Wie ChatUI das Paradigma der Datenanalyse umgestaltet
DataFawns konversationelle Analyseschnittstelle nutzt modernste NLP-Technologie, um natürlichsprachliche Abfragen in SQL-Abfragen und Modellaufrufe in Echtzeit zu übersetzen. Das System ist auf der Grundlage der BERT-Architektur fein abgestimmt und unterstützt das Parsen von Standardfragen für mehr als 50 Geschäftsszenarien, wie z. B. "Zeige die Rangfolge der Bruttomarge jeder Kategorie im letzten Quartal" oder "Sage den Umsatz in Peking im nächsten Monat voraus". Der Durchbruch liegt in der Realisierung von drei Verständnisebenen: die grundlegende semantische Ebene zur Identifizierung von Entitäten und Absichten, die Geschäftslogik-Ebene zur Verknüpfung von Datenfeldern und die Ausführungsebene zur automatischen Auswahl geeigneter statistischer Methoden oder Modelle.
In der Praxis kann der Marketingleiter direkt fragen, "ob die Kaufhäufigkeit der weiblichen Nutzer der Poisson-Verteilung entspricht", woraufhin das System zunächst den Test zur Anpassung der Verteilung durchführt und dann den Vergleich mit dem Q-Q-Diagramm zur Visualisierung verwendet. Diese Interaktionsmethode ist mehr als dreimal effizienter als die Dropdown-Screening-Methode des herkömmlichen BI-Tools und eignet sich besonders für vorübergehende Analysen. Testdaten zeigen, dass die regulären Analysefragen von 90% innerhalb von 3 Dialogrunden zufriedenstellend beantwortet werden können, wodurch die kognitive Belastung der Datenanalyse erheblich reduziert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDataFawn: Eine Datenanalyseplattform für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, ohne Code zu schreibenDie
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