{"id":108616,"date":"2023-09-07T17:58:00","date_gmt":"2023-09-07T22:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/ki-fuer-daten-im-digitalen-universum-zurechtkommen\/"},"modified":"2024-12-30T07:01:28","modified_gmt":"2024-12-30T12:01:28","slug":"ki-fuer-daten-im-digitalen-universum-zurechtkommen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/de\/einblicke\/blog\/analytics\/ki-fuer-daten-im-digitalen-universum-zurechtkommen\/","title":{"rendered":"KI f\u00fcr Daten: Im digitalen Universum zurechtkommen"},"content":{"rendered":"

\u00c4hnlich wie in den Anf\u00e4ngen der Luftfahrt, als Pioniere es wagten, der Schwerkraft zu trotzen und den Sprung ins Unbekannte zu wagen, stellt auch der Beginn der k\u00fcnstlichen Intelligenz eine \u00e4hnliche Mischung aus Wunder und Herausforderung dar. So wie sorgf\u00e4ltige Technik und strenge Vorschriften den Flugverkehr von einem waghalsigen Vorhaben in ein unverzichtbares globales Bindeglied verwandelt haben, ist die KI auf dem besten Weg, zu einer integralen Kraft in unserer digitalen Landschaft zu werden.<\/p>\n

Der Weg zur Integration von KI, insbesondere mit der j\u00fcngsten Einf\u00fchrung der Datenanalyse durch das Plugin ChatGPT Code Interpreter<\/a>, spiegelt die Entwicklung der Luftfahrt wider – voller Potenzial, das jedoch Vorsicht und Pr\u00e4zision erfordert. Um sicherzustellen, dass die KI bei der Datenanalyse ihr Potenzial aussch\u00f6pft und so vertrauensw\u00fcrdig wird wie der moderne Flugverkehr, stellen wir einige unserer k\u00fcrzlich entdeckten Strategien vor, die uns helfen, sicher durch die ersten Versuche der KI-Datenanalyse zu fliegen.<\/p>\n

Vervielf\u00e4ltigen und planen<\/h2>\n

Wir haben vollst\u00e4ndige L\u00f6sungen genommen und sie mit Code-Interpreter neu erstellt, um sie als KI-Benchmark zu verwenden. Verwenden Sie Ihren Projektplan, um Aufforderungen zu erstellen, die in jedem Schritt ausgef\u00fchrt werden. Diese Methode zeigt Ihnen, wie und wo genau die KI Entscheidungen trifft und wo sie m\u00f6glicherweise versagt. Bitten Sie die KI, ihre Entscheidungen zu erkl\u00e4ren, oder weisen Sie sie ganz konkret an, sich an Ihre bisherigen Entscheidungen zu halten.<\/p>\n

Durch diesen Prozess lernt Ihr Team, wie die KI arbeiten m\u00f6chte, aber es ist auch eine hervorragende Gelegenheit, durch eigenes Tun zu lernen. Auch wenn es sich langsamer anf\u00fchlt als ohne KI, ist es eine Investition in einen zuk\u00fcnftigen Arbeitsablauf, der skaliert werden kann.<\/p>\n

Als wir eine Regression f\u00fcr einen Kunden wiederholten, wurde unsere Regressionsanalyse effektiv mit sieben Aufforderungen repliziert. Hier ist eine verallgemeinerte Version als Beispiel: <\/p>\n

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  1. Hochladen eines Datenbestands (mit Angaben zum Inhalt) und Aufforderung an die KI, \u00fcber alle Felder und ihre Formate Bericht zu erstatten.<\/li>\n
  2. Fordern Sie die KI auf, alle Daten zu bereinigen, Ausrei\u00dfer zu entfernen, fehlende Werte zu erg\u00e4nzen und die Methodik zur Erstellung eines sauberen und vollst\u00e4ndigen Datensatzes zu erl\u00e4utern.<\/li>\n
  3. Wenden Sie ein lineares Regressionsmodell an und pr\u00fcfen Sie auf die Multikollinearit\u00e4t. Weisen Sie die KI an, welche Spalten zu vermeiden sind und welche Variablen abh\u00e4ngig\/unabh\u00e4ngig sind. Erstellen Sie nach dem Einrichten und Ausf\u00fchren des Modells eine detaillierte Zusammenfassung, in der Sie die Koeffizienten, Signifikanzniveaus und andere relevante Metriken hervorheben.<\/li>\n
  4. Stellen Sie Ihre Ergebnisse in einer \u00fcbersichtlichen Tabelle zusammen. In dieser Tabelle werden die verwendeten Variablen, ihre Koeffizienten und die zugeh\u00f6rigen p-Werte des Regressionsmodells aufgef\u00fchrt. Um den Zugriff und die weitere Analyse zu erleichtern, sollten Sie diese Tabelle als Excel-Datei exportieren.<\/li>\n<\/ol>\n

    Ein KI-Praktikant<\/h2>\n
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