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人工智能怎么做数据分析?

作者:FineBI

发布时间:2024.5.23

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人工智能的发展极大地降低了数据分析的门槛。随着AI大模型的不断演进,问答式BI应运而生。用户通过对话的方式就可以快速访问数据并得出相应结论,实现自动数据分析。人工智能的发展极大地降低了业务人员处理数据的难度,提升了业务指标查询和数据分析的效率。

在人工智能技术的基础上,帆软部署智能问答BI产品——FineChatBI。用户可以通过对话模式快速查询和分析,并根据需要选定主题和数据模型,FineChatBI将生成直观的图表来展示数据分析结果。

人工智能(AI)极大地增强了数据分析的能力,使其变得更加高效和深入。AI能够自动化数据分析流程,快速处理和分析大量数据,提高工作效率。AI在数据分析中的应用还体现在模式识别、预测分析和决策支持方面,它能够识别数据中的复杂模式,预测未来趋势,并提供决策支持。此外,AI还能进行个性化分析,满足不同用户的需求。通过持续学习和优化,AI在数据分析领域的应用将更加广泛,推动数据分析技术的发展和创新。总之,人工智能对数据分析的意义重大,它不仅提高了数据分析的效率和准确性,还拓展了数据分析的应用范围和深度。

下面就聊聊具体分析步骤:

1.定义数据源

FineChatBI建立在FineBI的基础上,利用主题模型来定义数据源。用户可以根据需要分析的问题,自由选择和切换主题和模型。系统会根据用户的选择,提供高质量的数据和可靠的问答服务。

人工智能;数据分析

2.提问与调整

用户可以通过自然语言提问,FineChatBI会自动生成相应的业务分析图表。用户还可以自定义图表生成规则,以适应在问答过程中对指标口径的即时调整。

3.问答思路拆解与模糊字段匹配人工智能;数据分析

FineChatBI会解析意图不明确的问题,通过模型匹配相似问题,生成分析思路和可视化组件。用户可以分析这些思路,判断是否满足需求,如果不满意,可以选择推荐的类似问题进行提问。

人工智能;数据分析

如果用户输入的问题中包含模糊或不确定的字段,系统会触发联想匹配功能,列出可能的字段枚举值供用户确认,从而提高问答的精确度。

4.归因分析人工智能;数据分析

FineChatBI支持对多维度问题进行归因分析,帮助用户找到关键影响因素。用户可以通过点击指标值,针对性地分析影响该指标的重要因素,提高分析效率。

5.明细下钻

人工智能;数据分析对需要深入理解分析的数据,可以在问答过程中,通过点击图表上的数据点,选择维度进行深入分析。归因分析后,也可以针对不同维度进行明细下钻。

6.多轮问答

FineChatBI支持在问答中不断进行分析,帮助用户逐步明晰数据分析结果。通过连续的问答,用户可以逐步获得数据分析思路,逐步揭示分析结果。

7.预测问法

人工智能;数据分析对于复杂数据,FineChatBI支持通过折线图进行预算,帮助业务人员预测未来趋势。历史数据越多,预测的准确率越高。

8.生成仪表板

人工智能;数据分析问答过程中生成的可视化组件可以直接保存为仪表板,便于后续深入分析或展示分析内容。

通过上述步骤,FineChatBI基于人工智能技术,辅助用户进行自动式数据分析,为用户提供更加高效、直观且智能的数据分析体验。

商业智能BI产品更多介绍:www.finebi.com


   

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