ChatUIはどのようにデータ分析のパラダイムを再構築しているのか？
DataFawn の会話型分析インターフェースは、最先端の NLP テクノロジーを使用して、自然言語クエリを SQL クエリおよびモデル呼び出し命令にリアルタイムで変換します。システムはBERTアーキテクチャに基づいて微調整されており、「前四半期の各カテゴリの売上総利益率のランキングを表示する」や「来月の北京の売上を予測する」など、50以上のビジネスシナリオの標準的な質問の構文解析をサポートしています。画期的なのは、エンティティや意図を識別する基本的な意味層、データフィールドを結合するビジネスロジック層、適切な統計手法やモデルを自動的に選択する実行層という、理解の3つの層を実現したことにある。
実際、マーケティングマネージャーは「女性ユーザーの購入頻度がポアソン分布に当てはまるかどうか」を直接尋ねることができ、システムはまず分布適合テストを行い、次にQ-Qグラフの視覚化比較を使用します。この対話方式は、従来のBIツールのドロップダウン式スクリーニング方式よりも3倍以上効率的で、特に一時的な分析ニーズに適しています。テストデータによると、90%の通常の分析質問は、3回の対話で満足のいく回答が得られ、データ分析の認知的負荷を大幅に軽減できる。
この答えは記事から得たものである。DataFawn: コードを書かずに機械学習モデルを構築するデータ分析プラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 自然言語対話は、DataFawnを競合他社から引き離す中核となるイノベーションです。
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