在数据分析中使用 AI 的 6 种独特方式

在数据分析中使用 AI 的 5 种独特方式

在另一篇文章中，我们探讨了AI 是否会取代编程。我们的结论是，更可能的结果是 AI 将补充数据分析和编程从业者的工作。以下是一些在数据分析中使用 AI 的方式：

1. 生成代码与调试错误

首先，您最有可能将 AI 用于在数据分析中生成代码或调试错误。这对复杂任务尤其有帮助，例如可视化大型数据集和构建机器学习模型。

常见的AI 编码助手包括DataLab 的 AI 助手、Anaconda Assistant、Jupyter AI 和 GitHub Copilot。

在代码生成方面，您可以用它们来创建用于分析的代码块。例如，只要在运行 IPython 内核的 Python 编程环境中，您就可以在其中调用 Jupyter AI。

此外，如果您自己编写了较复杂的代码，但难以用文字解释清楚，您也可以请 AI 为您的代码添加注释。通过这种方式，您可以在繁琐的文档编写过程中快速节省时间。

您还可以让 AI 提供代码补全：您先输入函数开头，AI 会根据您在注释中包含的信息自动补全剩余代码。

这些工具还能够调试您遇到的错误，从而大大缩短查找解决方案的过程。

如果您是 Excel 用户，Microsoft 365 Copilot 也能帮助创建公式和宏。

2. 解释分析与洞察

在数据分析中，要提炼真正的业务洞察，有时需要解释发现并深入挖掘数据。AI 正可在此发挥作用。

使用像 Tableau GPT 这样的数据分析 AI 工具，您可以快速解释图表上某个数据点为何会出现特定表现，并进一步提供深入洞察。

例如，您可以提出以下直截了当的问题：

• “为什么三月的销量下降了？”
• “用户激增的原因可能是什么？”
• “我们今年哪个季度的营收最好？”

随后，AI 聊天机器人会扫描您的数据集，识别可能为这些问题提供答案的趋势和相关性。

这一功能也可用于其他目的，例如在您的数据分析项目中接触新数据集或数据库时进行探索性数据分析。

3. 生成合成数据

AI 在分析领域的另一项有用应用是生成合成数据。事实上，据一份Gartner 报告预测，到 2030 年，未来的 AI 模型将主要依赖合成数据进行训练。

Gartner 报告信息图——来源

这对机器学习工程师和数据科学家尤其有用。

例如，可以生成训练数据集并将其输入机器学习模型。这既可通过 ChatGPT 等免费工具，也可通过 Mostly AI 等付费工具完成。

这使得测试不同模型并观察它们在生成数据上的表现更加容易。如果您需要一些较难获取的训练数据集（如图像、视频等多种媒体形式），这尤其有用。

AI 还可以通过自动化数据插补来帮助数据分析。自动化插补能更准确、更快速地填补缺失值或异常值。

4. 创建仪表板和报告

其次，AI 可用于创建交互式仪表板和报告。

例如，您可以使用像 Tableau GPT 这样的 AI 驱动工具，快速将来自多个来源的数据汇总到一个易用的仪表板或报告中。

您甚至无需具备数据可视化方面的经验。只要选择要纳入可视化的数据，AI 就会自动将其整理为易于理解的图表或图形。

此外，使用 Midjourney AI 生成与您的分析相关、引人注目的仪表板创意，也是利用 AI 辅助绘制精美图表的一种独特方式。更多详情可参阅我们的Midjourney 使用指南。

这些创意随后可作为制作仪表板的灵感来源。

5. 从图像中自动录入数据

最后，对于经常使用 Excel 或其他电子表格的数据分析师来说，AI 可用于将图像中的数据录入流程自动化。

这对于从图像或文档中收集大量数据尤其有用，让您无需手动操作即可快速录入所需信息。

Excel 的“从图片插入数据”功能等工具可以帮助实现这一点。其后端使用计算机视觉技术，可将表格数据的图像转换为数字化数据集，从而为您节省大量时间和精力。

该功能对需要处理大量图像（如 X 光片或核磁共振成像）的医疗保健行业企业尤为实用。AI 能帮助这些企业以高准确度和高速度快速提取并录入图像中的关键信息。

6. 通过自动清洗提升数据质量

AI 还能以自动化数据清洗的方式为数据分析师提供关键帮助。确保数据干净无误是分析前的关键步骤，但往往耗时。AI 工具可通过识别并纠正不一致、去重以及填补缺失值来自动化这一过程。

例如，AI 驱动的数据清洗工具可以自动检测并修正格式错误（如日期格式不一致），或识别可能影响分析结果的离群值。它们还可以提出潜在修正建议或标记需人工复核的区域，从而提升流程效率。比如，Monte Carlo 就是一个自动监控数据质量的平台，分析师无需编写手动测试。

通过利用 AI 进行数据清洗，分析师可以将更少的时间花在数据准备上，把更多精力用于提炼洞察，从而最终提升分析的准确性与可靠性。

AI 与数据分析的未来趋势

AI 与数据分析密不可分，二者的未来很可能是日益深度融合。AI 将在理解数据方面发挥愈发重要的作用——从发现数据中的模式到从大型数据集中生成洞察。

我们有望看到自动化报告生成的进一步发展，以及更多地使用 NLP 进行自然语言提示，从而让数据更易获取、更易理解。

此外，随着企业存储的个人数据量不断增长，AI 在数据安全领域也将发挥更大作用。AI 工具能够识别可疑行为或模式，这些可能表明存在恶意活动，帮助保护用户数据免受网络犯罪分子的侵害。

结语

总之，随着时间推移，AI 在数据分析中的应用与重要性将因其在速度、数据校验、数据民主化和自动化方面的优势而愈发普及。

数据分析领域的 AI 前景令人期待，新的工具和应用层出不穷。其中包括用于数据分析的编码、解释发现、生成合成数据、制作仪表板以及自动化数据录入等。

学习并应用这些技术与工具，将帮助您作为数据从业者保持竞争力，更好地完成工作。有了 AI 的助力，您将能够更高效、更准确地处理数据分析任务。

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