Sử dụng AI hay ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu đã và đang trở thành một xu hướng phổ biến trong thời đại chuyển đổi số ngày nay, ngoài ra AI còn được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực như giáo dục, y tế, công nghệ… Vậy bạn có biết AI trong lĩnh vực phân tích dữ liệu được ứng dụng như thế nào không?
Hãy cùng UniTrain khám phá 4 cách độc đáo để sử dụng AI trong Data Analyst qua bài viết dưới đây nhé.
1. Tạo mã và gỡ lỗi:
Trước tiên, AI thường được ứng dụng trong để tạo mã hoặc gỡ lỗi trong phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như trực quan hóa các tập dữ liệu lớn và xây dựng các mô hình học máy.
Một số trợ lý mã hóa AI phổ biến mà bạn có thể sử dụng bao gồm Trợ lý AI của DataLab, Trợ lý Anaconda, Jupyter AI và GitHub Copilot.
2. Giải thích phân tích và hiểu biết sâu sắc
Trong phân tích dữ liệu, việc giải thích thông tin chi tiết và tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu đôi khi là cần thiết để rút ra thông tin chi tiết thực sự về doanh nghiệp. Đó là lúc AI có thể trợ giúp.
Sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu như Tableau GPT, bạn có thể nhanh chóng giải thích một điểm dữ liệu cụ thể trên biểu đồ đang hoạt động theo một cách nhất định và cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về nó.
Ví dụ: bạn có thể hỏi những câu hỏi đơn giản như:
- “Tại sao doanh số bán hàng giảm trong tháng 3?”
- “Điều gì có thể là nguyên nhân khiến số lượng người dùng tăng đột biến?”
- “Quý nào có doanh thu tốt nhất trong năm của chúng ta?”
Sau đó, chatbot AI sẽ quét qua tập dữ liệu của bạn để xác định xu hướng và mối tương quan có thể cung cấp cho bạn câu trả lời cho câu hỏi của bạn.
3. Tạo dữ liệu tổng hợp
Một ứng dụng hữu ích khác của AI trong lĩnh vực phân tích là sản xuất dữ liệu tổng hợp. Trên thực tế, theo báo cáo của Gartner, người ta dự đoán rằng các mô hình AI trong tương lai sẽ chủ yếu được đào tạo bằng dữ liệu tổng hợp vào năm 2030.
Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ: tập dữ liệu huấn luyện có thể được tạo và đưa vào các mô hình học máy. Điều này có thể được thực hiện thông qua các công cụ miễn phí như ChatGPT hoặc các công cụ trả phí như Mostly AI hoặc Gretel AI.
4. Tạo Bảng điều khiển & Báo cáo
Tiếp theo, AI có thể được sử dụng để tạo bảng điều khiển và báo cáo tương tác.
Ví dụ: bạn có thể sử dụng công cụ dựa trên AI như Tableau GPT để nhanh chóng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào bảng điều khiển hoặc báo cáo thân thiện với người dùng.
Bạn thậm chí không cần phải có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu. Tất cả những gì bạn cần làm là chọn dữ liệu bạn muốn đưa vào trực quan hóa và AI sẽ tự động định dạng dữ liệu đó thành biểu đồ hoặc đồ thị thân thiện với người dùng.
Tóm lại, việc sử dụng và tầm quan trọng của AI trong phân tích dữ liệu sẽ tiếp tục trở nên phổ biến hơn trong thời đại hiện nay vì những lợi ích vượt trội của chúng trong việc xử lý dữ liệu. Hi vọng bài viết trên của UniTrain đã cung cấp cho bạn những cách độc đáo để sử dụng AI trong Data Analyst, từ đó bạn có thể áp dụng chúng vào công việc xử lý dữ liệu một cách dễ dàng và thuận tiện hơn.
Xem thêm
Top 10 kênh đáng xem về Data Analytics