在當今數據驅動的世界里，AI正在重塑整個行業。AI加速了大規模數據分析，提高了準確性，并迅速提供了可操作的見解-為企業釋放了巨大的價值。通過自動化各種分析任務和簡化分析生命周期，AI將錯誤降至最低，釋放人力資源用于戰略工作，并削減運營成本。在AI和數據之間的這種共生關系中，企業為擴展分析和推動數據驅動的決策找到了一個強大的支持力量。

了解分析生命周期

分析生命周期由六個階段組成，讓我們用簡單的術語逐一分析它們：

發現階段：在此階段，我們首先定義業務目標，收集必要的信息，選擇適當的分析方法，并明確工作范圍。

數據理解階段：在這里，我們根據數據需求和可用性收集初始數據。我們通過研究數據并了解其特征來結束這一階段。

數據準備階段：我們從多個來源收集數據，并對其進行清理、混合和格式化，以使其可用于分析。

探索性分析和建模階段：在此階段，我們開發我們的方法，確定重要變量，構建模型，并評估其性能。

驗證階段：這一階段是關于評估結果、審查流程并根據調查結果確定下一步。

可視化和展示階段：這些階段主要是有效地傳達結果，它們包括根據分析確定呈現洞察力的最佳方法，了解受眾，匯編故事，并提出建議。

AI如何在整個生命周期內增強分析

AI是在整個生命周期內擴展分析的強大工具，它可以學習模式，適應給定的參數，并執行人類可能無法有效完成的任務。以下是AI可以在分析過程的每個階段增強任務并使其自動化的四種關鍵方式：

自動化數據文檔

需要最多時間和體力的任務經常被剝奪。，數據文檔就是典型的例子之一。使用AI，我們可以創建表文檔，因為它可以識別數據類型，找到數據集之間可能的關系，并生成列描述，它還可以生成各種編程語言的自然語言描述和代碼片段摘要，這反過來幫助開發人員更有效地理解和記錄他們的代碼。準備好文檔可以省去我們的返工，并避免混淆。

AI系統還可以閱讀和理解這些文檔中的文本，以快速準確地提取相關信息。基于AI的文檔處理可以幫助企業保持遵守行業法規。通過自動審查和分析文檔，企業可以快速識別任何需要在嚴重問題之前解決的不合規或風險領域，例如識別出于合規原因需要更新的過時合同。

自動代碼查詢

在分析過程中，我們經常花費大量時間來理解和開發代碼及其用途，可以部署AI來設置和擴展自動查詢，以根據特定需求查找信息。

一系列AI輔助的數據應用程序和Query Explainer可以讀取一條SQL語句，并立即編寫關于該查詢的用途和使用方式的簡單描述。有了查詢優化器，AI可以輸入查詢并生成建議改進的列表，它可以自動識別可以優化查詢的區域，例如建議索引和聯接類型以及修復SQL查詢等任務。

編寫查詢可能需要更多的專業知識和時間，但AI可以被設計為理解復雜的問題、生成代碼并快速解決問題。AI可以將使用普通英語語句的SQL查詢轉換為SQL代碼，它還將SQL語法轉換為數據庫可以理解的簡明邏輯語句，并建議數據庫表可以回答的問題。

數據探索和理解

探索性數據分析是更好地理解數據集和基礎數據的重要且耗時的初始步驟之一，然而，當我們查看包含多列和多行的大型數據時，更容易弄清楚我們正在查看的是什么，而當我們不確定表中隱藏了什么類型的信息時，就會變得更加復雜。

大多數情況下，數據是雜亂無章的，通常由各種人員、流程和應用程序創建、處理和存儲，因此，數據集可能缺少單個字段、包含手動輸入錯誤，或者具有重復的數據或不同的名稱來描述同一事物。人類通常可以在自己的數據中識別和糾正這些問題，但用于訓練機器學習或深度學習算法的數據需要自動進行預處理。

AI可以簡潔地解釋表格內容，識別模式和趨勢，并記錄數據中的相似和不同之處，它可以學習常見的人為錯誤模式，同時檢測和解決信息中的潛在缺陷，它還可用于自動執行和加快數據準備任務，包括數據建模和數據探索。

AI可以根據數據和目標提供明智的建議、建議和見解，從而幫助增強數據探索，它還可以幫助生成數據的自然語言查詢、摘要和解釋，使其更易于交互和解釋。

數據可視化和故事講述

數據可視化和創建儀表板對于更好地理解數據和交流見解至關重要，由于數據準備、分析、敘述等原因，這個多步驟的過程可能需要數天時間。

AI可以通過檢測數據中的模式和趨勢來增強故事講述和分析，從而產生重大影響，它可以通過檢測和糾正數據質量問題來自動化和改進該過程。有了AI支持的數據可視化，企業可以將他們的數據轉化為資產，揭示出以前可能沒有注意到的見解，例如，它可以揭示客戶行為的模式，幫助企業更有效地定制其營銷戰略。

此外，實時可視化使企業能夠快速響應變化，使運營更高效、更具反應性。AI還可以提供背景和解釋，創建隨著數據的變化而實時變化和演變的動態故事，它可以通過生成自然語言摘要、注釋和注釋來解釋數據，這有可能使數據更容易訪問和更有價值，為企業和決策者打開新的可能性。

AI與數據的共生關系

雖然AI是增強分析的強大工具，但如果沒有數據，它就沒有意義，沒有AI，數據管理也是不可能的，兩者齊頭并進，形成了一種共生關系，這對充分利用數據分析的潛力至關重要。

總而言之，AI正在給分析帶來革命性的變化，使其更高效、更準確、更易于企業訪問，最終幫助他們做出更好的數據驅動決策。從自動化文檔到簡化的查詢、數據探索和動態數據可視化，AI是數據分析領域的強大支持力量。隨著各行業繼續利用AI的力量，我們可以預期看到更多的創新應用程序和該領域的進一步進步。