Dalla fine dello scorso anno, l’intelligenza artificiale generativa come ChatGPT è in aumento, ed è ancora un argomento caldo di conversazione come un evento che cambierà notevolmente le nostre vite e il nostro lavoro. Allo stesso modo, nell’analisi dei dati, c’è una forte possibilità che ciò si traduca in un cambiamento di paradigma che cambierà in modo significativo l’approccio stesso.
Ciò che mi ha fatto sentire particolarmente forte è stato il rilascio del plug-in ufficiale di ChatGPT "Advanced Data Analysis". Con "Analisi avanzata dei dati", puoi eseguire facilmente il riepilogo, la visualizzazione e l'analisi statistica dei dati comandando ciò che desideri analizzare in frasi naturali, il che riduce la barriera all'analisi e migliora notevolmente l'efficienza del lavoro di analisi.
JMP ha la caratteristica di consentire agli analisti di procedere con analisi esplorative mentre interagiscono con i dati, ma è davvero questa caratteristica lo scopo di utilizzarlo per l'intelligenza artificiale generativa? Ci sono altri punti che le danno un vantaggio rispetto all’IA generativa? Riguardo a questi punti, procuratevi le informazioni più recenti sulla generazione AI al momento della pubblicazione ed esprimete le vostre opinioni senza affidarvi a JMP.
*Nota: questa presentazione esprime l'opinione personale del presentatore e non esprime l'opinione ufficiale della nostra azienda.
