Анализ разговорных данных преодоление шума для поиска истинной информации

Анализ разговорных данных и преодоление шума в поиске истинной информации

С быстрым развитием искусственного интеллекта и распространением аналитики, основанной на искусственном интеллекте, я уверен, вы слышали о ChatGPT или других больших языковых моделях (LLM), которые интегрируются в инструменты бизнес-аналитики и аналитику. Однако среди всего этого шума и волнения есть также много дезинформации и шума в этой области. Многие приложения утверждают, что используют искусственный интеллект и ChatGPT для анализа данных, но при этом предлагают только базовые функции, которые не используют их полный потенциал. Так как отсеять множество инструментов и определить лучший для вашей организации?

Общие подходы к использованию ChatGPT для анализа данных

Существуют два общих подхода к использованию ChatGPT для анализа данных. Первый подход заключается в использовании ChatGPT для выполнения анализа данных непосредственно на основе необработанных данных. Второй подход заключается в использовании ChatGPT для генерации запросов данных на Python или SQL, которые затем выполняются на основе данных. Однако оба подхода имеют свои ограничения, которые ограничивают глубину и качество анализа. Давайте посмотрим, почему существуют эти ограничения и что можно сделать вместо этого, чтобы использовать возможности разговорного искусственного интеллекта для аналитики данных.

1. Непосредственный анализ данных с использованием ChatGPT:

• Генеративное искусственное интеллекта для временных рядов
• Как генеративное искусственное интеллекта нарушает практики обработки данных
• Как выбрать правильную стратегию визуализации данных для вашего проекта

Для использования ChatGPT для непосредственного анализа данных пользователи должны извлечь, форматировать и загрузить свои данные в ChatGPT. После того, как данные на месте, пользователи могут начать задавать вопросы или делать запросы на естественном языке. Затем ChatGPT интерпретирует вопросы, ищет в данных соответствующие шаблоны и анализирует результаты для генерации результата. Однако, поскольку ChatGPT не обладает встроенными возможностями анализа данных, его способность отвечать на широкие или сложные запросы ограничена, и задавать открытые вопросы, требующие продвинутого анализа данных, не дает значимых результатов. Этот подход имеет недостатки по нескольким причинам:

• Существуют ограничения по типам форматов данных, которые ChatGPT может анализировать.
• ChatGPT не может обрабатывать большие объемы данных и имеет строгий верхний предел по объему данных, которые могут быть проанализированы. Современные организации генерируют ежедневные объемы данных, которые легко превышают этот порог.
• Время отклика на запросы анализа данных с использованием ChatGPT крайне медленное, даже на небольших наборах данных.
• Сложность и точность сгенерированных результатов ограничены и несравнимы с результатами, полученными аналитиками данных.

2. Использование ChatGPT для генерации запросов данных

Альтернативный подход заключается в использовании естественно-языковых возможностей ChatGPT для создания запросов данных на основе вопросов пользователей. Здесь пользователи задают вопросы, и ChatGPT переводит их в запросы, которые соответствуют намерениям пользователя. Затем эти запросы выполняются напрямую в базе данных для извлечения соответствующих данных. Этот подход упрощает процесс анализа данных, устраняя необходимость в продвинутых технических навыках в SQL или других языках запросов. Главным недостатком этого подхода является то, что пользователи могут задавать только вопросы, которые могут быть переведены в конкретный запрос данных и затем получить информативный ответ.

Хотя этот подход может упростить процесс запроса, он по-прежнему не обладает достаточной глубиной и сложностью для выявления значимых идей, особенно с большими и сложными наборами данных, потому что:

• Пользователи ограничены в задании прямых вопросов.
• Нет возможности отвечать на открытые или сложные вопросы.
• Недостаточная глубина исследования данных для поиска значимых идей.
• Представляются неточные результаты, если намерения пользователя и сгенерированный запрос не полностью совпадают.

Оба обсуждаемых до сих пор подхода имеют свои плюсы и минусы, но возможно ли найти лучшее решение?

Как должна выглядеть идеальная интеграция ChatGPT с аналитикой данных?

Надежное и эффективное решение для аналитики данных на основе искусственного интеллекта должно выходить за рамки помощи в выполнении базового анализа. Оно должно быть способно управлять большими объемами данных, позволяя масштабироваться с постоянно растущими объемами информации, генерируемой бизнесом и организациями. Оно должно быть способно анализировать сложные взаимосвязи между данными, чтобы обнаруживать скрытые закономерности и тенденции, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Решение должно обеспечивать быстрые и точные результаты, позволяя пользователям принимать своевременные решения на основе данных при минимизации риска ошибок. Оно должно использовать передовые техники науки о данных и продвинутый статистический анализ для проверки и подтверждения результатов, гарантируя, что сгенерированные идеи являются надежными и действенными.

Оно также должно быть доступно для пользователей без обширных технических навыков. Оно должно иметь интуитивный интерфейс, позволяющий пользователям задавать вопросы о своих данных с использованием прямых или открытых формулировок и получать исчерпывающие ответы, помогая демократизировать доступ к осмысленным идеям на основе данных.

Представляем DataGPT: революционное решение для разговорного анализа данных

DataGPT открывает новую эру AI-обеспеченного анализа данных. Он объединяет выдающиеся способности понимания и генерации естественного языка LLM с передовой аналитической платформой. Пользователи могут задавать любые вопросы на естественном языке и анализировать свои данные с использованием передовых алгоритмов анализа DataGPT. Результаты представляются в естественном языке, что делает их легкими для чтения и понимания. Преимущества такого подхода включают:

• Пользователи могут задавать любые прямые или открытые вопросы и получать исчерпывающие ответы.
• Пользователи получают быстрые и точные результаты, даже при больших объемах данных.
• Шаблоны, взаимосвязи и тренды в сложных данных автоматически обнаруживаются в результатах.
• Определяются и выделяются наиболее значимые факторы автоматически.

Это интегрированное решение предоставляет пользователям всесторонний, мощный и легко доступный способ исследования их данных. Они могут задавать конкретные или исследовательские вопросы и получать информативные и точные ответы в разговорном стиле. Такой подход позволяет всем пользователям осуществлять аналитику данных без необходимости обладать техническими навыками или экспертизой в области анализа данных.

DataGPT изменяет способ взаимодействия пользователей с их данными, создавая увлекательный и интуитивно понятный опыт, который дает им возможность принимать решения на основе данных, полностью понимая их.

Посмотрите DataGPT здесь с помощью этого короткого демонстрационного видео:

Ключевые возможности платформы DataGPT, сделавшие это возможным

Это инновационное решение стало возможным благодаря следующим ключевым особенностям нашей платформы анализа данных DataGPT:

1. Lightning Cache: Высокооптимизированный движок запросов данных, специально разработанный для анализа данных, Lightning Cache обеспечивает быстрые результаты без ущерба для точности. Это позволяет DataGPT анализировать миллионы точек данных и мгновенно предоставлять результаты по доле стоимости традиционных хранилищ данных.
2. Продвинутые алгоритмы анализа: Эти передовые алгоритмы автоматически разбивают, сегментируют и проверяют все комбинации данных, чтобы определить факторы, которые являются значимыми и влиятельными для ваших ключевых показателей. Вам больше не нужно вручную проверять несколько отчетов или панелей управления, DataGPT устраняет шум из ваших данных и предоставляет проницательные и точные идеи.
3. Комплексные API-интерфейсы: Функции анализа данных DataGPT доступны через API-интерфейсы, предоставляющие результаты для любого типа запросов данных. Они могут отвечать на открытые вопросы, такие как “Почему упал доход?”, используя алгоритмы анализа DataGPT; а также на прямые вопросы, такие как “Какие покупки были сделаны повторно на этой неделе?”. Эти API обеспечивают идеальные точки интеграции для запросов и результатов на естественном языке.

DataGPT выделяется как беспрецедентное решение для аналитики данных, объединяющее мощное сочетание понимания естественного языка и экспертизы в области анализа данных. Оно позволяет пользователям легко исследовать свои данные, задавая любые вопросы и получая точные и информативные ответы, которые раскрывают их полный потенциал.

Узнайте больше о DataGPT

Оригинальная статья опубликована здесь. Перепечатка разрешена.