End-to-End-Ablauf: Vom Briefing bis zur Probe, Überprüfung, Vertraulichkeit und Lieferung

Gewinne:

• Fähigkeit, einen Präsentations-/Datenauftrag in einem wiederholbaren Ablauf auszuführen, der aus Briefing-, Datenvorbereitungs-, Struktur-, Inhalts-/Grafik-, Validierungs-, Korrektur- und Bereitstellungsschritten besteht.
• Durch die Anonymisierung und Aggregation sensibler Daten kann das externe Tool ohne Verletzung der Vertraulichkeit arbeiten und kritische Zahlen gegenprüfen.
• Fähigkeit, die Verantwortung für die endgültige Lieferung zu übernehmen, indem man künstliche Intelligenz als Probenpartner einsetzt und schwierige Fragen und Zeit testet

In den vorherigen Einheiten wurden nacheinander Fertigkeiten vermittelt: Struktur, Text, Design, Grafikauswahl, Code, Dashboard, Geschichte, Infografik, Ehrlichkeit. Diese letzte Einheit vereint sie alle in einem Arbeitsablauf: Ein Briefing ist eingetroffen, Sie liefern eine Präsentation/Datenvisualisierung. Unser Ziel ist es, eine wiederholbare Methode zu etablieren, die KI von Anfang bis Ende nutzt, sie aber bei jedem Schritt validiert und so Privatsphäre und Ethik wahrt.

Sieben Schritte zum End-to-End-Flow

1. Auftrag und Umfang: Zielgruppe, Zweck, Hauptbotschaft, Dauer, Kanal (Präsentation, Bericht, soziale Medien), Einschränkungen.
2. Datenaufbereitung: Daten sammeln, bereinigen, anonymisieren; Entscheiden Sie, was in das externe Fahrzeug gelangt.
3. Struktur und Erzählung: Muster auswählen, Folienrücken erstellen (Einheit 2, 8).
4. Inhalt und Grafiken: Text schreiben, die richtige Grafik auswählen und codieren, Design einrichten (Einheit 3-6).
5. Integrität und Verifizierung: Jede Zahl, jedes Diagramm, jeder Anspruch wird geprüft (Einheit 10).
6. Üben und bearbeiten: Probieren Sie die Präsentation laut aus, legen Sie die Zeit fest und passen Sie sie mit Feedback an.
7. Lieferung und Archiv: Endgültige Version, Quellhinweise und wiederverwendbarer Code/Vorlage.

Tipp: Machen Sie aus diesen sieben Schritten eine Checkliste und wiederholen Sie sie bei jedem Auftrag. Durch die Standardisierung des Arbeitsablaufs ist die Qualität nicht mehr von der individuellen Form abhängig.

Datenaufbereitung und Datenschutz: der wichtigste Punkt

Bevor Sie Daten an die KI weitergeben, halten Sie inne und fragen Sie: Können diese Daten in ein externes System gelangen? Einige Konzepte: personenbezogene Daten (Informationen, die eine Person identifizieren, wie z. B. Name, Identität, Kontakt, Gesundheit, Gehalt); Anonymisierung (unwiderrufliche Entfernung der Identität); Aggregation (Durchschnitt/Gesamtwert anstelle einzelner Zeilen angeben). Regel:

• Geben Sie niemals Daten, die persönliche Geheimnisse/Geschäftsgeheimnisse enthalten, in ein Tool ein, das nicht von der Institution genehmigt wurde.
• Wenn Sie Folgendes eingeben, anonymisieren oder aggregieren müssen: Namens-/ID-Spalten löschen, Einzelpersonen nur innerhalb der Gruppe anzeigen.
• Geben Sie dem Modell beim Generieren von Diagrammen/Code die Datenstruktur (Spaltennamen, Typen) und nicht die Rohgenauigkeitszeilen.

Ihre Rolle: Datenschutzbeauftragter. Spalten des folgenden Datensatzes: [Liste]. Ich werde dies an ein externes KI-Tool weiterleiten, um ein Diagramm zu erstellen. Welche Spalten könnten persönlich/sensibel sein? Markieren Sie, was ich anonymisieren oder aggregieren muss, und schlagen Sie vor, wie das geht (Löschen, Maskieren, Gruppieren). Sagen Sie mir, wie ich mit der geringsten Datenmenge arbeiten kann, die für die Analyse ausreicht.

Achtung: Das „einmalige und schnelle“ Einfügen sensibler Daten ist die häufigste Form der Datenschutzverletzung. Sobald die Daten gelöscht sind, können sie nicht mehr abgerufen werden.

Validierung: Endfilter vor der Auslieferung

Wenden Sie die vier Schritte aus Einheit 1 (Quelle, Konsistenz, Ehrlichkeit, Kontext) auf die gesamte Präsentation an. Führen Sie außerdem eine Gegenprüfung durch: Bestätigen Sie kritische Zahlen mit einem Werkzeug außerhalb des Modells (Tabellenkalkulation, Taschenrechner).

Kontrolle

Frage

Fahrzeug

Quelle

Woher kommt jede Zahl?

Datenquelle/Hinweis

Konsistenz

Sind Folie, Grafik und Text dasselbe?

Lesen Sie diagonal mit Ihren Augen

Ehrlichkeit

Übertreibt das Diagramm?

Inspektion von Einheit 10

Konto

Ist die Gesamt-/Prozentzahl korrekt?

Tabellenkalkulation

Zitat

Ist das Zitat/die Quelle echt?

Open Source, überprüfen

Seien Sie besonders vorsichtig bei Halluzinationen (erfundenen Informationen): Das Modell könnte eine Statistik, ein Zitat oder eine Quelle „erfinden“. Öffnen und überprüfen Sie alle externen Quellen und Abbildungen, die auf der Folie erscheinen.

Probe: Testen der Präsentation mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann ein Probenpartner sein: Schwierige Fragen aus der Zuschauerperspektive generieren, schwache Übergänge finden, Dauer abschätzen.

Ihre Rolle: ein anspruchsvoller Publikums- und Präsentationscoach. Sehen Sie sich das Präsentationsgerüst und die Rednernotizen unten an. 1) Generieren Sie die 5 schwierigsten Fragen, die diese Zielgruppe ([Rolle]) stellen wird. 2) Markieren Sie schwache/unzusammenhängende Übergänge in der Erzählung. 3) Schätzen Sie ungefähr, wie viele Sekunden auf jede Folie fallen, sodass sich eine Gesamtzeit von [X] Minuten ergibt. Wenn zu viel, schlagen Sie vor, welche Folien ich kürzen sollte.Präsentation: [ ... ].

Eine separate „Einspruchssitzung“-Probe:

Generieren Sie vier Einwände gegen den Hauptvorschlag dieser Präsentation und verfassen Sie jeweils eine datenbasierte Antwort mit zwei Sätzen. Erfinden Sie die Antwort nicht; Schreiben Sie [Bestätigung], wo eine Bestätigung erforderlich ist. Anregung: [ ... ].

drei Mini-Koffer

Fall 1 – End-to-End-Geschwindigkeit. Ein Berater würde eine typische Kundenpräsentation (Recherche + Struktur + Folien + Diagramme + Beweise) über zwei Tage verteilen. Als wir den siebenstufigen Ablauf mit künstlicher Intelligenz installierten, verkürzte sich die Zeit auf etwa 1 Tag; Ein erheblicher Teil der eingesparten Zeit wurde für die Überprüfung und Probe aufgewendet, und die Qualität nahm nicht ab, sondern stieg.

Fall 2 – Privatsphäre in letzter Minute. Ein Team würde Kundentransaktionsdatensätze (Name + Betrag) zur Diagrammerstellung in das externe Tool exportieren. Sie hörten beim Schritt der Datenschutzkontrolle auf; Sie löschten die Namen und wandelten die Beträge in Segmentdurchschnitte um. Die Analyse funktionierte erneut, es kamen keine personenbezogenen Daten heraus. Diese Entscheidung wurde in einem anschließenden Audit gewürdigt.

Fall 3 – Die Probe hat die Szene gerettet. Ein Unternehmer forderte AI auf, vor einer Investorenpräsentation „die fünf schwierigsten Fragen zu generieren“. Drei der Fragen wurden während des Treffens wörtlich gestellt; Er antwortete flüssig, weil er vorbereitet war. Hätte er nicht geprobt, wäre er bei der kritischsten Frage hängen geblieben.

Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung

Schwach:

Bereiten Sie mit diesen Daten eine Präsentation von Anfang bis Ende vor und beenden Sie sie.

„Alles“ auf einen Schlag wollen; Keine Überprüfung, keine Geheimhaltung, keine Probe. Das Modell passt in die Lücken, man kann es nicht kontrollieren.

Stark:

Lassen Sie uns Schritt für Schritt eine Präsentation aufbauen. Machen Sie einfach zuerst Schritt 1: Klären Sie das Briefing (fragen Sie mich nach Zielgruppe/Zweck/Botschaft/Dauer/Kanal/Einschränkung). Dann gehen wir der Reihe nach vor: Datenschutzprüfung, Aufbau, Inhalt+Grafik, Ehrlichkeitsprüfung, Korrekturlesen. Erfinden Sie nicht bei jedem Schritt Zahlen, schreiben Sie, was bestätigt werden muss, und fragen Sie nicht nach sensiblen Daten.

Im zweiten Schritt wird die Aufgabe in Schritte unterteilt, Sie behalten bei jedem Schritt die Kontrolle und legen im Vorfeld Vertraulichkeits-/Treuegrenzen fest.

Häufige Fehler

• „Alles“ auf einen Schlag abfragen: Durch das Überspringen von Schritten werden Authentifizierung und Datenschutz umgangen.
• Umgehung des Datenschutzstopps: Weitergabe sensibler Daten an einen unkontrollierten externen Agenten.
• Ohne Probe auf die Bühne gehen: Schwierige Fragen und Zeit nicht vorhersehen.
• Überspringen der Quellen-/Zuordnungsüberprüfung: Eine erfundene Statistik oder ein Zitat wird nicht bemerkt.
• Keine Archivierung: Der Code/die Vorlage wird nicht gespeichert und alles wird von Grund auf neu erstellt.
• Dem Modell die Verantwortung übertragen: Sagen Sie: „Die KI hat es vorbereitet“; Die Lieferung liegt jedoch bei Ihnen.

Zusammenfassend

Bauen Sie Ihr Präsentations- und Datenvisualisierungsgeschäft durchgängig in sieben Schritten auf: Briefing, Datenaufbereitung und Vertraulichkeit, Struktur/Erzählung, Inhalt/Grafiken, Integrität und Überprüfung, Probe, Lieferung/Archivierung. Nutzen Sie bei jedem Schritt KI, aber behalten Sie die Kontrolle: Anonymisieren Sie sensible Daten, überprüfen Sie jede Zahl und Quelle gegenseitig und machen Sie das Modell zu Ihrem Proofing-Partner. Künstliche Intelligenz beschleunigt den gesamten Ablauf; Die Verantwortung für die Richtigkeit der Daten, die Integrität der Nachricht, die Vertraulichkeit und die endgültige Zustellung liegt stets bei Ihnen.

Anwendungsaufgabe

Wählen Sie einen echten Präsentationsjob und befolgen Sie die sieben Schritte. (1) Lassen Sie den Auftrag von der KI abfragen. (2) Entscheiden Sie, welche Daten mit der Datenschutzkontrolle anonymisiert werden sollen. (3) Führen Sie die Schritte Struktur → Inhalt → Diagramm aus. (4) Führen Sie eine Integritätsprüfung durch und überprüfen Sie kritische Zahlen. (5) Lassen Sie die künstliche Intelligenz die „5 schwierigsten Fragen“ produzieren und proben Sie sie. (6) Archivieren Sie die neueste Version und wiederverwendbaren Code/Vorlage.

Checkliste

• [ ] Ich habe den Job gemäß dem Sieben-Schritte-Ablauf ausgeführt.
• [ ] Ich habe sensible Daten anonymisiert/aggregiert oder gar nicht eingegeben.
• [ ] Ich habe jede Zahl und jede externe Quelle außerhalb des Modells kreuzvalidiert.
• [ ] Ich habe alle Grafiken auf Vollständigkeit überprüft.
• [ ] Ich habe mit künstlicher Intelligenz geprobt; Ich habe schwierige Fragen und Zeit getestet.
• [ ] Ich habe die neueste Version und wiederverwendbare Vorlage/Code archiviert.
• [ ] Ich akzeptiere, dass ich für die endgültige Lieferung verantwortlich bin.

Modulprüfung

1. Was ist die beste Positionierung für künstliche Intelligenz in der Präsentation und Datenvisualisierung?

• A) Künstliche Intelligenz ist der Entwurfs-, Design-, Grafikcode- und Kritikassistent; Die Verantwortung für die Richtigkeit, Ehrlichkeit und Vertraulichkeit der Daten liegt beim Menschen ✔
• B) Künstliche Intelligenz ist ein Taschenrechner; Jede von ihm angegebene Zahl und Grafik ist absolut korrekt.
• C) Künstliche Intelligenz ist nur zum Dekorieren von Folien nützlich, sie hat nichts mit Daten und Grafiken zu tun
• D) Da die KI unparteiischer ist als der Mensch, sollten Entscheidungen über die Grafikintegrität ihr überlassen bleiben

Beschreibung: Das große Sprachmodell ist kein Taschenrechner oder Verifizierungsgerät, sondern ein Generator überzeugender Texte und Umrisse. Es spart viel Zeit in Rollen wie Entwurf, Design, Grafikcode und Kritik; Die Verantwortung für die Richtigkeit der Daten, die Ehrlichkeit der Grafik, die Vertraulichkeit und die endgültige Lieferung liegt jedoch bei der zuständigen Person.

2. „Gibt es einen Zusammenhang zwischen Werbeausgaben und Umsatz?“ Welche Art von Diagramm zeigt die Frage am ehrlichsten?

• A) Mehrteiliges Kreisdiagramm
• B) Gestapeltes Balkendiagramm
• C) Streudiagramm ✔
• D) 3D-Kreisdiagramm

Erläuterung: Ein Streudiagramm wird verwendet, um die Beziehung (Korrelation) zwischen zwei numerischen Variablen darzustellen. Ein Balken eignet sich zum Vergleich und eine Linie zur Veränderung im Zeitverlauf; Ein Balkendiagramm gibt nicht die richtige Antwort auf die Beziehungsfrage.

3. Warum wird empfohlen, im Folientitel „Aktionstitel“ anstelle von „Thementitel“ zu verwenden?

• A) Um mehr Text auf die Folie zu bringen
• B) Weil es den einzigen Anspruch der Folie direkt wiedergibt und es dem Publikum ermöglicht, die Botschaft sofort zu verstehen ✔
• C) Weil die Schriftart nicht vergrößert werden muss
• D) Da die Notwendigkeit von Vortragsnotizen entfällt

Beschreibung: Der Aktionstitel gibt das, was auf der Folie steht, in einem vollständigen Satz als Behauptung wieder („Umsätze sind seit drei Quartalen rückläufig“), nur das Betreff-Tag („Umsätze“) tut dies nicht. Dadurch kann der Betrachter sofort verstehen, was mit jeder Folie gemeint ist; Es ist die einzige Änderung, die die Qualität der Präsentation am meisten verbessert.

4. Welche Anwendung ist bei der Erstellung von Präsentationsvisualisierungen mit visuell generierender künstlicher Intelligenz am praktischsten und ethischsten?

• A) Drucken Sie alle Titel und Nummern auf dem Bild aus und platzieren Sie es direkt auf der Folie
• B) Präsentation eines produzierten Porträts als echtes Kundenfoto
• C) Den Stil einer bekannten Marke exakt nachahmen
• D) Das Bildmaterial ohne Text erstellen und den Text im Folienprogramm hinzufügen und die Fälschung nicht als echt darstellen ✔

Erklärung: Der Text in den erzeugten Bildern ist oft beschädigt, daher ist es notwendig, den Text später im Folienprogramm hinzuzufügen. Darüber hinaus ist es irreführend und unethisch, ein hergestelltes Bild als echtes Foto/reale Person darzustellen. Der richtige Ansatz besteht darin, das Bild ohne Text zu erstellen, den Text selbst hinzuzufügen und die Fälschung nicht als echt darzustellen.

5. Welche Option ist am besten lesbar, um den Marktanteil von 9 Produkten anzuzeigen?

• A) Horizontales Balkendiagramm, sortiert nach Wert ✔
• B) Kreisdiagramm mit 9 Segmenten
• C) 3D-Kreisdiagramm mit 9 Scheiben
• D) Ein einzeiliges Diagramm

Erläuterung: Ein Kreisdiagramm funktioniert nur, wenn es 2–4 Segmente gibt und die Anteile deutlich unterschiedlich sind; 9 ähnliche Slices sind nicht lesbar. Ein nach Wert sortiertes horizontales Balkendiagramm ist beim Vergleich mehrerer Kategorien fast immer besser lesbar.

6. Warum ist es zuverlässiger, „nach dem Code zu fragen, der das Diagramm erzeugt, und ihn selbst auszuführen“, anstatt nach „einem Bild des Diagramms“ zu fragen, wenn man Diagramme von künstlicher Intelligenz erhält?

• A) Weil der Code immer schönere Farben wählt
• B) Weil es verboten ist, Bilder zu produzieren
• C) Da der Code die Daten so verarbeitet, wie sie sind, und deterministische und wiederholbare Ergebnisse liefert, besteht keine Notwendigkeit, sich auf verbale Vorhersagen zu verlassen ✔
• D) Weil der Code die Diagramme automatisch ehrlich macht und keine weitere Überprüfung erforderlich ist

Beschreibung: Das große Sprachmodell ist ein Textgenerator. Er errät lediglich verbal eine Zahl und kann sich irren. Der Code verarbeitet die Daten so wie sie sind und erzeugt deterministische (immer die gleiche Ausgabe für die gleiche Eingabe) und wiederholbare Ergebnisse; Wenn die Daten aktualisiert sind, kann der Code erneut ausgeführt und das Diagramm aktualisiert werden.

7. Was ist das Grundprinzip eines guten Dashboard-Designs?

• A) Alle verfügbaren Metriken auf einem einzigen Bildschirm anzeigen
• B) Zeigen Sie den Kontext für eine kleine Anzahl (5–9) von KPIs an, die für eine bestimmte Zielgruppe und Entscheidung erforderlich sind ✔
• C) Jede Zahl mit möglichst vielen Dezimalstellen anzeigen
• D) Malen Sie jede Metrik in einer anderen Farbe, um die Farben zu diversifizieren

Beschreibung: Das Dashboard zeigt nicht alles an, sondern die 5–9 richtigen KPIs, die für eine bestimmte Entscheidung einer bestimmten Zielgruppe erforderlich sind. Kennzahlen, die der Entscheidung nicht dienen, werden das Dashboard überfordern. Zusätzlich sollte jeder Zahl ein Kontext (Ziel/Veränderung) und ein Aktualitätsstempel hinzugefügt werden, und der kritischste KPI sollte oben links platziert werden.

8. Welches Verhalten stellt eine Falle im Hinblick auf die Ehrlichkeit beim Data Storytelling dar?

• A) Präsentation der Ergebnisse in der Kontext-Spannungs-Auflösungs-Struktur
• B) Verbinden Sie jedes Diagramm mit einem Satz in der Erzählung
• C) Fassen Sie die Erkenntnisse in einem Satz zusammen
• D) Ausblenden des Zeitraums, der nicht zur Erzählung passt, und Anzeigen nur der Daten, die ihn unterstützen (Rosinenpickerei) ✔

Erläuterung: Beim Rosinenpicken wird der Zeitraum/das Segment angezeigt, der zur Erzählung passt, und derjenige ausgeblendet, der nicht dazu passt, und es verletzt die Integrität. Eine gute Geschichte überzeugt, aber sie sollte nicht zur Erlaubnis werden, Daten zu verfälschen; „Welche Daten passen nicht zu dieser Erzählung?“ Es ist notwendig, nachzufragen und es gegebenenfalls vorzuzeigen.

9. Warum ist es irreführend, in einer Infografik einen Wert als Durchmesser eines Kreises darzustellen, diesen dann aber zu verdoppeln?

• A) Wenn sich der Durchmesser verdoppelt, vervierfacht sich die Fläche und das Publikum nimmt die Vergrößerung als größer wahr, als sie tatsächlich ist ✔
• B) Weil Kreise nicht in einem Kreisdiagramm verwendet werden können
• C) Weil farbenblinde Betrachter die Kreise überhaupt nicht sehen können
• D) Weil das Zeichnen eines Kreises langsamer ist als das Zeichnen eines Stabes

Erklärung: Wenn sich der Durchmesser verdoppelt, vervierfacht sich die Fläche des Kreises; Da der Betrachter den Wert flächenmäßig wahrnimmt, denkt er/sie, dass eine Verdoppelung einer Vervierfachung entspricht. Dies wird als Feldfehler bezeichnet. Es ist notwendig, den Wert nicht nach Fläche, sondern nach einer linearen Skala und einer eindeutigen Zahlenangabe (z. B. „2ד) anzugeben.

10. Was ist die gebräuchlichste Täuschungstechnik und ihr korrektes Äquivalent in einem Balkendiagramm?

• A) Das Färben der Stäbchen ist irreführend; Es ist notwendig, sie alle grau zu machen
• B) Direkte Bezeichnungen sind irreführend; Es ist immer erforderlich, eine separate Legende zu verwenden
• C) Die gestrichelte Y-Achse verdeutlicht den Unterschied; Im Balkendiagramm muss die Achse bei 0 beginnen ✔
• D) Der horizontale Balken ist irreführend; Es muss immer eine vertikale Leiste verwendet werden

Erläuterung: Eine gestrichelte Y-Achse (wobei y beispielsweise bei 90 statt bei 0 beginnt) lässt einen kleinen Unterschied groß erscheinen; Eine Steigerung um 2 % kann wie 50 % erscheinen. In einem Balkendiagramm sollte die Achse fast immer bei 0 beginnen, da die Länge des Balkens den Wert darstellt.

11. Was ist der richtige Ansatz, wenn Sie eine Tabelle mit sensiblen Daten (Name, Gehalt, Kundendatensatz) zur Diagrammerstellung in ein externes KI-Tool exportieren müssen?

• A) Fügen Sie die Tabelle schnell so ein, wie sie ist, um Zeit zu sparen
• B) Anonymisieren oder Aggregieren der Daten durch Entfernen der Namens- und Identitätsspalten und deren überhaupt keine Eingabe, wenn dies nicht erforderlich ist ✔
• C) Belassen Sie nur die empfindlichste Spalte und löschen Sie den Rest
• D) Es reicht aus, vor der Eingabe der Daten eine Vertraulichkeitszusage der Künstlichen Intelligenz einzuholen.

Erläuterung: Es ist wichtig, keine personenbezogenen Daten in ein Tool einzugeben, das nicht von der Institution genehmigt wurde. Wenn es notwendig ist, es einzugeben, ist es notwendig, es zu anonymisieren, indem die Identitätsspalten gelöscht werden, oder es zu aggregieren, indem der Durchschnitt/die Gesamtzahl anstelle einzelner Zeilen angegeben wird. Sobald die Daten gelöscht sind, können sie nicht mehr abgerufen werden.

12. Was bedeutet „Halluzination“ in einer von künstlicher Intelligenz erzeugten Ausgabe und was sollte dagegen getan werden?

• A) Das Modell verwendet viele Farben; müssen die Farben reduzieren
• B) Langsamer Betrieb des Modells; Ich muss eine kürzere Anfrage schreiben
• C) Das Modell zeichnet den Graphen in 3D; Ich muss 2B anfordern
• D) Informationen, die das Modell als real darstellt, aber nicht der Wahrheit entspricht; ✔ Jedes Problem und jede Quelle muss kreuzvalidiert werden

Erläuterung: Halluzination ist eine Information, die das Modell als real darstellt, aber nicht wahr ist; Es kann sich um eine erfundene Zahl, ein Zitat oder eine Quelle handeln. Andererseits ist es notwendig, jede auf der Folie außerhalb des Modells eingegebene Zahl und externe Quelle einer Kreuzvalidierung zu unterziehen und in Anfragen die Regel „Erzeugen Sie keine Zahlen, die nicht in den Daten enthalten sind, schreiben Sie [Bestätigung]“ festzulegen.

13. Was ist der erste Schritt bei der Auswahl des richtigen Diagrammtyps?

• A) Schreiben Sie die Frage, die Sie beantworten möchten, in einem Satz und ordnen Sie ihn einer Fragenfamilie ✔ zu
• B) Auswahl des farbenfrohsten und auffälligsten Grafiktyps
• C) Beginnen Sie immer mit einem Kreisdiagramm und ändern Sie es bei Bedarf
• D) Die Daten eindrucksvoller machen, indem man sie in 3D anzeigt

Erläuterung: Der Diagrammtyp hängt von der Frage ab, die Sie beantworten möchten, nicht von der Form der Daten. Zuerst ist es notwendig, die Frage in einem Satz zu formulieren und sie in eine Familie einzuordnen (Vergleich, Trend, Beziehung, Teil-Ganzes, Verteilung) und dann den Typ auszuwählen. Es ist ein Fehler, zuerst den Typ auszuwählen und zu versuchen, die Daten darin einzupassen.

14. Warum ist es wichtig, bei der Vorbereitung einer End-to-End-Präsentation mit künstlicher Intelligenz Schritt für Schritt vorzugehen, anstatt zu sagen: „Bereiten Sie eine Präsentation von Anfang bis Ende in einem Zug vor und beenden Sie sie“?

• A) Weil es immer schneller ist, Schritt für Schritt vorzugehen
• B) Weil das Modell lange Anfragen überhaupt nicht versteht
• C) Weil der Mensch bei der Verifizierung, Vertraulichkeit und Probe die Kontrolle behält, indem er Schritt für Schritt vorgeht, und das Risiko von Fälschungen und Lecks verringert ✔
• D) Weil das Fragen in einem Zug die künstliche Intelligenz ermüdet.

Beschreibung: Wenn Sie den Job auf einen Schlag anfordern, werden wichtige Stationen wie Verifizierung, Datenschutzprüfungen und Proben umgangen. Das Modell passt in die Lücken und Sie können es nicht kontrollieren. Durch das schrittweise Vorgehen (Kurzbeschreibung, Vertraulichkeit, Struktur, Inhalt/Grafik, Ehrlichkeitsprüfung, Probe) behält der Mensch in jeder Phase die Kontrolle und legt von Anfang an die Grenzen der Fälschung/Vertraulichkeit fest.