Niveau: Anfänger
【Moderator】
SAS Institute Japan K.K. JMP Japan Division Naohiro Masukawa
[Zusammenfassung der Präsentation]
Seit Ende letzten Jahres ist generative KI wie ChatGPT auf dem Vormarsch und als Veranstaltung, die unser Leben und Arbeiten stark verändern wird, ist sie immer noch ein heißes Gesprächsthema. Auch bei der Datenanalyse besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass dies zu einem Paradigmenwechsel führt, der den Ansatz selbst erheblich verändern wird.
Was mich besonders stark gespürt hat, war die Veröffentlichung des offiziellen ChatGPT-Plug-ins „Advanced Data Analysis“. Mit „Erweiterte Datenanalyse“ können Sie ganz einfach Datenzusammenfassung, Visualisierung und statistische Analyse durchführen, indem Sie in natürlichen Sätzen befehlen, was Sie analysieren möchten, was die Hürde für die Analyse senkt und die Effizienz der Analysearbeit erheblich verbessert. Das können Sie erwarten.
JMP verfügt über eine Funktion, die es Analysten ermöglicht, während der Interaktion mit Daten mit der explorativen Analyse fortzufahren. Aber ist diese Funktion wirklich der Sinn der Nutzung für generative KI? Gibt es weitere Punkte, die ihr einen Vorteil gegenüber der generativen KI verschaffen? Besorgen Sie sich zu diesen Punkten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung die neuesten Informationen zur Generation KI und äußern Sie Ihre eigenen Gedanken, ohne sich auf JMP zu verlassen.
*Hinweis: Diese Präsentation gibt die persönliche Meinung des Vortragenden wieder und gibt nicht die offizielle Meinung unseres Unternehmens wieder.
[Präsentatorprofil]
Hauptverantwortlich für die technische Arbeit in der JMP Japan Division. In den letzten Jahren hat er die verschiedenen Funktionen und Features von JMP durch Webinar-Dozenten, Videoerstellung und Blog-Schreiben vorgestellt.
*Keine verteilten Materialien
