作为一名CPDA数据分析师，对于快速发展的AI技术，惊讶之余更多是主动拥抱，始终相信AI技术能多维度推动数据分析行业的进步。以下是我实践使用一些AI工具并学习后的一些总结，与大家分享：

1. 自动化和效率提升

AI技术通过自动化数据分析流程，显著提高了效率。例如，使用机器学习算法自动化数据清洗和预处理步骤，可以节省大量时间。

如: 谷歌的BigQuery ML，BigQuery ML是Google Cloud Platform (GCP)提供的一个强大的机器学习工具，它允许用户直接在BigQuery中构建和部署机器学习模型，无需转移数据或编写代码。

2. 预测分析

AI技术在预测分析方面表现出色，能够处理大量数据并预测未来趋势。以下几个优秀的AI平台，它们各自具有独特的功能和优势：

• Google Cloud AI Platform 提供了一个综合服务，旨在促进 AI 应用程序的开发、部署和管理。它为机器学习开发人员、数据科学家和数据工程师提供了一个强大的环境，使他们能够以经济高效的方式将项目从构思到生产和部署。
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• Amazon Forecast 是一项完全托管的服务，它使用机器学习来提供高度准确的预测。它基于 Amazon.com 时间序列预测所使用的相同技术，提供最先进的算法来根据历史数据预测未来时间序列数据。
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• IBM Watson Studio 是一款功能强大的 AI 预测工具，使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、运行和管理 AI 模型。它可以在 IBM Cloud Pak for Data 上的任何位置优化决策，团结团队，自动化 AI 生命周期，并在开放的多云架构上加快实现价值的时间。
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• SAS Viya Advanced Analytics 是一款综合性 AI 预测工具和分析平台，提供广泛的数据管理、高级分析和机器学习功能。它旨在简化整个数据到决策的生命周期，提供设计精美的界面，使用户可以轻松访问、操作、分析和呈现信息。
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• Microsoft Azure 机器学习是一个强大的基于云的平台，旨在帮助开发人员、数据科学家和 AI 专业人员高效地构建、训练和部署机器学习模型。
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• NeoAnalyst.AI是一个专为企业领导者设计的即时数据分析平台。它提供了即时分析任何数据集、智能推荐分析查询、预测分析和即时洞见等功能。
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• DataRobot 是领先的人工智能预测平台，帮助组织加速从创意到影响的人工智能之旅。它提供了一个简单的界面，可以从运营和战略的角度进行建模、模拟和敏感性分析。
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• Qlik Sense 是一种现代云分析和 AI 预测工具，旨在支持广泛的分析用例。它是一个用于数据发现和可视化的自助式 BI 平台，提供独特的关联模型，使用户能够快速探索信息并获得见解。
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• RapidMiner 是一款脱颖而出的人工智能预测工具和综合数据科学平台，是旨在利用数据力量的组织的关键工具。
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• Alteryx 是一个强大的数据科学和分析自动化平台，可为决策者提供可信数据。它对于发现目标人群的模式并更好地理解数据特别有用。

3. 异常检测

AI技术能够快速识别数据中的异常值，这对于欺诈检测、网络安全等领域至关重要。

如: PayPal使用机器学习来检测和预防欺诈交易，保护用户账户安全。

4. 自然语言处理（NLP）

AI的NLP技术使得从非结构化数据中提取洞察变得更加容易。

如: IBM的Watson可以分析社交媒体帖子和客户反馈，帮助企业了解消费者情绪。

5. 图像和视频分析

AI技术在图像和视频分析方面的进步，使得数据分析可以扩展到视觉数据。

如: 特斯拉使用计算机视觉技术来分析摄像头数据，以改进其自动驾驶系统。

6. 个性化推荐

AI技术在个性化推荐系统中的应用，改善了用户体验并提高了转化率。

如: Netflix和Spotify使用机器学习算法向用户推荐个性化的内容，增加用户粘性。

7. 智能决策支持

AI技术提供了高级的决策支持系统，帮助企业领导者基于数据做出更明智的决策。

如: GE使用Predix平台，结合机器学习，优化其工业设备的性能和维护计划。

8. 数据可视化

AI技术可以增强数据可视化工具，提供更深入的洞察和交互式分析。

如: Tableau集成了AI驱动的分析功能，帮助用户自动识别数据模式并创建可视化。

9. 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）

AI技术与AR/VR结合，为数据分析提供了全新的维度。

如: Microsoft的HoloLens使用AI来增强现实世界中的数据可视化，帮助工程师和设计师更好地理解复杂系统。

10. 合规性和数据治理

AI技术帮助企业遵守数据保护法规，如GDPR，通过自动化数据分类和访问控制。

如: OneTrust提供基于AI的解决方案，帮助企业管理和遵守数据隐私法规。

结论

AI技术正以前所未有的速度推动数据分析行业的进步。通过自动化、预测分析、异常检测、NLP、图像和视频分析、个性化推荐、智能决策支持、数据可视化、AR/VR以及合规性检查，AI技术不仅提高了数据分析的效率和准确性，还开辟了新的分析领域和业务机会。随着技术的不断进步，我们可以预见，AI将在数据分析行业中扮演越来越重要的角色。

文章来源于“上海数据分析”，作者“上海CPDA ”