Data analitikada süni intellekt haqqında çox danışılır, amma söhbət adətən ümumi ifadələrlə bitir. Halbuki analitik üçün əsas sual budur: iş prosesinin hansı anında bu alətlərə müraciət etmək faydalıdırBu yazıda təhlil prosesini mərhələlərə ayırıb, hər mərhələdə AI-ın konkret rolunu göstərəcəyik.
Məlumatın toplanması və təmizlənməsi
Hər təhlil pis vəziyyətdə olan bir fayl ilə başlayır. Sütun adları qarışıqdır, tarixlər müxtəlif formatdadır, bəzi sətirlər təkrarlanır.
Formatların uyğunlaşdırılması
Bu mərhələdə AI ilə data analizi ən çox vaxt qazandıran yerdir. Faylı verib nəyin səhv olduğunu soruşduqda alət problemli sütunları göstərir və düzəliş üsulunu təklif edir. Excel daxilində işləyən alətlər bunu birbaşa cədvəl üzərində edir, xarici asistentlər isə addımları izah edir.
Çatışmayan məlumatla nə etmək
Boş xanaları silmək, orta dəyərlə doldurmaq və ya olduğu kimi saxlamaq. Hər üç variantın nəticəyə təsiri fərqlidir. AI bu variantları müqayisə edib hansının sizin datanıza uyğun olduğunu izah edə bilir. Qərarı isə yenə siz verirsiniz.
Kəşfiyyat təhlili mərhələsi
Məlumat təmizləndikdən sonra növbə onu tanımağa gəlir. Hansı göstəricilər bir birindən asılıdır, harada anormal dəyərlər var, hansı seqment fərqlənir.
İlkin mənzərəni sürətlə görmək
Min sətirlik cədvələ əl ilə baxmaq uzun çəkir. Süni intellekt data analizində bu mərhələni xeyli qısaldır. Alət əsas statistikaları, kənar dəyərləri və gözə çarpan asılılıqları qısa siyahı şəklində təqdim edir. Siz isə bu siyahıdan hansının araşdırmağa dəyər olduğunu seçirsiniz.
Vizuallaşdırma və hesabat hazırlığı
Təhlil bitəndə nəticəni başqalarına çatdırmaq lazım gəlir. Bu mərhələ çox vaxt lazım olduğundan az diqqət alır.
Doğru qrafik növünü seçmək
Eyni məlumatı sütun, xətt və ya dairə qrafiki ilə göstərmək olar, amma hər biri fərqli mesaj verir. AI alətləri məlumatın strukturuna baxıb hansı vizual növünün daha aydın olacağını təklif edir. Power BI daxilində işləyən asistentlər isə DAX formullarının nə etdiyini sadə dildə izah edə bilir.
Hesabat mətnini formalaşdırmaq
Qrafik hazır olsa da, onun altında yazılacaq şərh çox vaxt vaxt aparır. Burada AI ilkin variant yazır, analitik isə onu öz kontekstinə uyğunlaşdırır. Nəticədə hesabat daha tez hazır olur.
Proqnoz və ssenari təhlili
Daha irəli mərhələdə AI data emalı yalnız keçmişi izah etmək üçün deyil, gələcəyi qiymətləndirmək üçün də istifadə olunur.
Sadə proqnoz modelləri
Satış trendini davam etdirmək, mövsümi dalğalanmanı hesablamaq və ya müxtəlif ssenariləri müqayisə etmək üçün əvvəllər ayrıca bilik lazım idi. İndi bu modellərin qurulmasında AI köməkçi rol oynayır. Amma nəticənin məntiqli olub olmadığını yoxlamaq yenə analitikin işidir, çünki model yanlış məlumatla da inamlı rəqəm verə bilər.
Hansı alətlə başlamaq lazımdır
Yuxarıdakı mərhələlərin hər biri üçün fərqli alətlər mövcuddur və hamısını eyni anda öyrənməyə ehtiyac yoxdur. İşinizə uyğun iki üç alət kifayət edir. Seçim etməzdən əvvəl data analitiklər üçün faydalı AI alətləri siyahısına baxmağı tövsiyə edirik.
Əgər bu alətlərin peşənin gələcəyinə təsiri sizi düşündürürsə, süni intellektin data analitikləri əvəz edib etməyəcəyi mövzusundakı yazımız da faydalı olacaq.
Handex-in Data Analitika proqramında bu mərhələlərin hamısı praktik olaraq keçilir. Excel modulunda Copilot, Power BI modulunda Claude tətbiq edilir, 5 dərslik AI for Data Analytics modulu isə bu bilikləri bir sistemə salır. Ətraflı məlumat üçün Data Analitika təlimi səhifəsinə baxın.