Como o ChatUI está reformulando o paradigma da análise de dados
A interface de análise de conversação da DataFawn usa tecnologia de PNL de última geração para traduzir consultas de linguagem natural em consultas SQL e modelar instruções de chamada em tempo real. O sistema é ajustado com base na arquitetura BERT e suporta a análise de perguntas padrão para mais de 50 cenários comerciais, como "mostrar a classificação da margem bruta de cada categoria no último trimestre" ou "prever as vendas em Pequim no próximo mês". O avanço está na realização de três camadas de compreensão: a camada semântica básica para identificar entidades e intenções, a camada lógica de negócios para vincular campos de dados e a camada de execução para selecionar automaticamente métodos ou modelos estatísticos apropriados.
Na prática, o gerente de marketing pode perguntar diretamente "se a frequência de compra das usuárias atende à distribuição de Poisson", e o sistema primeiro realizará o teste de ajuste de distribuição e, em seguida, usará a comparação de visualização do gráfico Q-Q. Esse método de interação é mais de três vezes mais eficiente do que o método de triagem suspensa da ferramenta de BI tradicional, o que é especialmente adequado para necessidades de análise temporárias. Os dados de teste mostram que as perguntas de análise regulares do 90% podem ser respondidas satisfatoriamente em três rodadas de diálogo, reduzindo significativamente a carga cognitiva da análise de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoDataFawn: uma plataforma de análise de dados para criar modelos de aprendizado de máquina sem escrever códigoO
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