審查階段：資料品質

AI for Data Analysts

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

常見嫌疑犯

AI 能解的棘手問題

模糊重複值

 

• 傳統：手寫規則，還要一直維護下去
• AI：自動產生比對邏輯，帶來「語意理解」

 

• 輸出 → 可閱讀並可調整的查詢或分組

違反時間順序

• 傳統：撰寫 SQL 來比較時間戳記
• AI：描述不該發生的情況 → AI 來「撰寫查詢」

邏輯不一致

 

• 傳統：靠參照表——但有人得一直「維護」它們
• AI：「世界知識」，不需參照資料

審問 AI 的成果

 

• AI 不是魔法——它會產生查詢、程式碼或規則
• 這些產出可能「有誤」：錯誤的 regex、胡編的商務規則

修正問題

一起來練習吧！

AI for Data Analysts