ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനവും പൊതു ഡാറ്റ വിശകലനവും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം, രഹസ്യസ്വഭാവം, വ്യാഖ്യാന അപകടങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുകയും സുരക്ഷിതമായ ഒരു വിശകലന ഫ്ലോ സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഇത് ഒരു ഉദ്ദേശ്യത്തിനായി ശരിയായ സൂചകം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഏക സൂചകങ്ങളും കൃത്രിമത്വത്തിന് തുറന്ന അളവുകളും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചു കാണിക്കുന്നു.
• ഇത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ചാർട്ട് ടെക്നിക്കുകൾ (അക്ഷം പൂജ്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നില്ല, തിരഞ്ഞെടുത്ത ശ്രേണി) തിരിച്ചറിയുകയും സത്യസന്ധമായ ദൃശ്യവൽക്കരണം നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പൊതുജനങ്ങൾ എല്ലാ ദിവസവും ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു: ആപ്ലിക്കേഷൻ നമ്പറുകൾ, പരിഹാര സമയങ്ങൾ, ബജറ്റ് ഇനങ്ങൾ, ജനസംഖ്യാ ചലനങ്ങൾ, സേവന അഭ്യർത്ഥനകൾ, ഓഡിറ്റ് ഫലങ്ങൾ, സംതൃപ്തി സർവേകൾ. ഈ ഡാറ്റയിൽ ഭൂരിഭാഗവും Excel സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകൾ, ഫോമുകൾ, റെക്കോർഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ഇരിക്കുന്നു, പക്ഷേ തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നില്ല - കാരണം ഇത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് വൈദഗ്ധ്യവും സമയവും ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റാധിഷ്‌ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ (അഭിപ്രായത്തിനോ ശീലത്തിനോ പകരം, അളന്ന തെളിവുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വിഭവങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നതിനും നയം ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമീപനം) പൊതുമേഖലയിലെ കാര്യക്ഷമതയും ന്യായവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു: സംഖ്യകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിഭവങ്ങൾ ഏറ്റവും ആവശ്യമുള്ളിടത്തേക്ക് പോകുന്നു. ഇവിടെ, ഒരു പട്ടികയെ അർത്ഥമാക്കുന്നതിലും പാറ്റേണുകളും അപാകതകളും കണ്ടെത്തുന്നതിലും സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിലും കണ്ടെത്തലുകളെ ലളിതമായ വാക്യങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലും AI ഒരു ശക്തമായ സഹായിയാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, റോ പബ്ലിക് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് AI-യുമായുള്ള പ്രതിരോധാത്മക തീരുമാനത്തിലേക്കുള്ള പാത എങ്ങനെ ചെറുതാക്കാമെന്നും ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഘടകത്തിൽ അച്ചടക്കത്തോടെ നിലകൊള്ളാമെന്നും നിങ്ങൾ കാണും - സംഖ്യയുടെ ശരിയായ വ്യാഖ്യാനം.

ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ മൂന്ന് അപകടങ്ങൾ

ഡാറ്റ ശക്തമാണ്, എന്നാൽ ഇതിന് മൂന്ന് കെണികളുണ്ട്, കൂടാതെ AI-ക്ക് ഈ കെണികൾ ലഘൂകരിക്കാനും വലുതാക്കാനും കഴിയും:

1. പരസ്പരബന്ധം ≠ കാരണം. രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് മാറുന്നതുകൊണ്ട് ഒന്ന് മറ്റൊന്നിന് കാരണമാകുന്നു എന്നല്ല. ഐസ്ക്രീം വിൽപ്പനയും മുങ്ങിമരണങ്ങളും വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ് - കാരണം അവ രണ്ടും വേനൽക്കാല ചൂടുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, മറ്റൊന്നിന് കാരണമാകില്ല. AI അനായാസം "കാരണം" വാക്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ എല്ലാ അവകാശവാദങ്ങളും ചോദ്യം ചെയ്യുക.
2. പക്ഷപാതപരമായ/നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ. ആരിൽ നിന്നാണ്, എങ്ങനെയാണ് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ചത്? പരാതി ഡാറ്റ പരാതിപ്പെടാൻ കഴിയുന്നവരെ മാത്രം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു; ഇൻ്റർനെറ്റ് ആക്‌സസ് ഉള്ള ഡിജിറ്റൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡാറ്റ. കാണാതായ സംഘത്തെ കണ്ടില്ലെങ്കിൽ തീരുമാനം പക്ഷപാതമായിരിക്കും.
3. സന്ദർഭമില്ലാത്ത സംഖ്യ. "30% വർദ്ധിച്ചു" എന്നത് മാത്രം അർത്ഥശൂന്യമാണ്: എന്ത് അനുസരിച്ച്, ഏത് കാലഘട്ടത്തിൽ, കേവല സംഖ്യ എന്താണ്? സന്ദർഭത്തിനായി AI-യോട് ചോദിക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കുക: നിങ്ങൾ നൽകുന്ന പട്ടിക AI വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് ചിലപ്പോൾ "ന്യായമായ" എന്നാൽ സാങ്കൽപ്പിക സംഖ്യകൾ പട്ടികയ്ക്ക് പുറത്ത് നിന്ന് ചേർക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ നഷ്‌ടമായ സെല്ലുകളിൽ നിശബ്ദമായി പൂരിപ്പിക്കുന്നു. ഓരോ ഔട്ട്പുട്ട് നമ്പറും സോഴ്സ് ടേബിളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക; "ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്ന പട്ടികയിലെ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക, നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ 'ഡാറ്റ വേണ്ട' എന്ന് പറയുക" എന്ന നിയമം AI-ക്ക് നൽകുക.

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഡാറ്റ വിശകലന ഫ്ലോ

1. ചോദ്യം വ്യക്തമാക്കുക. തീരുമാനത്തിനായി ഞങ്ങൾ ഏത് ചോദ്യത്തിനാണ് ഉത്തരം തേടുന്നത്? ("ഏത് അയൽപക്കത്താണ് പരിഹാര സമയം കൂടുതൽ സമയം എടുക്കുന്നത്?")
2. ഡാറ്റ അറിയുക. നിരകൾ എന്തൊക്കെയാണ്, എന്താണ് യൂണിറ്റ്, കാലയളവ് എന്താണ്, എന്തെങ്കിലും നഷ്ടപ്പെട്ട/തെറ്റായ മൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടോ?
3. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. വിശകലനത്തിന് വ്യക്തിഗത തിരിച്ചറിയൽ ആവശ്യമില്ലെങ്കിൽ അജ്ഞാതമാക്കുക/സംഗ്രഹിക്കുക (യൂണിറ്റ് 11 കാണുക).
4. സംഗ്രഹവും പാറ്റേണും പുറത്തുവരുന്നു. അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഗ്രൂപ്പിംഗ്, അപാകത അടയാളപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ നടത്താൻ AI-യെ അനുവദിക്കുക.
5. അഭിപ്രായം ചോദ്യം ചെയ്യുക. പരസ്പര ബന്ധമോ കാരണമോ? ഇതര വിശദീകരണം? ഗ്രൂപ്പ് വിട്ടുപോയോ?
6. ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുകയും ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുക. തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ലളിതമായ സംഗ്രഹവും ഗ്രാഫിക്കും.
7. തീരുമാനവും അതിൻ്റെ യുക്തിയും രേഖപ്പെടുത്തുക. ഏത് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് എന്ത് തീരുമാനമെടുത്തത്? ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഉറവിടം ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് പോയി. മുൻകാലങ്ങളിൽ, ഒരു മുനിസിപ്പാലിറ്റി അതിൻ്റെ പാർക്ക് മെയിൻ്റനൻസ് ബജറ്റ് "ഓരോ അയൽപക്കത്തിനും തുല്യമായി" വിതരണം ചെയ്തു. 18 മാസത്തെ ഡിമാൻഡും ഉപയോഗ ഡാറ്റയും AI ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനം ചെയ്തപ്പോൾ, മൂന്ന് അയൽപക്കങ്ങളിലെ പ്രതിശീർഷ ആവശ്യം ശരാശരിയുടെ 2.4 മടങ്ങായിരുന്നു. ആവശ്യം അനുസരിച്ച് ബജറ്റ് പുനർവിതരണം ചെയ്തു; അധിക ചെലവില്ലാതെ മൊത്തത്തിലുള്ള സംതൃപ്തി വർദ്ധിച്ചു.

കേസ് 2 - പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടു. ഒരു ഏജൻസി ഡിജിറ്റൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡാറ്റ പരിശോധിച്ച് "പൗരന്മാർ ഇനി ടോൾ ബൂത്തിലേക്ക് വരുന്നില്ല" എന്ന് നിഗമനം ചെയ്യും. എന്നാൽ വിശകലനത്തിൽ പ്രായവിവരം ആവശ്യപ്പെട്ടപ്പോൾ, 65 വയസ്സിനു മുകളിലുള്ള അപേക്ഷകൾ ഇപ്പോഴും കൗണ്ടറിൽ നിന്ന് കൂടുതലായി വരുന്നതായി കണ്ടു. ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ മാത്രം നോക്കിയാൽ, ഈ ഗ്രൂപ്പ് അവഗണിക്കപ്പെടും; ബോക്സ് ഓഫീസ് സേവനം സംരക്ഷിക്കപ്പെട്ടു.

കേസ് 3 - ആസൂത്രിതമായ കാരണം നിർത്തി. ഒരു പട്ടിക വ്യാഖ്യാനിക്കുമ്പോൾ, YZ പറഞ്ഞു, "പരിശോധനകളുടെ എണ്ണം വർദ്ധിച്ചതിനാൽ അപകടങ്ങൾ കുറഞ്ഞു." ഇതേ കാലയളവിൽ കാലാവസ്ഥയും മാറി, ഗതാഗതം കുറഞ്ഞുവെന്ന് അനലിസ്റ്റ് ഓർമ്മിപ്പിച്ചു; ഒരൊറ്റ കാരണത്താൽ അത് ആരോപിക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതായിരുന്നു. "ബന്ധം ഉണ്ടെങ്കിലും കാരണം തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല" എന്ന് റിപ്പോർട്ട് തിരുത്തി.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) പട്ടിക അറിയുക:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ്. ചുവടെയുള്ള പട്ടിക പരിശോധിക്കുക, ഈ പട്ടികയിലെ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കി: (1) ഓരോ നിരയും അതിൻ്റെ യൂണിറ്റും കാലയളവും എന്താണെന്ന് സംഗ്രഹിക്കുക, (2) കാണാതാവുകയോ തെറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്ന ഏതെങ്കിലും സെല്ലുകൾ, (3) മികച്ച 3 പാറ്റേണുകൾ സംഗ്രഹിക്കുക. പട്ടികയ്ക്ക് പുറത്ത് നിന്ന് നമ്പറുകൾ ചേർക്കുന്നു; നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ, "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന് പറയുക. പട്ടിക: [ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുക]

2) സന്ദർഭത്തോടുകൂടിയ സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ:

ചുവടെയുള്ള പട്ടികയിൽ നിന്ന് ഇനിപ്പറയുന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക: [ചോദ്യം]. സന്ദർഭത്തിനൊപ്പം ഫലം നൽകണം: കേവല സംഖ്യ + നിരക്ക് + താരതമ്യ കാലയളവ്. നിങ്ങൾ "X% വർദ്ധിപ്പിച്ചു" എന്ന് പറയുമ്പോൾ, എത്രത്തോളം, ഏത് കാലഘട്ടത്തിൽ എന്ന് വ്യക്തമാക്കുക. നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക. പട്ടിക: [ഡാറ്റ] ചോദ്യം: [ചോദ്യം]

3) കാര്യകാരണ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നയാൾ:

ഇനിപ്പറയുന്ന കണ്ടെത്തൽ വ്യാഖ്യാനിക്കുക, പക്ഷേ ജാഗ്രത: കാര്യകാരണവുമായി പരസ്പര ബന്ധത്തെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കരുത്. ഈ ബന്ധത്തിന് കുറഞ്ഞത് 3 ഇതര വിശദീകരണങ്ങളെങ്കിലും സൃഷ്ടിക്കുക (മൂന്നാം വേരിയബിൾ, വിപരീത ദിശ, യാദൃശ്ചികം). കാര്യകാരണത്വം തെളിയിക്കാൻ എന്ത് അധിക ഡാറ്റ ആവശ്യമാണെന്ന് എന്നോട് പറയുക. കണ്ടെത്തൽ: [ബന്ധം]

4) തീരുമാനത്തിനായുള്ള ലളിതമായ സംഗ്രഹം:

ഒരു ഡാറ്റാ വിദഗ്ദ്ധനല്ലാത്ത ഒരു തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾക്കായി ഇനിപ്പറയുന്ന വിശകലനം ലളിതമാക്കുക: 5 ഇനങ്ങളിൽ കൂടരുത്, ഓരോ ഇനത്തിനും ഒരു കണ്ടെത്തലും "ഇതിൻ്റെ അർത്ഥമെന്താണ്" എന്ന വിശദീകരണവും. കൂടാതെ ഡാറ്റയുടെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങളും പരിധികളും വ്യക്തമായി എഴുതുക. പുതിയ വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു. വിശകലനം: [ടെക്സ്റ്റ്]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ ചാർട്ട് വിശകലനം ചെയ്ത് ഞങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് ഞങ്ങളോട് പറയുക."

ശക്തം: "നിങ്ങളുടെ റോൾ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റാണ്. താഴെയുള്ള പട്ടിക മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക; നഷ്‌ടമായ സെല്ലിലേക്ക് പുറത്ത് നിന്ന് നമ്പറുകൾ ചേർക്കരുത്, 'ഡാറ്റ വേണ്ട' എന്ന് പറയുക. ആദ്യം, കോളങ്ങളും യൂണിറ്റുകളും കാലയളവും അറിയുക. തുടർന്ന് 'ഏത് അയൽപക്കത്തിന് ഏറ്റവും ദൈർഘ്യമേറിയ പരിഹാര സമയമുണ്ട്' എന്ന ചോദ്യത്തിന് കേവല സംഖ്യ + അനുപാതം + താരതമ്യ കാലയളവ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഉത്തരം നൽകുക. അവസാനമായി ഒരു ലിസ്റ്റ് പാറ്റേൺ, ബദൽ പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം വിശദീകരിക്കുക. ഡാറ്റയുടെ അതിരുകൾ (നഷ്‌ടമായ ഗ്രൂപ്പ്, ഹ്രസ്വ കാലയളവ്) തീരുമാനം ഞങ്ങൾക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു."

വ്യത്യാസം: ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് ഡാറ്റ വിശ്വാസ്യത, സന്ദർഭം, കാര്യകാരണ അച്ചടക്കം, തീരുമാന-പരിധി എന്നിവ ഒരുമിച്ച് സ്ഥാപിക്കുന്നു; ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു പ്രതിരോധാത്മക വിശകലനമാണ്.

ഡാറ്റാ ബിസിനസിൽ എഐയെ എവിടെ വിശ്വസിക്കാം?

ബിസിനസ്സ്

AI ട്രസ്റ്റ്

ഭരണം

പട്ടിക സംഗ്രഹം, ഗ്രൂപ്പിംഗ്

ഉയർന്നത്

ഡാറ്റ മാത്രം നൽകി

അപാകത/പാറ്റേൺ അടയാളപ്പെടുത്തൽ

ഇടത്തരം

മനുഷ്യ സ്ഥിരീകരണം

കാര്യകാരണ വ്യാഖ്യാനം

താഴ്ന്ന

ഇതര വിശദീകരണം ആവശ്യമാണ്

നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ പൂരിപ്പിക്കുന്നു

വളരെ കുറവാണ്

അത് സംഭവിക്കരുത്; "ഡാറ്റ ഇല്ല"

ലളിതവൽക്കരണം/ദൃശ്യ സംഗ്രഹം

ഉയർന്നത്

അർത്ഥം സംരക്ഷിക്കപ്പെടണം

സൂചക രൂപകൽപ്പനയും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ചാർട്ട് ട്രാപ്പും

ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഘട്ടം ശരിയായ സൂചകം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതാണ് (ഒരു പ്രതിഭാസത്തെ അളക്കാൻ കഴിയുന്ന സംഖ്യാ പദപ്രയോഗം-ഉദാഹരണത്തിന്, "ശരാശരി പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം" അല്ലെങ്കിൽ "ഓരോ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ വില"). തെറ്റായ സൂചകം കൃത്യമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പോലും തെറ്റായ തീരുമാനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു: "പരിഹരിച്ച ക്ലെയിമുകളുടെ ആകെ എണ്ണം" വർദ്ധിക്കുന്നതായി കാണുമ്പോൾ, "ഒരു പൗരൻ്റെ കാത്തിരിപ്പ് സമയം" വഷളായേക്കാം. ഒരു വിഷയത്തിനായുള്ള കാൻഡിഡേറ്റ് സൂചകങ്ങളും ഓരോന്നും അളക്കുന്നതും മറച്ചുവെക്കുന്നതും AI-ന് ലിസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും; എന്നാൽ ഏത് സൂചകമാണ് പൊതുതാൽപ്പര്യത്തെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുക. കൂടാതെ, AI നിർദ്ദേശിക്കുന്നതോ വിവരിക്കുന്നതോ ആയ ഗ്രാഫുകളിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കുക (അക്ഷം പൂജ്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാത്തത്, അനുപാതമില്ലാത്ത സ്കെയിൽ, തിരഞ്ഞെടുത്ത സമയ ഇടവേള തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് വികലമാക്കുന്നു); പൊതു ഡാറ്റയിലെ സത്യസന്ധമായ വിഷ്വൽ ഭരണത്തിൻ്റെ ഭാഗമാണ്.

മിനി കേസ് - തെറ്റായ അടയാളം, തെറ്റായ പൊങ്ങച്ചം. "പ്രതിമാസം അടച്ച ഫയലുകളുടെ എണ്ണം" സൂചകത്തിൽ ഒരു യൂണിറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ തകർത്തു; എന്നാൽ പൗരന്മാരുടെ പരാതികൾ വർദ്ധിച്ചു. കൃത്യമായ സൂചകമായ "ആദ്യ കോൺടാക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ നിരക്ക്" നോക്കുമ്പോൾ, നിരക്ക് 58 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 44 ശതമാനമായി കുറഞ്ഞു - ഫയലുകൾ അടയ്ക്കുകയും വേഗത്തിൽ വീണ്ടും തുറക്കുകയും ചെയ്തു. സൂചകം മാറിയപ്പോൾ, മാനേജ്മെൻ്റ് മുൻഗണനയും മാറി.

മിനി കേസ് - പൂജ്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാത്ത അക്ഷം. ഒരു അവതരണത്തിൽ വിവരിച്ച ഗ്രാഫ് AI-ൽ, ലംബ അക്ഷം 40 ൽ ആരംഭിക്കുന്നു, 2 ശതമാനം വർദ്ധനവ് ഒരു നാടകീയമായ കുതിപ്പ് പോലെ തോന്നി. അച്ചുതണ്ട് പൂജ്യത്തിലേക്ക് നീങ്ങിയപ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ചിത്രം ഉയർന്നുവന്നു, അതിശയോക്തിപരമായ ധാരണയിൽ നിന്ന് തീരുമാനം ഒഴിവാക്കപ്പെട്ടു.

സൂചക തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടെംപ്ലേറ്റ്:

ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന ആവശ്യത്തിനായി 5 കാൻഡിഡേറ്റ് സൂചകങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക. ഉദ്ദേശ്യം: [ഉദാ. പൗര സേവന നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു]ഓരോ സൂചകത്തിനും: അത് അളക്കുന്നത് എന്താണ് | എന്ത് മറയ്ക്കാൻ കഴിയും | കൃത്രിമത്വത്തിനുള്ള തുറന്നത | ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന വായനാ ആവൃത്തി. അടുത്തത്: ഈ സൂചകങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് വായിക്കാൻ 3 മുന്നറിയിപ്പുകൾ (സ്വന്തമായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നവ) എഴുതുക. നിയമം: അക്കങ്ങൾ നിർമ്മിക്കരുത്; ഇൻഡിക്കേറ്റർ ഡിസൈൻ നിർദ്ദേശിക്കുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: "സംഖ്യ വസ്തുനിഷ്ഠമാണ്" എന്ന തെറ്റിദ്ധാരണയിൽ വീഴരുത്. ഏത് സംഖ്യയാണ് നിങ്ങൾ അളക്കുന്നത്, അത് എങ്ങനെ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, ഏത് ശ്രേണി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു എന്നിവയെല്ലാം വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ കാര്യമാണ്. കൃത്യമായ ഡാറ്റ ഉള്ളതുപോലെ പ്രധാനമാണ് സുതാര്യവും സത്യസന്ധവുമായ പൊതു വ്യാഖ്യാനം.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• കാര്യകാരണമായി പരസ്പരബന്ധം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. "ഒരുമിച്ചു വർദ്ധിച്ചു" എന്നതല്ല കാരണം; ഇതര വിശദീകരണങ്ങൾക്കായി നോക്കുക.
• നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റയിൽ AI പൂരിപ്പിക്കുക. ഒരു നിർമ്മിത മൂല്യം കൊണ്ട് വിശകലനം തകരുന്നു; കാണാതായവരെ വിട്ടേക്കുക.
• പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റ പൊതുവൽക്കരിക്കുന്നു. പരാതി/ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ എല്ലാവരെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നില്ല; കാണാതായ ഗ്രൂപ്പിനെ അന്വേഷിക്കുക.
• സന്ദർഭമില്ലാതെ നമ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. അനുപാതത്തിന് അടുത്തായി ഒരു കേവല സംഖ്യയും താരതമ്യ കാലയളവും ഉണ്ടായിരിക്കണം.
• വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അനാവശ്യമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. സംഗ്രഹിച്ച ഡാറ്റ മതിയെങ്കിൽ വ്യക്തിഗത ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കരുത്.
• തീരുമാനം രേഖപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഓഡിറ്റിങ്ങിനായി ഏത് ഡാറ്റ രേഖപ്പെടുത്തണം എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എന്ത് തീരുമാനമാണ് എടുത്തത്.

ചുരുക്കത്തിൽ

പൊതുമേഖലയിൽ വിഭവങ്ങൾ ന്യായമായും കാര്യക്ഷമമായും വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ശക്തമായ മാർഗമാണ് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ; AI ഈ ബിസിനസ്സിലെ ഒരു ഫാസ്റ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റാണ്, അത് ചിത്രത്തെ അർത്ഥമാക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും കണ്ടെത്തൽ ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പക്ഷേ, AI-യെ മെയ്ക്ക് അപ്പ് നമ്പറുകൾ ഉണ്ടാക്കരുത്, നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ പൂരിപ്പിക്കരുത്, കാര്യകാരണവുമായി പരസ്പരബന്ധം ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാൻ അനുവദിക്കരുത്, പക്ഷപാതപരമായ/അപൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. സംഖ്യകളിൽ ശക്തിയുണ്ട്; അത് ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും തീരുമാനം രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന വ്യക്തി ശക്തനാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ യൂണിറ്റിൽ നിന്ന് ഒരു യഥാർത്ഥ (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്ത) പട്ടിക നേടുക. "പട്ടികയെ അറിയുക" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുക, തുടർന്ന് "സാന്ദർഭിക സംഗ്രഹ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് തീരുമാനത്തിനായി ഒരു പ്രധാന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക. ഉയർന്നുവരുന്ന ബന്ധത്തിലേക്ക് "കാരണ ചോദ്യകർത്താവ്" ടെംപ്ലേറ്റ് പ്രയോഗിച്ച് ഒരു ബദൽ വിശദീകരണമെങ്കിലും കണ്ടെത്തുക. പട്ടികയ്ക്ക് പുറത്ത് നിന്ന് AI നമ്പറുകൾ ചേർക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• AI നൽകിയ പട്ടിക മാത്രമാണ് ഉപയോഗിച്ചത്; പുറത്തുനിന്നുള്ള നമ്പറുകൾ അദ്ദേഹം ചേർത്തിട്ടില്ല.
• [ ] നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ ഞാൻ പൂരിപ്പിച്ചില്ല; ഞാൻ അത് "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന് വിട്ടു.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ ഫലവും സന്ദർഭം സഹിതം അവതരിപ്പിച്ചു (കേവല സംഖ്യ + നിരക്ക് + കാലയളവ്).
• [ ] കാര്യകാരണ അവകാശവാദങ്ങൾക്ക് ഞാൻ ഒരു ബദൽ വിശദീകരണം നൽകി.
• [ ] പക്ഷപാതപരമായ/നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റയുടെയും നഷ്‌ടമായ ഗ്രൂപ്പിൻ്റെയും അപകടസാധ്യത ഞാൻ വിലയിരുത്തി.
• [ ] ഞാൻ തീരുമാനവും അതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും രേഖപ്പെടുത്തി.