Добивки:
- Ги препознава опасностите за квалитетот, доверливоста и толкувањето при работа со податоци и воспоставува безбеден тек на анализа.
- Го избира вистинскиот индикатор за одредена цел, правејќи разлика помеѓу погрешните поединечни индикатори и мерењата кои се отворени за манипулација.
- Препознава погрешни техники на графикони (оската не почнува од нула, избраниот опсег) и ја набљудува искрената визуелизација.
Јавноста произведува податоци секој ден: броеви на апликации, времиња на решенија, буџетски ставки, движење на населението, барања за услуги, резултати од ревизија, анкети за задоволство. Повеќето од овие податоци се наоѓаат во табеларни пресметки, формулари и системи за снимање на Excel, но не се претвораат во одлуки - затоа што за нивна анализа е потребна експертиза и време. Донесувањето одлуки засновано на податоци (пристап за распределба на ресурсите и поставување политика заснована на измерени докази, наместо на мислење или навика) ја зголемува и ефикасноста и правичноста во јавниот сектор: ресурсите одат таму каде што се најпотребни врз основа на бројки. Овде, вештачката интелигенција е моќен асистент во правење смисла на табела, наоѓање обрасци и аномалии, извлекување сума статистика и преведување на наодите во едноставни реченици. Во оваа единица, ќе видите како да го скратите патот од необработени јавни податоци до одбранлива одлука со вештачка интелигенција и да останете дисциплинирани во најкритичниот аспект - правилното толкување на бројот.
Три опасности од работа со податоци
Податоците се моќни, но имаат три стапици, а вештачката интелигенција може и да ги ублажи и зголеми овие стапици:
- Корелација ≠ каузалност. Само затоа што две работи се менуваат заедно не значи дека едната предизвикува друга. Продажбата на сладолед и давењата се во пораст - затоа што и двете се поврзани со летните горештини, а не едното да го предизвикува другото. ВИ течно конструира реченици „бидејќи“; Преиспитајте го секое тврдење за каузалност.
- Пристрасни/недостасуваат податоци. Од кого и како се собрани податоците? Податоците за поплаки ги одразуваат само оние кои можат да се жалат; податоци за дигитални апликации оние со пристап до интернет. Ако не ја видите групата што недостасува, одлуката ќе биде пристрасна.
- Број без контекст. Само „зголемено за 30%“ е бесмислено: според што, во кој период, колкав е апсолутниот број? Прашајте ја вештачката интелигенција за контекст.
Внимание: додека вештачката интелигенција ја анализира табелата што ја давате, понекогаш додава „разумни“, но фиктивни бројки надвор од табелата или тивко ги пополнува ќелиите што недостасуваат. Споредете го секој излезен број со изворната табела; Дајте ѝ на вештачката интелигенција правилото „користете ги само вредностите во табелата што ви ги давам, ако недостасува, кажете „нема податоци““.
Чекор по чекор тек на анализа на податоци
- Разјасни го прашањето. На кое прашање бараме одговори за одлуката? („Во кое соседство времето за решавање трае најдолго?“)
- Знајте ги податоците. Кои се колоните, која е единицата, која е точката, дали недостасуваат/неточни вредности?
- Извадете лични податоци. Анонимизирајте/агрегирајте ако не е потребна индивидуална идентификација за анализа (види Целина 11).
- Се појавуваат резиме и шема. Нека вештачката интелигенција врши основна статистика, групирање и означување на аномалии.
- Прашај го коментарот. Корелација или каузалност? Алтернативно објаснување? Недостасува група?
- Визуелизирајте и поедноставете. Едноставно резиме и графика што одлучувачот може да ја разбере.
- Документирајте ја одлуката и нејзиното образложение. Каква одлука е донесена врз основа на кои податоци? ревизорска патека.
три мини футроли
Случај 1 - Изворот отиде на вистинското место. Во минатото, една општина го распределуваше својот буџет за одржување на паркот „подеднакво за секоја населба“. Кога 18-месечните податоци за побарувачката и користењето беа анализирани со вештачка интелигенција, побарувачката по глава на жител во трите населби беше 2,4 пати поголема од просекот. Буџетот беше прераспределен според потребата; целокупното задоволство се зголеми, без дополнителни трошоци.
Случај 2 - Забележани се пристрасни податоци. Една агенција би ги разгледала податоците од дигиталните апликации и би заклучила дека „граѓаните повеќе не доаѓаат на наплатната рампа“. Но, кога во анализата се бараше расчленување на возраста, се виде дека апликациите на возраст над 65 години сè уште доаѓаат главно од шалтер. Ако се гледаат само дигитални податоци, оваа група би била игнорирана; бил зачуван сервисот.
Случај 3 - измислената причинска врска е запрена. Додека толкуваше табела, YZ рече: „Несреќите се намалија бидејќи се зголеми бројот на инспекции“. Аналитичарот потсети дека во истиот период се промени и времето, а сообраќајот е намален; Припишувањето на тоа на една единствена причина беше погрешно. Извештајот беше коригиран да каже „постои врска, но причинско-последична врска не е докажана“.
Четири шаблони за копирање
1) Запознавање со табелата:
Вашата улога: аналитичар на податоци. Испитајте ја табелата подолу и, врз основа на САМО вредностите во оваа табела: (1) резимирајте што е секоја колона, нејзината единица и период, (2) сите ќелии што се чини дека недостасуваат/неточни, (3) резимирајте ги првите 3 обрасци што се истакнуваат. Додавање броеви надвор од табелата; ако недостасува, кажете „нема податоци“.ТАБЕЛА: [залепете податоци]
2) Збирна статистика со контекст:
Одговорете на следново прашање од табелата подолу: [прашање]. МОРА да го даде резултатот со контекст: апсолутен број + стапка + период на споредба. Кога ќе кажете „зголемено за X%“, наведете до кој степен и во кој период. Само искористете ги дадените податоци.ТАБЕЛА: [податоци] ПРАШАЊЕ: [прашање]
3) Прашалник за каузалност:
Толкувајте го следниов наод, но ВНИМАНИЕ: не мешајте ја корелацијата со каузалноста. Генерирајте најмалку 3 алтернативни објаснувања за оваа врска (трета променлива, обратна насока, случајност). Кажи ми кои дополнителни податоци се потребни за да се докаже каузалноста. НАОД: [врска]
4) Едноставно резиме за одлуката:
Поедноставете ја следната анализа за носител на одлуки кој не е експерт за податоци: не повеќе од 5 ставки, секоја ставка е наод и објаснување „што значи ова“. Исто така јасно запишете ги несигурностите и границите на податоците. Додавање нови информации.АНАЛИЗА: [текст]
Слаб промпт / Силен промпт
Слаб: „Анализирајте ја оваа табела и кажете ни што треба да правиме“.
Силен: „Вашата улога е аналитичар на податоци. користете ја САМО табелата подолу; не додавајте броеви однадвор, кажете „нема податоци“ на ќелијата што недостасува. Прво, запознајте ги колоните, единиците и периодот. Потоа одговорете на прашањето „кое соседство има најдолго време на решение“ со апсолутен број + сооднос + период на споредба. Ако најдете шема, на крајот објаснете ја и алтернативната поента со 3 списоци. на податоците (група што недостасува, краток период) кои ни ја препуштаат одлуката“.
Разлика: силната брза ја утврдува верноста на податоците, контекстот, дисциплината на каузалноста и границата на одлуки заедно; Излезот е одбранбена анализа.
Каде може да се верува на вештачката интелигенција во бизнисот со податоци?
бизнис
Доверба на вештачката интелигенција
правило
Резиме на табела, групирање
високо
Само дадени податоци
Обележување аномалија/шаблон
средно
човечка потврда
Интерпретација на каузалноста
низок
Потребно е алтернативно објаснување
Пополнување на податоците што недостасуваат
премногу ниско
Не го прави тоа да се случи; „нема податоци“
Поедноставување/визуелно резиме
високо
Значењето мора да се зачува
Дизајн на индикатори и замка за погрешни графикони
Најкритичниот чекор во донесувањето одлуки со податоци е изборот на вистинскиот индикатор (нумеричкиот израз што го прави феноменот мерлив - на пример, „просечно време на обработка“ или „трошок по апликација“). Погрешниот индикатор води до погрешна одлука, дури и со точни податоци: додека „вкупниот број на решени барања“ се чини дека се зголемува, „времето на чекање по граѓанин“ може да се влошува. Вештачката интелигенција може да наведе кандидатски индикатори за тема и што мери и крие секоја од нив; но вие одлучувате кој индикатор вистински го претставува јавниот интерес. Исто така, бидете свесни за ризикот од погрешна визуелизација (нарушување на перцепцијата со техники како што се оската што не започнува од нула, непропорционална скала, избран временски интервал) во графиконите што вештачката интелигенција ги сугерира или опишува; искрен визуелен во јавните податоци е дел од владеењето.
Мини случај — погрешен знак, погрешно фалење. Една единица соборуваше рекорди во индикаторот „број на затворени датотеки месечно“; но се зголемија поплаките на граѓаните. Гледајќи го точниот индикатор, „стапката на резолуција на првиот контакт“, стапката падна од 58 проценти на 44 проценти - датотеките брзо се затвораа и повторно се отвораа. Кога се смени индикаторот, се промени и приоритетот на управување.
Мини куќиште — оска што не започнува од нула. На графиконот AI опишан во презентација, вертикалната оска започнува на 40, зголемувањето од 2 проценти изгледаше како драматичен скок. Кога оската беше поместена на нула, се појави реалната слика и одлуката беше елиминирана од претерано согледување.
Шаблон што поддржува избор на индикатор:
Задача: Предложете 5 кандидатски индикатори за следната цел.Цел: [на пр. подобрување на квалитетот на услугите на граѓаните]За секој индикатор: што мери | што може да сокрие | отвореност за манипулација | препорачана фреквенција на читање. Следно: напишете 3 предупредувања (оние кои сами по себе доведуваат до заблуда) за да ги прочитате овие индикатори заедно. Правило: Не произведувајте бројки; само предложи дизајн на индикаторот.
Внимание: Не паѓајте во заблуда дека „бројот е објективен“. Која бројка ја мерите, како ја прикажувате и каков опсег ќе изберете, сето тоа е прашање на толкување. Транспарентното и искрено толкување на јавноста е исто толку важно како и поседувањето точни податоци.
Вообичаени грешки
- Погрешна корелација за каузалност. „Зголемени заедно“ не е причината; Барајте алтернативни објаснувања.
- Имајќи вештачка интелигенција да ги пополни податоците што недостасуваат. Анализата пропаѓа со измислена вредност; остави ги исчезнатите.
- Генерализирање на пристрасни податоци. Жалбата/дигиталните податоци не ги претставуваат сите; Испрашајте ја групата што недостасува.
- Презентирање на бројот без контекст. До соодносот треба да има апсолутна бројка и период на споредба.
- Непотребно анализирање на лични податоци. Не користете индивидуална идентификација ако збирните податоци се доволни.
- Недокументирање на одлуката. Каква одлука е донесена врз основа на кои податоци треба да се евидентираат за ревизија.
Сумирано
Донесувањето одлуки засновано на податоци е најмоќниот начин за правично и ефикасно распределување на ресурсите во јавниот сектор; Вештачката интелигенција е брз асистент во овој бизнис кој има смисла за сликата, наоѓа обрасци и го поедноставува наоѓањето. Но, не правете ја вештачката интелигенција да сочинува бројки, немојте да ја натерате да ги пополнува податоците што недостасуваат, не дозволувајте да ја меша корелацијата со каузалноста и избегнувајте генерализирање на пристрасни/нецелосни податоци. Има сила во бројките; Оној што правилно ја толкува и ја документира одлуката е посилен.
Задача за апликација
Добијте вистинска табела (одземени од лични податоци) од вашата единица. Воведете ги податоците со шаблонот „Запознавање со табелата“, а потоа одговорете на важно прашање за одлуката со шаблонот „Контекстуална сума статистика“. Применете го шаблонот „Прашал за причинска врска“ на нова врска и пронајдете барем едно алтернативно објаснување. Проверете дали вештачката интелигенција додава броеви надвор од табелата.
листа за проверка
- [ ] ВИ ја користеше само дадената табела; Не додаваше бројки однадвор.
- [ ] Не ги пополнив податоците што недостасуваат; Го оставив како „нема податоци“.
- [ ] Го претставив секој резултат со контекст (апсолутен број + стапка + точка).
- [ ] Направив алтернативно објаснување на тврдењата за каузалност.
- [ ] Го оценив ризикот од пристрасни/недостасувани податоци и групата што недостасува.
- [ ] Ја документирав одлуката и податоците на кои таа се заснова.