在當今市場狀況下，企業必須不斷尋求新方法來利用技術突破以保持領先地位。生成式人工智能是一個近年來迅速擴展的突出領域。

Gartner預測，到2026年，超過80%的組織將使用生成式人工智能API、模型或應用程序，而2023年這一比例不到5%。生成式人工智能已經在數據分析及相關應用中引起了范式變化。只需幾個提示詞，您就可以獲得文本、圖像、音頻或您喜歡的任何其他格式的響應。

生成式人工智能不是使用典型的人工智能模型來進行預測，而是通過理解和模仿底層數據結構來實現的。得益于深度學習技術和在許多行業的應用，生成式人工智能僅在一年內就得到了增長。

本文將更詳細地探討生成式人工智能的基本原理和模型以及其在數據分析中的用途。

一、生成式人工智能在數據分析中的作用

 生成式人工智能顛覆了包括軟件開發工程測試（SDET）在內的數據分析行業。它對數據分析和可視化至關重要，具有多個方面。

生成式人工智能為從龐大而復雜的數據集中獲取洞察力開辟了新的途徑，涵蓋了從數據處理和清洗到數據可視化的各個方面。 

在數據分析的背景下，讓我們來審視生成式人工智能研究的一些主要功能：

1.數據的增強預處理和增強

數據準備涉及將未處理的數據轉換為進一步分析的格式。這是一個多步驟、復雜的過程，涉及數據的標準化、縮減、清洗和轉換。

依賴于數據收集的不同來源可能導致精度和質量的差異。生成式人工智能可以利用增強的數據準備能力轉換數據并過濾掉錯誤。

2.自動化與分析的相關任務

許多商業智能和數據分析任務涉及重復性工作。自動化程序可以完成這些工作，但編碼需要時間。生成式人工智能可以自動化這個過程。

例如，聊天機器人可以為數據提取編寫定制的自動化腳本。在收集數據時，它可以根據指定的參數自動過濾出相關信息。

3.生成用于訓練模型的數據

生成式人工智能可以產生與原始數據集非常相似的合成數據。在數據有限或隱私受保護的情況下使用。合成數據的創建將有助于在不泄露敏感信息的情況下訓練機器學習模型。

它保護數據隱私，并使組織能夠使用龐大的數據集進行訓練，從而產生強大的模型。

二、生成式人工智能在數據分析中的特點

以下是生成式人工智能在數據分析中的一些關鍵特點：

1.預測分析

組織可以使用生成式人工智能分析龐大的數據集，發現模式和趨勢，并產生精確的預測。例如，公司可以預測股票價格或客戶流失率，以獲得有洞察力的信息并識別新興模式。

2.自然語言處理

由于生成式人工智能，自然語言處理領域發生了重大變革。生成模型理解和生成類似人類的文本的能力為廣泛的應用打開了大門。翻譯、創建內容和反饋聊天機器人是一些例子。

3.欺詐檢測

與現實世界的數據相比，生成式人工智能可以生成代表典型行為的數據，從而識別欺詐和異常。它可以幫助公司在包括零售、醫療保健和金融等多個領域降低風險并防范欺詐。

三、生成式人工智能在數據分析中的局限性

生成式人工智能已經展示了顯著的當前和潛在的未來能力。它的采用可能會改變我們的運作方式。然而，也存在障礙和困難。

1.可解釋性

理解如何使用由神經網絡驅動的生成式人工智能模型訓練龐大的數據集以生成數據可能很困難。

為了解釋結果并培養用戶信任，組織應確保在流程中有像可解釋性和可解釋性這樣的元素。

2.模型中的偏見

訓練集中的偏見會影響生成式人工智能模型，就像傳統的機器學習模型一樣。輸入有偏見的數據會導致結果數據的不一致性和準確性問題。

組織必須使用指標來實現公平的結果，識別偏見，并仔細選擇訓練數據集以防止這個問題。

3.倫理問題

組織必須確保數據生成遵守倫理規范和法律要求。AI生成的照片和視頻是當今的大問題。有必要實施新的框架和規則來減少倫理風險。

四、生成式人工智能在數據分析中的最佳實踐

1.優質數據

企業必須確保使用多樣化和高質量的數據來訓練生成式人工智能模型。無論是第一方還是第三方的可靠來源數據都可以使用。為了消除不準確的數據并提高數據分析，組織還應該清洗和準備他們的數據。

2.隱私政策

在使用生成式人工智能時，保護私人和敏感數據至關重要。在整個數據分析過程中，包括數據收集、存儲和共享，組織應識別可能威脅用戶隱私的潛在風險，并采取適當行動以減輕這樣的風險。

3.數據安全

在考慮使用生成式人工智能的倫理策略時，數據安全是另一個重要組成部分。需要保護生成式人工智能系統免受安全風險，并警惕非法訪問。減少危險的其他步驟包括數據加密和頻繁更改協議。

五、生成式人工智能在現實世界中的例子

1.醫學成像

數據隱私問題限制了醫療機構可以使用的醫學成像數據量以訓練機器學習算法。可以使用生成式人工智能方法復制真實世界數據的合成形式。這有助于提高臨床決策和患者結果，從而訓練可靠的診斷模型。

2.推薦產品

零售商可以通過分析客戶數據提供特定于用戶的推薦。為了提供符合他們需求的建議，需要使用用戶的瀏覽歷史和過去的購買來訓練生成式人工智能模型。結果，轉化率提高，客戶滿意度也隨之提高。

3.地理空間分析

地理空間分析可以通過使用生成式人工智能從高分辨率圖像中提取結構化數據來把握物業的大小、建筑和狀況。保險公司可以利用這一點來更好地管理索賠，降低成本并評估物業風險。

最后的想法

生成式人工智能像其他任何行業一樣，在數據分析領域引起了范式轉變。學習人工智能技術以保持領先地位并改善結果，導致組織在近年來看到了指數級發展潛力。

用戶界面的簡單性，您可以快速輕松地使用自然語言創建高質量的文本和圖像，是圍繞生成式人工智能的巨大熱潮的重要因素。其數據生成能力使其與專注于預測和分類的傳統模型區別開來。

有許多生成式人工智能模型，包括流行的技術，如生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）和Transformer架構。ChatGPT、Google BERT和其他技術利用Transformer架構創建大型語言模型（LLMs），以生成內容。

在數據分析中，生成式人工智能應用于預測分析、欺詐檢測、數據準備和可視化。然而，采用并非沒有問題。人們對倫理問題、偏見、數據隱私和安全以及可解釋性提出了擔憂。

有了生成式人工智能，數據分析的未來非常有前途。架構的進步、多模態技術和倫理人工智能實踐有可能擴大生成式人工智能的范圍。

原文標題：Breaking barriers: How generative AI is reshaping the data analytics landscape

原文作者： Pritesh Patel