揭示生成式 AI 在数据叙事和分析中的影响

文章目录

一、介绍二、了解生成式 AI三、数据故事讲述：将生成式 AI 与分析相结合3.1 案例研究：生成式 AI 推动业务效率叙事3.2 使用 GPT 4 提高业务效率3.3 使用 GPT-4 进行高级数据分析3.4 使用 GPT-4 进行数据分析和讲故事

四、使用生成式 AI 评估超支五、利用人工智能的隐私和道德考量六、结论

一、介绍

在广阔的数据分析领域，改变游戏规则的最深刻的发展之一是生成式人工智能 （GAI）。这是一个激动人心的时刻，人工智能不仅仅是基于历史数据进行处理和预测;它正在创造一些全新的东西，彻底改变数据叙事和分析过程。在最近的一次会议中，我有机会探讨了这项技术创新的基本原理、架构和潜在影响。以下是我们介绍的内容的简明摘要。

学习目标

了解生成式 AI 的基础知识。通过生成式 AI 学习各种数据叙事技巧。承认生成式 AI 在数据分析中的合乎道德的实施。

二、了解生成式 AI

生成式 AI 代表了人工智能的一个子集，专注于创建新颖的内容。传统的人工智能根据历史数据进行训练，并做出推断或预测。相比之下，生成式 AI 合成新内容，涵盖视觉、音频和文本创作。有几个架构定义了这个领域，包括生成对抗网络 （GAN）、变分自动编码器 （VAE） 和自回归模型或转换器。

GAN和VAE

生成对抗网络变分自动编码器

GAN采用两个神经网络，一个生成器和一个鉴别器，一起训练。这种对抗性过程通过生成与真实数据非常相似的数据来优化两个网络，同时区分真实数据和生成的数据。VAE略有不同，但具有相同的生成目的。

当今 AI 模型中最常见的是基于变形金刚的 ChatGPT 等自回归模型。这些模型按顺序创建数据，对先前的元素进行调节，并允许它们预测下一个序列元素。了解这些模型为有效利用人工智能提供了战略优势。

三、数据故事讲述：将生成式 AI 与分析相结合

数据分析的影响在于数据叙事。虽然初始阶段侧重于定义、收集、清理和分析数据，但关键在于呈现阶段。在这方面，我们必须有效地交流调查结果。精心制作叙事、准备视觉效果和检查逻辑在讲故事中起着举足轻重的作用。使用生成式 AI 可以显着影响此过程的第一步和第二步。

这就是讲故事的用武之地。数据呈现中的故事讲述涉及与利益相关者建立联系，了解他们的需求，并提出分析以促进决策。 然而，尽管这一阶段在传达数据的影响方面至关重要，但在分析课程中往往没有得到重视。

3.1 案例研究：生成式 AI 推动业务效率叙事

本案例研究举例说明了生成式 AI（尤其是 GPT-4）如何帮助分析师确定其演示目的和角色清晰度。通过向 ChatGPT 提出具体问题，例如“如何在不裁员的情况下专注于战略性地降低运营成本”，AI 的建议可以帮助指导和完善叙事和演示策略。

3.2 使用 GPT 4 提高业务效率

必须了解，生成式人工智能并不完全创建内容，而是充当头脑风暴合作伙伴，提供方向和想法，并允许分析师微调他们的策略。以下是生成式 AI 如何帮助进行数据分析和讲故事，从而提高业务效率。

3.3 使用 GPT-4 进行高级数据分析

GPT-4 的先进功能开启了大量可能性。根据我的经验，我选择使用 ChatGPT 是因为它的可信度和精确性。虽然有像 LlaMA 这样的替代 AI 模型，但每种模型都有其独特的优势。我发现 ChatGPT 是一个不错的选择，但其他可能同样适合不同的要求。

3.4 使用 GPT-4 进行数据分析和讲故事

使用 AI 和原型速度评估超支

在解决超支问题时，人工智能会以非常快的速度对分析进行原型设计。虽然 Python 或 SQL 可以执行相同的任务，但 AI 大大加快了这一过程，从而实现了快速原型设计。但是，必须强调的是，鉴于我们对结果的准确性负有责任，所有输出都需要彻底的验证和审查。

四、使用生成式 AI 评估超支

使用 ChatGPT 分析投资回报率并制定战略削减

确定投资回报率 （ROI） 需要特定的计算方法。我指导 ChatGPT 计算不同支出领域的投资回报率。它揭示了一个有趣的景观。虽然某些行业出现了严重的超支，但它们的投资回报率也值得称赞，这表明尽管超支，但效率仍然很高。这就要求进行战略评估，以确定可能削减的领域。

生成式 AI 和可视化数据表示

人工智能生成的视觉效果，如图表和图形，在促进快速探索性数据分析方面发挥着重要作用。它们为更深入的战略思考提供了一个起点。但是，评估所选的视觉表示是否符合精确的数据解释需求至关重要。

使用生成式 AI 的可视化数据表示

五、利用人工智能的隐私和道德考量

生成式 AI 具有访问各种数据源的惊人能力，从在线存储库到笔记本。适应性非常出色——我已经将大量数据集输入到 AI 中，而没有达到任何明显的限制。但是，对于敏感信息，尤其是个人身份数据，出于隐私原因，必须避免将此类内容合并到 AI 中。

人工智能在日常专业数据活动中的实施也引发了其他伦理问题。人工智能生成的信息有时可以令人信服地描绘不正确的数据，从而强调我们在验证和确认输出方面的作用。人工智能系统中的偏见是一个有据可查的问题，我们有责任确保公平和公正的分析。重要的是要平衡人工智能的力量与道德考虑，特别是在数据隐私和错误信息方面。

人工智能事实核查

需要记住的一个关键方面是，虽然人工智能显着增强了我们的分析能力，但准确和合乎道德的使用的责任最终落在了我们——数据专业人员身上。人工智能作为一种工具，我们需要在验证生成的信息时保持警惕，以保持可信度。对结果负责，我们应该寻求将人工智能的功效与合乎道德和准确的决策相协调。

作为一名经验丰富的数据科学专业人士，我遇到了关于这些问题的各种观点。 在将人工智能集成到我们的日常工作流程中时，必须考虑这些方面。这包括道德影响、责任以及使用人工智能生成内容的潜在后果。

六、结论

生成式人工智能正在通过促进创新和重新定义讲故事来改变数据分析，推动我们进入一个提高效率和道德考虑的激动人心的时代。它扩大了分析过程，同时强调了我们的问责制和准确性。集成生成式人工智能的旅程不仅提高了效率，而且还包含了一系列考虑因素，以利用其潜力，确保负责任和合乎道德的使用。

这个简短而全面的概述强调了将生成式人工智能集成到数据分析领域的广泛范围和影响。这是一段激动人心的旅程，它不仅提高了我们的效率，而且还提出了我们在利用其潜力时必须解决的一系列考虑因素。我希望这能作为一个启发性的指南，阐明生成式人工智能如何彻底改变你的数据分析之旅，为优化你的业务效率和在数据分析领域的影响提供一个新的视角。

关键要点：

像 GPT-4 这样的 AI 模型提供了创新的解决方案，有助于数据访问、分析和原型速度，塑造战略决策，并促进复杂的评估。

将生成式 AI 和分析相结合，讲述故事至关重要。精心制作叙述并通过视觉效果呈现数据对于有效地将调查结果传达给利益相关者至关重要。

验证 AI 生成的信息至关重要，确保在实施 AI 进行数据分析时具有道德影响、责任和准确性。