Depuis la fin de l’année dernière, l’IA générative telle que ChatGPT a le vent en poupe, et reste un sujet brûlant de conversation en tant qu’événement qui changera grandement nos vies et notre travail. De même, dans l’analyse des données, il est fort possible que cela entraîne un changement de paradigme qui modifierait considérablement l’approche elle-même.
Ce qui m'a particulièrement fait ressentir cela, c'est la sortie du plug-in officiel de ChatGPT « Advanced Data Analysis ». Avec « Analyse avancée des données », vous pouvez facilement effectuer une synthèse, une visualisation et une analyse statistique des données en commandant ce que vous souhaitez analyser dans des phrases naturelles, ce qui réduit les obstacles à l'analyse et améliore considérablement l'efficacité du travail d'analyse. Vous pouvez vous y attendre.
JMP dispose d'une fonctionnalité qui permet aux analystes de procéder à une analyse exploratoire tout en interagissant avec les données, mais cette fonctionnalité a-t-elle vraiment l'intérêt de l'utiliser pour l'IA générative ? Y a-t-il d’autres points qui lui confèrent un avantage sur l’IA générative ? Sur ces points, obtenez les dernières informations sur la génération IA au moment de la publication et exprimez votre propre opinion sans vous fier à JMP.
*Remarque : Cette présentation exprime l'opinion personnelle du présentateur et n'exprime pas l'opinion officielle de notre entreprise.
