimleri ve korelasyonları belirlemek için veri kümelerinizi tarar.

Bu işlev, veri analitiği projenizde yeni bir veri kümesi veya veritabanıyla karşılaştığınızda keşifsel veri analizi gibi diğer amaçlar için de kullanılabilir.

3. Sentetik veri oluşturma

Analitik alanında yapay zekanın bir diğer yararlı uygulaması sentetik veri üretimidir. Nitekim bir Gartner raporuna göre, 2030 yılına kadar gelecekteki yapay zeka modellerinin çoğunlukla sentetik verilerle eğitileceği öngörülüyor.

Gartner raporundan bir infografik - kaynak

Bu, makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri için özellikle yararlı olabilir.

Örneğin, eğitim veri setleri oluşturulup makine öğrenimi modellerine beslenebilir. Bu, ChatGPT gibi ücretsiz araçlarla veya Mostly AI gibi ücretli araçlarla yapılabilir.

Bu, farklı modelleri test etmeyi ve oluşturulan verilerle nasıl performans gösterdiklerini görmeyi kolaylaştırır. Bu, görüntüler ve videolar gibi çeşitli medya türleri dahil, elde edilmesi daha zor eğitim veri setlerine ihtiyaç duyduğunuzda özellikle kullanışlıdır.

Yapay zekanın veri analizine yardımcı olmasının bir diğer yolu da otomatik veri imputasyonudur. Otomatik imputasyon, eksik değerleri veya aykırı değerleri daha doğru ve hızlı bir şekilde doldurarak veri kümelerini tamamlamaya yardımcı olabilir.

4. Panolar ve raporlar oluşturma

Sırada, yapay zeka etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmak için kullanılabilir.

Örneğin, Tableau GPT gibi yapay zeka destekli bir aracı kullanarak, birden fazla kaynaktaki verileri kullanıcı dostu bir panoya veya rapora hızla bir araya getirebilirsiniz.

Veri görselleştirme alanında önceden bir deneyiminizin olmasına bile gerek yok. Tek yapmanız gereken görselleştirmeye dahil etmek istediğiniz verileri seçmek; yapay zeka bunu otomatik olarak kullanıcı dostu bir grafik ya da diyagrama dönüştürecektir.

Buna ek olarak, yapay zekayı güzel grafikler oluşturmaya yardımcı olacak başka özgün bir şekilde kullanmak için Midjourney AI'ı analizinizle ilgili panolar için dikkat çekici fikirler üretmekte kullanabilirsiniz. Daha fazla ayrıntı için Midjourney nasıl kullanılır rehberimize göz atın.

Bu fikirler daha sonra pano oluşturmak için ilham olarak alınabilir.

5. Görsellerden veri girişi otomasyonu

Son olarak, Excel veya diğer e-tabloları sıkça kullanan tüm veri analistleri için, yapay zeka görsellerden veri girişini otomatikleştirmek için kullanılabilir.

Bu, görsellerden veya belgelerden büyük miktarda veri toplamak için özellikle kullanışlıdır; gerekli bilgileri manuel olarak girmek zorunda kalmadan hızlıca girmenize olanak tanır.

Excel'deki "resimden veri ekle" gibi özellikler bu işlevde yardımcı olabilir. Arka planda bilgisayarla görme kullanarak, tablo verilerinin görsellerini dijital veri setlerine dönüştürebilir; bu da size çok fazla zaman ve emek tasarrufu sağlar.

Bu özellik, röntgen veya MR gibi çok sayıda görseli işlemeleri gereken sağlık sektörü işletmeleri için özellikle faydalıdır. Yapay zeka, bu işletmelerin bu görsellerde bulunan kritik bilgileri hız ve doğrulukla hızlıca çıkarmasına ve girmesine yardımcı olabilir.

6. Otomatik temizleme ile veri kalitesini artırma

Yapay zekanın veri analistlerine yardımcı olabileceği bir başka kritik yol da otomatik veri temizlemedir. Analize başlamadan önce verinizin temiz ve hatalardan arınmış olmasını sağlamak kritik bir adımdır; ancak çoğu zaman zaman alır. Yapay zeka araçları, tutarsızlıkları belirleyip düzeltmek, yinelemeleri kaldırmak ve eksik değerleri doldurmak suretiyle bu süreci otomatikleştirebilir.

Örneğin, yapay zeka destekli veri temizleme araçları, tutarsız tarih formatları gibi biçimlendirme hatalarını otomatik olarak tespit edip düzeltebilir veya analiz sonuçlarını çarpıtabilecek aykırı değerleri belirleyebilir. Ayrıca, olası düzeltmeler önerebilir veya manuel inceleme gerektiren alanları işaretleyebilir; böylece süreç daha verimli hale gelir. Örneğin, Monte Carlo, analistlerin manuel test yazmasına gerek kalmadan veri kalitesini otomatik olarak izleyen bir platformdur. 

Veri temizleme için yapay zekadan yararlanarak analistler veri hazırlığına daha az, içgörü çıkarmaya daha çok zaman ayırabilir; bu da analizlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini nihayetinde artırır.

Yapay Zeka ve Veri Analitiğinde Gelecek Eğilimler

Yapay zeka ve veri analitiği yakından iç içedir ve her ikisinin geleceği muhtemelen artan bir entegrasyon olacaktır. Yapay zeka, veriyi anlamlandırmada - verideki desenleri bulmaktan büyük veri kümelerinden içgörü üretmeye kadar - giderek daha önemli hale gelecektir.

Otomatik rapor üretiminde daha fazla gelişme ve veriyi daha erişilebilir ve anlaşılır kılmak için doğal dilde komut vermeyi mümkün kılan NLP kullanımında artış görmeyi bekleyebiliriz.

Ayrıca, şirketler tarafından saklanan kişisel veri miktarı arttıkça yapay zeka veri güvenliğinde daha da büyük bir güç haline gelecektir. Yapay zeka araçları, kötü niyetli etkinliği gösterebilecek şüpheli davranışları veya kalıpları belirleyerek kullanıcı verilerini siber suçlulara karşı korumaya yardımcı olabilir.

Sonuç

Özetle, hız, veri doğrulaması, verinin demokratikleşmesi ve otomasyon alanlarındaki faydaları sayesinde, yapay zekanın veri analitiğinde kullanımı ve önemi zamanla daha da yaygınlaşacaktır.

Veri analitiğinde yapay zekanın geleceği heyecan verici görünüyor; sürekli geliştirilen birçok yeni araç ve uygulama var. Bunlardan bazıları, veri analizi için kod yazma, bir bulguyu açıklama, sentetik veri oluşturma, panolar hazırlama ve veri girişini otomatikleştirmeyi içerir.

Bu teknik ve araçları kullanmayı öğrenmek, bir veri profesyoneli olarak güncel kalmanıza yardımcı olacak ve işinizi iyi yapmanızı sağlayacaktır. Yapay zeka yanınızdayken, veri analizi görevlerini daha verimli ve daha doğru şekilde yerine getirebileceksiniz.

Yapay Zeka ve Veri Analitiğine daha derinlemesine dalmak ister misiniz? DataCamp, bu alanlarda bilgi ve becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak çeşitli özel kurslar ve eğitimler sunuyor.

• Artificial Intelligence Fundamentals. Temellerle başlayın ve yapay zekanın temel kavramlarını, uygulamalarını ve gelecekteki olasılıklarını anlayın.
• Machine Learning Scientist with Python track. Makine öğrenimi algoritmalarını ve modellerini keşfedin; Python kullanarak etkili veri analizi için nasıl uygulayacağınızı öğrenin.
• Creating Dashboards with Tableau. Veri analizi bulgularınızı sunmak için Tableau ile etkileşimli ve içgörülü panolar oluşturmayı öğrenin.
• Data Visualization with Python. Python kullanarak çeşitli görselleştirme tekniklerini öğrenerek veri sunum becerilerinizi geliştirin.