这就是人工智能可以提供帮助的地

[Habib01]

4.自动生成报告
借助人工智能，公司可以自动化报告流程。人工智能工具可以自动快速地生成报告，而不是为每个单独的分析手动创建报告。

这些自动化报告可确保所有员工无论身在何处或来自哪里，都可以及时访问相同的信息。

在数据分析中使用人工智能的 5 种独特方法
在另一篇文章中我们将分析人工智能是否会取代编程。在其中，我们得出 阿富汗数据 的结论是，人工智能很可能会补充那些从事数据分析和编程工作的人。以下是在数据分析中使用人工智能的一些方法：

1. 代码生成与调试
首先，您很可能会使用人工智能来生成代码或调试数据分析中的错误。这对于复杂的任务特别有用，例如可视化大型数据集和构建机器学习模型。

您可以使用的一些最常见的AI 编码助手包括DataLab AI Assistant、Anaconda Assistant、Jupyter AI和GitHub Copilot。

DataCamp 工作区.gif

要生成代码，您可以使用它们创建代码块以进行分析。例如，只要运行 IPython 核心，您就可以从 Python 编程环境查询 Jupyter AI。

此外，如果你自己编写了一些更复杂的代码并且无法用文本解释它，你可以要求 AI 为你评论你的代码。这样，您可以快速节省繁琐的文档流程的时间。

您还可以让人工智能为您提供代码插件，您可以在其中开始编写函数，并让人工智能根据您在评论中包含的信息完成其余的代码。

这些工具还能够调试您发现的任何错误，因此大大缩短了寻找解决方案的过程。

如果你是 Excel 用户，Microsoft 365 Copilot还可以帮助你创建公式和宏。

2. 解释分析和信息
在数据分析中，有时您需要解释想法并深入挖掘数据以提取真正的业务洞察。

使用Tableau GPT等 AI 数据分析工具，您可以快速解释图表上的特定数据点以某种方式表现，并提供更深入的见解。

例如，您可以直接提出以下问题：

“为什么三月份销量下降了？”
“用户激增的原因可能是什么？”
“我们今年收入最好的季度是哪一个？”
然后，人工智能聊天机器人将分析您的数据集，以确定趋势和相关性，从而为您的问题提供答案。

此功能还可以用于其他目的，例如在数据分析项目中查找新数据集或数据库时进行探索性数据分析。