HTMLPad / Rapid CSS / Rapid PHP / WeBuilder Support • 人工智能时代的数据分析

商业决策中的数据分析的未来看起来充满希望且充满机遇，其趋势是人工智能、实时分析、高级数据可视化和自动化的进步。我们在这篇文章中告诉你。 没有人可以否认我们正处于数字化转型时代，组织正在采用“数据驱动”的方法。这种方法使数据访问民主化，并赋予其巨大的战略价值，以便在所有责任领域做出明智的决策。 数据分析工具的使用激增 随着数字化转型计划的执行所衍生的新系统的实施，以及随之而来的信息源的多样化，企业面临着有效利用每天生成的大量和各种数据的挑战。面临的挑战是如何利用分散的信息，节省与手动报告相关的成本，并利用员工的时间来完成更高价值的任务。 Power BI、QlikSense或Tableau等数据分析工具在专业和学术领域的使用激增，赋予用户足够的自主权，让他们能够以简单直观的方式分析利用数据。 人工智能对数据分析领域的颠覆 另一方面，在2023年，我们惊讶地见证了人工智能（AI）在数据分析等领域前所未有的出现。这为我们提供了发现有价值的见解并做出更好决策的绝佳机会。 尽管人类在预测未来时总是会犯错误，但由于不可避免的回顾性偏见是我们本性的一部分，我们将敢于（即使不预测未来）（很快就会说）指出指出我们如何利用主要趋势（我们在下面回顾这些趋势以及目前已经成为现实），并根据可靠信息做出业务决策来推断我们的中短期愿景。

人工智能 (AI) 和机器学习的进步使我们能够发现大型数据集中的复杂模式、分析历史数据以做出准确预测、分析用户行为以提出建议、自动执行重复任务并优化业务流程。预测销售、检测欺诈行为、检查患病风险、将某些流程和任务自动化。所有这些都将分析重点放在个人上并促进个性化关注。 实时数据分析 实时数据分析可以监控系统、网络和设备，及早发现财务欺诈，监督和优化工业和现场的传感生产流程，确定车辆的位置并优化运 手机号码列表 输路线，以及针对患者病情的变化或异常采取快速措施。 数据分析中的道德和隐私 如果有什么东西促进了人类文明的进步，那就是法律的存在。道德和隐私在数据分析中的重要性现在和将来不仅是一个不可避免的方面，而且也是已经成为现实的技术进步有序发展的一个必要方面。法规、监管框架和数据隐私政策的制定将是保证充分信息管理的基本要素。 先进的数据可视化 高级数据可视化使我们能够使用交互式可视化仪表板，通过不同的细分和过滤器（例如区域、产品类别或其他维度）分析信息（例如一段时间内的销售情况），使用散点图或漏斗图来检测模式，或使用交互式地图来分析各地区的行为。



掌握向组织“讲述数据”的技术将是数据分析领域必备的沟通技能。 自动化数据分析 自动化数据分析可提高效率，并有助于减少人为偏见和相关错误。将专业人员从重复性任务中解放出来，使他们能够专注于更具战略性和更高价值的任务，例如解释结果、产生见解和做出记录在案的决策。 通过RPA （流程自动化和机器人化）准确、快速地从内部和外部不同来源提取和收集数据，消除了手动任务的需要并降低了错误风险。 同样，机器人也用于数据清理和准备任务、分析和报告、系统集成和实时监控。AutoML （机器学习自动化）允许数据科学经验很少的用户使用自动化工具来处理特征选择、超参数调整和模型评估等任务。这使得即使对于那些在该领域没有深入了解的人来说，也可以更轻松地访问和使用先进的机器学习技术。 总之，这些趋势正在改变组织利用数据获取有价值的见解并做出更好决策的方式。通过拥抱这些趋势并将其与道德实践和注重隐私的方法相结合，组织可以更好地准备迎接新的挑战并抓住数据分析在当今世界提供的机遇。

Statistics: Posted by aairabinteafia1 — Thu Dec 28, 2023 11:14 am

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