什么是 AI 分析？

AI 分析是数据分析的一个专业领域，属于更广泛的商业分析和商业智能领域的一部分。这些领域都侧重于将数据转换为可操作的洞察分析。

传统分析依赖于基本的统计分析技术，如回归分析、假设检验和描述性统计。这些方法可以提供对数据模式和关联关系的洞察分析，但在范围和复杂性方面存在限制。如果使用传统方法，则需要花费大量时间在 Microsoft Excel 电子表格中进行手动数据处理，还需手动生成报告和可视化图表。在 AI 诞生之前，数据分析依赖于较简单的预测模型和技术，例如时间序列分析和线性回归。这些模型和技术的预测能力有限，并且极其费时费力。

对于想要充分提高竞争优势的大型企业而言，将 AI 应用于业务分析已成为当务之急。AI 能够快速处理大量数据、识别模式并生成预测性洞察，从而为企业带来显著的竞争优势。这有助于企业做出数据驱动的决策，从而提高各种关键绩效指标 (KPI)、降低成本并改善业务成果。

数据分析主要有四种类型，AI 可用来增强所有四种类型的分析。

人工智能驱动的描述性分析提供了对过去表现的清晰而全面的了解。借助机器学习算法和自然语言处理 (NLP)，AI 可以筛选大量结构化和非结构化数据，以识别模式、趋势和相关性。试想一家零售商部署 AI 算法来分析客户数据，以获取有关购买趋势和偏好的洞察分析。

例如，AI 系统可以处理数百万条销售记录和社交媒体流行趋势，以确定哪些产品在特定季节最受欢迎，或者哪些物品经常一起购买。然后，这种客户行为分析结果可以在仪表板上以可视化图表形式呈现，以展示一段时间内的销售业绩、基于购买习惯的客户细分以及营销活动的成效。AI 驱动的描述性分析可帮助零售商全面而详尽地了解过往客户体验，据此做出数据驱动的决策，从而优化库存管理、定制营销策略并提升客户满意度。

AI 可以快速分析复杂的数据集，找出其中的关联和深层原因，从而改进诊断分析，帮助医生更准确、及时地解决问题。AI 在医疗保健领域的一个应用示例是改进诊断分析。AI 算法分析患者数据，包括病史、化验结果和扫描影像。相比传统方法，这些算法能够更准确、更快速地识别疾病和病症的根本原因。例如，AI 可以检测放射图像中的模式，判断癌症等疾病是否处于早期阶段，为医生提供宝贵的见解，帮助准确诊断和制定个性化治疗方案。

AI 通过使用先进算法来分析历史数据并识别模式，以此增强预测性分析，从而能够更准确地预测未来趋势和结果。在金融服务领域，机器学习模型可分析历史市场数据和经济指标，并据此预测股票价格和投资风险，从而帮助投资者做出明智决策并更有效地管理其投资组合。

分析师不仅可以利用 AI 来分析数据，还能提供可操作的建议，以改进决策过程，并针对各种场景提出最佳行动方案。规范性分析中使用 AI 的一个例子是供应链管理，AI 系统分析关于库存水平、需求预测和运输情况的数据。这些系统可以就最佳订单量和交货时间表提出建议，从而尽可能降低成本并提高效率。

人工智能驱动的分析通常遵循以下步骤：

为了选择最合适的方法，从业者必须首先确定期望模型预测什么内容。不同模型是针对不同用例量身定制的，选择正确的模型和数据对于快速且经济高效地实现最佳结果至关重要。

在此类工作流程中，数据科学家或数据分析师首先要从内部数据源和外部第三方提供商收集相关数据。模型的准确性和有效性取决于所收集数据的质量和数量。完成收集后，将对数据进行预处理，即对数据进行清理、转换和准备以供分析。在此步骤中，需要处理缺失值、删除重复值、标准化格式以及对分类变量进行编码，以确保数据保持一致且适合建模。

在应用规范性分析之前，分析师通常会进行描述性分析来回顾过去的表现，并进行预测性分析来预测未来的结果。描述性分析涉及汇总和可视化数据以深入了解历史趋势和模式，而预测性分析则使用统计和机器学习模型来预测未来的事件或行为。

规范性分析涉及构建数学模型和优化算法，以提出旨在实现最佳结果的业务决策建议。这些模型考虑了各种因素，例如约束、目标、不确定性和权衡，以描述性和预测性分析得出的洞察为基础，建议组织应如何应对不同的场景。

评估后，这些模型集成到操作系统或应用程序中，以提供实时预测和建议。这可能涉及将模型整合到现有的软件系统、API 或仪表板中，以实现决策流程自动化或为用户提供规范性洞察，帮助用户以更加无缝的方式利用洞察。

有必要对模型进行持续监测和维护，以确保其持续有效和适用。这包括跟踪模型性能，使用新数据进行更新，定期再训练和完善模型，以适应不断变化的条件或不断变化的数据模式。

AI 分析的发展历程见证了人工智能和数据科学的共同演变，也见证了技术与方法论相互融合的重要里程碑。如今是 AI 分析的黄金时代，AI 分析发展进入鼎盛时期。

通过 ChatGPT 等应用流行开来的生成式 AI，有望通过增强分析的方方面面来对分析产生重大影响。例如，创建合成数据可以扩充现有数据集，并为模拟情景提供信息。生成式 AI 还能简化和改进分析过程，通过自动执行重复任务、生成自动报告、创建动态 数据可视化 和其他体验改进，提升用户体验。