AUTOMATION OF DATA ANALYSIS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS

Bulletin of Shakarim University Technical Sciences, 2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.53360/2788-7995-2024-3(15)-6
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article discusses modern approaches to automating data analysis using artificial intelligence (AI) methods. With the rapid growth of data volumes entering various systems, their analysis and processing are becoming a complex task. Automating these processes with AI allows us to increase the efficiency and accuracy of data analysis, minimize the human factor, and speed up decision-making. The article discusses machine learning and deep learning methods used to automate data analysis, as well as examples of their application in various industries, such as finance, medicine, industry, and marketing. Particular attention is paid to the advantages and limitations of existing approaches, as well as prospects for their further development. The article discusses in detail the conditions and methods of research aimed at studying and evaluating the effectiveness of various AI models in automating data analysis. The obtained results are analyzed and prospects for further development of AI technologies in this area are discussed. The study emphasizes the importance of interpretability of AI models, the need to develop new methods that can effectively work with limited and noisy data, as well as reducing the computational costs associated with their use.