如何利用AI做出更精準的商業決策？ 4種數據分析 | 商業人工智能#14

如何利用人工智能的力量，根據詳細且更相關的數據做出業務決策？ 我們將了解數據分析的類型以及人工智能如何支持它們，以及將徹底改變您查看數據方式的工具。

AI支持的4類數據分析

人工智能可以支持的最重要的數據分析類型是：

• 描述性分析——也稱為描述性分析，是最簡單的分析形式。 它涉及收集和組織歷史數據，即公司已經發生的事情。 它通常不需要使用人工智能。 僅當分析大量數據或分析師期望人工智能發現以前未研究過的新模式時，才會使用人工智能。
• 增強分析——是一種支持分析師完成諸如編譯數據進行分析或通過各種圖表、表格和演示文稿可視化結果等任務的工具。 基於人工智能準備的數據，分析師可以更輕鬆地總結收集到的材料，而無需團隊幫助輸入和分類信息。 人們可以使用免費的 ChatGPT 工具來提供幫助，或者使用免費增值選項，例如 Visme 或 Datawrapper。


數據可視化示例。

資料來源：academy.datawrapper.de

• 預測分析– 專注於尋找現有數據中的模式，以便根據其做出更準確的決策並識別潛在風險。 人工智能使用統計建模、機器學習（ML，機器學習）和數據挖掘技術來預測未來事件。
• 規範性分析——也稱為規範性分析，與上述所有分析一樣，收集過去情況的數據。 但其目的最為複雜，其運作也最依賴人工智能。 這是因為它是關於指示給定業務情況下的最佳行為。

決策——人類與人工智能

做出任何類型的準確決策的基礎是了解事件和過程之間的關係。 通過收集和分析過去的數據，試圖預測未來的人類和人工智能都有一定成功的機會。

從統計上看，做出更準確決策的機會是由更封閉的系統給出的，即不受外部影響的情況。 通過以各種方式描述過去類似關係的更廣泛的數據集，也增加了成功的機會。

人工智能比人類具有優勢，因為它可以分析大量數據並看到人眼看不見的模式。 例如，人工智能可以：

• 查看公司服務需求的周期性變化取決於位置，
• 更準確地分析由多種數據組成的市場信息，
• 從視覺上沒有吸引力的簡歷中找出候選人對公司最有利的技能組合。

然而，人類相對於人工智能的優勢在於，在做出決策時，他可以考慮外部因素，這些因素對公司狀況的影響可能不明顯或間接。 人類解釋數據可以：

• 考慮他們的選擇的道德、社會和法律方面，
• 質疑並批判性地評估他們的假設和結論，
• 考慮與客戶和業務合作夥伴的現有關係。

決策方法

為了應對與業務決策相關的風險、不確定性和責任，公司正在採取一些方法來使流程變得更容易、更有序。 這些包括：

• 艾森豪威爾矩陣- 是一種基於緊急性和重要性軸的簡單任務優先級排序技術。 它使您能夠將任務分為 4 類：
• 緊急且重要——需要立即實施。
• 重要但不緊急——您應該為它們的實施制定一個最後期限。
• 緊急但不重要——可以委託給其他人或完全跳過。
• 既不緊急也不重要——不必要的、耗費時間的。

人工智能可以幫助使用艾森豪威爾矩陣的業務分析師根據緊急性和重要性自動對分析任務進行分類，從而使優先級劃分和規劃變得更加容易。

• SPADE（密度標準化事件的生成樹進展分析） ——一個多方面的框架，強調基於共享整個團隊的經驗的單人決策責任。 它是一種用於商業的工具，也用於醫療診斷。 人工智能可以通過數據分析、模擬選項以及對每個決策的結果進行算法建模來支持搜索。
• 敏捷初始階段——為敏捷團隊工作的第一個概念和決策階段創建一個框架。 其主要時刻有：
• 定義產品願景和業務目標。
• 選項和風險分析，解決方案原型設計。
• 選擇最佳創意並確定 MVP。

人工智能可以對風險進行建模、模擬選項並根據數據推薦最佳原型。

• 整合思維——這是一種專注於探索可能性和快速構建解決方案原型的方法，ChatGPT 或 Google Bard 等工具可以很好地發揮作用。

人工智能支持的 4 個決策領域

人工智能既可用於簡單但勞動密集型的數據分析決策，也可用於需要處理大型數據集的決策。 這些包括：

• 將文檔輸入數據庫——即使它們以紙質形式交付給公司或包含不完整或結構不良的數據，人工智能也可以準確地組織信息並決定文檔屬於哪個集合，
• 用自然語言回答問題——決策使人工智能能夠準確地回答提出的問題，並主動提出後續問題，
• 業務流程管理——在數據不完整的情況下，人工智能可以決定轉向流程圖中包含的替代後續步驟之一
• 流程自動化——人工智能的作用使得為公司服務的各個程序之間的工作流程實現自動化。

用於業務數據分析的最佳人工智能工具

下面是最新一代的工具，可以幫助進行最困難的數據分析——規範性分析，回答需要採取哪些措施來改進基於數據的結果的問題。 他們都不會自己做出決定，但他們的能力極大地促進了客觀和多方面的數據處理方法。

1. ChatGPT Code Interpreter – ChatGPT Plus 訂閱者可以使用的工具，可對高達 170 MB 的數據進行分析、可視化和解釋。 它最大的優點是可以準確地適應提問者的命令，而缺點是需要在另一個程序中準備數據進行分析。 然而，代碼解釋器可以處理重複的行、不准確的數據和單位不准確、檢測異常值、檢查錯誤、清理、預處理、檢查和可視化數據。 人工智能可以很好地處理結構化數據。 您可以上傳 Excel 電子表格、CSV 文件等，並讓代碼解釋器描述、處理、評估、可視化和解釋數據。
2. Tableau – 提供“Ask Data”功能，輸入自然語言查詢，然後自動生成適當的數據可視化。 它利用人工智能來理解用戶的查詢並提供數據驅動的響應。 Tableau 還提供其他基於人工智能的功能，例如“解釋數據”，它可以自動解釋數據並提供對其含義的見解。
3. Improvado – 一種分析工具，可將各種來源的營銷和銷售數據整合到一個地方。 Improvado 的主要優勢之一是它允許與 Google Ads、Facebook Ads 或 Salesforce 集成。 除了創建自定義報告和儀表板之外，您還可以快速輕鬆地分析數據。

概括

人工智能支持的數據分析正在為商業決策開闢新的可能性。 雖然人工智能有潛力分析更大的數據集並發現其中隱藏的模式，但它不會取代人類的判斷和直覺。 通過最好的人工智能工具，人類與技術之間的協作是未來決策更加明智、準確且基於可靠數據的關鍵。

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作者：羅伯特·惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是通過教其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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