数据分析领域智能化应用实践

注：个性化分析中上传的数据均是假数据，包括下面所有示例：游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据，仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析，解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具，在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧，可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单，真正接入业务也可定制多种分析模板，让GPT按相关模板格式返回，增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据，除了文中提到长类型字段的限制，还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT，结果数据要进一步校验是否符合要求，超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验，更为可控。我们仍需结合实际需求和场景，审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力各行各业实现更高效、更智能的决策。

按照摩根大通的模型，美联储鹰鸽派评分每上升10个百分点，现在就意味着美联储下一次政策会议上加息25个基点的可能性增加了大约10个百分点，反之亦然。为了让这类成果更加深入并取得更广泛的应用。摩根大通以及其他银行如第一资本、BBVA和ING等知名企业与大学的合作和国际合作来战略性地培育生态系统，采用开源合作来推动知识产权发展。研究者认为：政策制定者和主要国际机构通过融合不同模型、经济理论和务实观点的投入来制定预测。由此产生的共识为政策决策提供信息。这就是人工智能可以发挥更大作用的地方。通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。为了让这些伟大的构想一步步成为现实，摩根大通最近任命了在该公司已工作三十多年的Teresa Heitsenrether领导一个新成立的数据和分析部门，该部门将管理该公司在技术方面的工作。戴蒙表示：如今，我们已经有300多个人工智能用例投入生产，用于风险、勘探、营销、客户体验和欺诈预防，并且人工智能贯穿我们在全球的支付处理和资金流动系统。人工智能已经为我们公司增加了巨大的价值。人工智能帮助我们显着降低了零售业务的风险（通过减少欺诈和非法活动）并改善交易优化和投资组合构建（通过提供最佳执行策略、自动化预测和分析、目前，摩根大通有1000多名数据管理人员、900多名数据科学家（创建新模型的AI和机器学习（ML）专家）和600名ML工程师（编写将模型投入生产的代码）。他们专注于自然语言处理、时间序列分析和强化学习等方面的人工智能和机器学习。

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg本文作者：krryguo，腾讯IEG前端开发工程师导语｜本文将重点介绍AI与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。在如今AI爆炸的时代，涌现出各种AIGC能力，可能我们已是司空见惯了。之前分析过一句话生成图表和BI看板，这一次将重点介绍AI数据分析，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT如何助力数据分析。声明：本文涉及与ChatGPT交互的数据已严格脱敏。[heading2]介绍[content]AI数据分析，我这里实现了两种方式，支持多维数据分析：1.SQL分析：分析平台自身的使用情况，如图表配置化平台，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据2.个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图，可随意切换。