पूछताछ चरण: डेटा गुणवत्ता

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

आम संदिग्ध

डेटा गुणवत्ता समस्याएँ 1

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

कठिन समस्याएँ जिन्हें AI खोलता है

डेटा गुणवत्ता समस्याएँ 2

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

Fuzzy duplicates

 

  • Traditional: नियम हाथ से बनाइए, उन्हें हमेशा सँभालिए
  • AI: मिलान लॉजिक लिखता है और semantic understanding लाता है

 

  • आउटपुट → ऐसी क्वेरी या ग्रुपिंग जिसे आप पढ़कर समायोजित कर सकें

फज़ी डुप्लिकेट्स

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

समय-क्रम उल्लंघन

समय-क्रम

  • Traditional: timestamps की तुलना करने वाला SQL लिखिए
  • AI: बताएँ क्या नहीं होना चाहिए → AI क्वेरी लिखता है
डेटा विश्लेषकों के लिए AI

तार्किक असंगतियाँ

तार्किक असंगतियाँ

 

  • Traditional: reference tables — किसी को उन्हें सँभालना पड़ता है
  • AI: world knowledge, reference डेटा की जरूरत नहीं
डेटा विश्लेषकों के लिए AI

AI के काम की पूछताछ करें

 

  • AI जादू नहीं है — यह क्वेरी, कोड, या नियम जनरेट करता है
  • यह काम गलत हो सकता है: खराब regex, कल्पित बिज़नेस रूल

AI पूछताछ

डेटा विश्लेषकों के लिए AI

समस्याएँ ठीक करना

साफ डेटा 1

साफ डेटा 2

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अभ्यास करते हैं!

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