Lợi nhuận:
- Khả năng thực hiện công việc trình bày/dữ liệu theo quy trình lặp lại bao gồm các bước tóm tắt, chuẩn bị dữ liệu, cấu trúc, nội dung/đồ họa, xác thực, kiểm chứng và phân phối.
- Bằng cách ẩn danh và tổng hợp dữ liệu nhạy cảm, công cụ bên ngoài có thể hoạt động mà không vi phạm tính bảo mật và xác minh chéo các số liệu quan trọng.
- Khả năng chịu trách nhiệm về việc giao hàng cuối cùng bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo làm đối tác diễn tập và kiểm tra các câu hỏi và thời gian khó
Các học phần trước dạy từng kỹ năng một: cấu trúc, văn bản, thiết kế, lựa chọn đồ họa, mã, bảng điều khiển, câu chuyện, đồ họa thông tin, tính trung thực. Phần cuối cùng này kết hợp tất cả chúng thành một quy trình công việc: bản tóm tắt đã đến, bạn sẽ cung cấp bản trình bày/trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu của chúng tôi là thiết lập một phương pháp có thể lặp lại sử dụng AI từ đầu đến cuối nhưng xác thực nó ở mọi bước, bảo vệ quyền riêng tư và đạo đức.
Bảy bước để thực hiện quy trình từ đầu đến cuối
- Tóm tắt và phạm vi: Đối tượng, mục đích, thông điệp chính, thời lượng, kênh (trình bày, báo cáo, mạng xã hội), các hạn chế.
- Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập, làm sạch, ẩn danh dữ liệu; Quyết định những gì đi vào phương tiện bên ngoài.
- Cấu trúc và tường thuật: Chọn mẫu, xây dựng gáy slide (Bài 2, 8).
- Nội dung và đồ họa: Viết văn bản, chọn và code đồ họa phù hợp, thiết lập thiết kế (Bài 3-6).
- Tính chính trực và xác minh: Mọi con số, mọi biểu đồ, mọi khiếu nại đều được kiểm toán (Đơn vị 10).
- Diễn tập và chỉnh sửa: Thử nói to bản trình bày, căn thời gian, cắt bớt bằng phản hồi.
- Phân phối và lưu trữ: Phiên bản cuối cùng, ghi chú nguồn và mã/mẫu có thể sử dụng lại.
Mẹo: Hãy biến bảy bước này thành danh sách kiểm tra và lặp lại chúng trong mọi công việc. Việc tiêu chuẩn hóa quy trình làm việc sẽ loại bỏ chất lượng khỏi sự phụ thuộc vào hình thức riêng lẻ.
Chuẩn bị dữ liệu và quyền riêng tư: điểm dừng quan trọng nhất
Trước khi cung cấp dữ liệu cho AI, hãy dừng lại và hỏi: Dữ liệu này có thể vào hệ thống bên ngoài không? Một số khái niệm: dữ liệu cá nhân (thông tin nhận dạng một cá nhân, chẳng hạn như tên, danh tính, thông tin liên hệ, sức khỏe, tiền lương); ẩn danh (xóa danh tính không thể đảo ngược); tổng hợp (cho trung bình/tổng thay vì hàng riêng lẻ). Quy tắc:
- Không bao giờ nhập dữ liệu chứa bí mật cá nhân/thương mại vào một công cụ không được tổ chức phê duyệt.
- Nếu bạn phải nhập, ẩn danh hoặc tổng hợp: xóa cột tên/id, chỉ hiển thị cá nhân trong nhóm.
- Khi tạo biểu đồ/mã, hãy cung cấp cho mô hình cấu trúc dữ liệu (tên cột, loại), chứ không phải các hàng có độ chính xác thô.
Vai trò của bạn: người kiểm soát quyền riêng tư dữ liệu. Các cột của tập dữ liệu sau: [danh sách]. Tôi sẽ cung cấp thông tin này cho công cụ AI bên ngoài để tạo biểu đồ. Những cột nào có thể mang tính cá nhân/nhạy cảm? Đánh dấu những gì tôi cần ẩn danh hoặc tổng hợp và đề xuất cách thực hiện (xóa, che dấu, nhóm). Hãy cho tôi biết cách tôi có thể làm việc với lượng dữ liệu ít nhất đủ để phân tích.
Thận trọng: Dán dữ liệu nhạy cảm "chỉ một lần, nhanh chóng" là hình thức vi phạm quyền riêng tư phổ biến nhất. Sau khi thoát ra, dữ liệu không thể được lấy lại.
Xác thực: bộ lọc cuối cùng trước khi giao hàng
Áp dụng bốn bước từ Bài 1 (nguồn, tính nhất quán, tính trung thực, ngữ cảnh) cho toàn bộ bài thuyết trình. Ngoài ra, hãy kiểm tra chéo: xác nhận các số quan trọng bằng một công cụ bên ngoài mô hình (bảng tính, máy tính).
kiểm soát
Câu hỏi
xe cộ
Nguồn
Mỗi con số đến từ đâu?
Nguồn dữ liệu/ghi chú
tính nhất quán
Văn bản đồ họa slide có giống nhau không?
Đọc chéo bằng mắt
trung thực
Biểu đồ có phóng đại không?
Kiểm tra đơn vị 10
tài khoản
Tổng/phần trăm có đúng không?
bảng tính
Trích dẫn
Trích dẫn/nguồn có thật không?
Mã nguồn mở, xác minh
Đặc biệt cảnh giác với ảo giác (thông tin bịa đặt): mô hình có thể "bịa đặt" một số liệu thống kê, một trích dẫn hoặc một nguồn. Mở và xác minh mọi nguồn và hình ảnh bên ngoài có trên slide.
Diễn tập: kiểm tra bài thuyết trình bằng trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành đối tác diễn tập: đưa ra những câu hỏi khó từ góc nhìn của khán giả, tìm ra những đoạn chuyển tiếp yếu, ước tính thời lượng.
Vai trò của bạn: một khán giả đầy thách thức và huấn luyện viên thuyết trình. Xem lại nội dung chính của bài thuyết trình và ghi chú của diễn giả bên dưới. 1) Tạo 5 câu hỏi khó nhất mà khán giả ([vai trò]) này sẽ hỏi. 2) Đánh dấu những chuyển tiếp yếu/rời rạc trong câu chuyện. 3) Ước tính khoảng bao nhiêu giây trên mỗi slide, tạo thành tổng thời gian [X] phút; Nếu quá nhiều, hãy gợi ý những slide nào tôi nên rút ngắn. Trình bày: [ ... ].
Một buổi diễn tập "cuộc họp phản đối" riêng biệt:
Đưa ra 4 phản đối đối với mệnh đề chính của bài trình bày này và soạn thảo câu trả lời dựa trên dữ liệu gồm 2 câu cho mỗi phản đối. Đừng bịa ra câu trả lời; Viết [xác nhận] ở nơi cần xác nhận. Gợi ý: [ ... ].
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Tốc độ từ đầu đến cuối. Một nhà tư vấn sẽ trình bày một bài thuyết trình điển hình với khách hàng (nghiên cứu + cấu trúc + slide + biểu đồ + bằng chứng) trong 2 ngày. Khi chúng tôi cài đặt quy trình bảy bước bằng trí tuệ nhân tạo, thời gian giảm xuống còn khoảng 1 ngày; Một phần đáng kể thời gian tiết kiệm được được dành cho việc xác minh và diễn tập, chất lượng không hề giảm mà còn tăng lên.
Trường hợp 2 - Quyền riêng tư vào phút cuối. Một nhóm sẽ xuất hồ sơ giao dịch của khách hàng (tên + số tiền) sang công cụ bên ngoài để lập biểu đồ. Họ dừng lại ở bước kiểm soát quyền riêng tư; Họ đã xóa tên và chuyển đổi số tiền thành mức trung bình của phân khúc. Quá trình phân tích đã hoạt động trở lại, không có dữ liệu cá nhân nào bị lộ ra ngoài. Quyết định này đã được đánh giá cao trong lần kiểm toán tiếp theo.
Trường hợp 3 - Diễn tập đã cứu được hiện trường. Một doanh nhân yêu cầu AI “tạo ra 5 câu hỏi khó nhất” trước khi thuyết trình với nhà đầu tư. Ba trong số các câu hỏi đã được hỏi nguyên văn tại cuộc họp; Anh trả lời trôi chảy vì đã chuẩn bị sẵn. Nếu không luyện tập, anh ấy sẽ mắc kẹt ở câu hỏi quan trọng nhất.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Chuẩn bị và hoàn thành bài thuyết trình từ đầu đến cuối với dữ liệu này.
Muốn “mọi thứ” ngay lập tức; không xác minh, không bí mật, không diễn tập. Mô hình phù hợp với những khoảng trống, bạn không thể kiểm soát nó.
Mạnh mẽ:
Hãy thiết lập một bài thuyết trình từng bước một. Trước tiên, chỉ cần thực hiện bước 1: làm rõ bản tóm tắt (hãy hỏi tôi về khán giả/mục đích/thông điệp/thời lượng/kênh/ràng buộc). Sau đó, chúng tôi sẽ tiến hành theo thứ tự: kiểm tra quyền riêng tư dữ liệu, cấu trúc, nội dung+đồ họa, kiểm tra tính trung thực, kiểm chứng. Đừng tạo nên những con số ở mỗi bước, hãy viết những gì cần xác nhận, đừng yêu cầu những dữ liệu nhạy cảm.
Phần thứ hai chia công việc thành các bước, giúp bạn kiểm soát từng bước và đặt ra trước các ranh giới về tính bảo mật/trung thực.
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu "mọi thứ" ngay lập tức: Bỏ qua các bước sẽ bỏ qua xác thực và quyền riêng tư.
- Bỏ qua điểm dừng quyền riêng tư: Cung cấp dữ liệu nhạy cảm cho tác nhân bên ngoài không được kiểm soát.
- Lên sân khấu mà không diễn tập: Không lường trước được những câu hỏi khó và thời gian.
- Bỏ qua xác minh nguồn/ghi công: Không nhận thấy số liệu thống kê hoặc trích dẫn bịa đặt.
- Không lưu trữ: Không lưu trữ mã/mẫu và làm mọi thứ từ đầu.
- Đổ trách nhiệm lên người mẫu: Nói “AI đã chuẩn bị sẵn”; Tuy nhiên, việc giao hàng là của bạn.
Tóm lại
Xây dựng toàn diện hoạt động kinh doanh trình bày và trực quan hóa dữ liệu của bạn theo bảy bước: tóm tắt, chuẩn bị và bảo mật dữ liệu, cấu trúc/tường thuật, nội dung/đồ họa, tính toàn vẹn và xác minh, diễn tập, phân phối/lưu trữ. Sử dụng AI ở mọi bước nhưng vẫn nắm quyền kiểm soát: ẩn danh dữ liệu nhạy cảm, xác minh chéo mọi số và nguồn, biến mô hình thành đối tác kiểm chứng của bạn. Trí tuệ nhân tạo tăng tốc toàn bộ dòng chảy; Trách nhiệm về tính chính xác của dữ liệu, tính toàn vẹn của tin nhắn, tính bảo mật và giao hàng cuối cùng luôn thuộc về bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một công việc thuyết trình thực sự và làm theo bảy bước. (1) Yêu cầu AI thẩm vấn ngắn gọn. (2) Quyết định dữ liệu nào cần ẩn danh bằng tính năng kiểm soát quyền riêng tư. (3) Thực hiện cấu trúc các bước → nội dung → biểu đồ. (4) Thực hiện kiểm tra tính toàn vẹn và kiểm tra chéo các số quan trọng. (5) Yêu cầu trí tuệ nhân tạo đưa ra “5 câu hỏi khó nhất” và luyện tập. (6) Lưu trữ phiên bản mới nhất và mã/mẫu có thể sử dụng lại.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi thực hiện công việc theo quy trình bảy bước.
- [ ] Tôi đã ẩn danh/tổng hợp dữ liệu nhạy cảm hoặc hoàn toàn không nhập dữ liệu đó.
- [ ] Tôi đã xác thực chéo từng số và nguồn bên ngoài bên ngoài mô hình.
- [ ] Tôi đã kiểm tra tính toàn vẹn của tất cả đồ họa.
- [ ] Tôi đã luyện tập bằng trí tuệ nhân tạo; Tôi đã kiểm tra các câu hỏi khó và thời gian.
- [ ] Tôi đã lưu trữ phiên bản mới nhất và mẫu/mã có thể sử dụng lại.
- [ ] Tôi chấp nhận rằng tôi chịu trách nhiệm về việc giao hàng cuối cùng.
Thi học phần
1. Đâu là vị trí tốt nhất cho trí tuệ nhân tạo trong việc trình bày và trực quan hóa dữ liệu?
- A) Trí tuệ nhân tạo là người soạn thảo, thiết kế, mã đồ họa và trợ lý phê bình; Trách nhiệm về tính chính xác, trung thực và bảo mật của dữ liệu thuộc về con người ✔
- B) Trí tuệ nhân tạo là máy tính; Mọi con số và đồ thị ông đưa ra đều hoàn toàn chính xác.
- C) Trí tuệ nhân tạo chỉ hữu ích cho việc trang trí slide, nó không liên quan gì đến dữ liệu và đồ họa
- D) Vì AI vô tư hơn con người nên các quyết định về tính toàn vẹn của đồ họa nên được giao cho nó
Mô tả: Mô hình ngôn ngữ lớn không phải là một máy tính hay máy xác minh, mà là một công cụ tạo ra văn bản và dàn ý thuyết phục. Nó tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các vai trò như soạn thảo, thiết kế, viết mã đồ họa và phê bình; Tuy nhiên, trách nhiệm về tính chính xác của dữ liệu, tính trung thực của biểu đồ, tính bảo mật và giao hàng cuối cùng thuộc về người có thẩm quyền.
2. 'Có mối quan hệ nào giữa chi tiêu quảng cáo và doanh số bán hàng không?' Loại biểu đồ nào sẽ thể hiện câu hỏi một cách trung thực nhất?
- A) Biểu đồ hình tròn nhiều lát
- B) Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau
- C) Biểu đồ phân tán ✔
- D) biểu đồ hình tròn 3D
Giải thích: Biểu đồ phân tán được sử dụng để thể hiện mối quan hệ (tương quan) giữa hai biến số. Một thanh phù hợp để so sánh và một đường phù hợp để thay đổi theo thời gian; Biểu đồ thanh không đưa ra câu trả lời chính xác cho câu hỏi về mối quan hệ.
3. Tại sao nên sử dụng “tiêu đề hành động” thay vì “tiêu đề chủ đề” trong tiêu đề slide?
- A) Để thêm văn bản vào slide
- B) Bởi vì nó đưa ra tuyên bố duy nhất của slide một cách trực tiếp và cho phép khán giả hiểu thông điệp ngay lập tức ✔
- C) Vì không cần phóng to phông chữ
- D) Vì nhu cầu ghi chú của người thuyết trình đã bị loại bỏ
Mô tả: Tiêu đề hành động đưa ra những gì trang trình bày nói trong một câu đầy đủ dưới dạng một tuyên bố ("Doanh số đã giảm trong 3 quý"), chỉ thẻ chủ đề ("Doanh số") thì không. Điều này cho phép người xem hiểu ngay ý nghĩa của mỗi slide; Đó là thay đổi duy nhất giúp cải thiện chất lượng trình bày nhiều nhất.
4. Ứng dụng nào là thiết thực và có đạo đức nhất khi chuẩn bị hình ảnh thuyết trình bằng trí tuệ nhân tạo tạo hình ảnh?
- A) In tất cả các tiêu đề và con số trên hình ảnh và đặt trực tiếp lên slide
- B) Trình bày một bức chân dung được sản xuất như một bức ảnh thật của khách hàng
- C) Bắt chước chính xác phong cách của một thương hiệu nổi tiếng
- D) Tạo hình ảnh không có văn bản và thêm văn bản vào chương trình slide và không trình bày hình ảnh giả như thật ✔
Giải thích: Văn bản trong hình ảnh tạo ra thường bị lỗi nên cần phải thêm văn bản sau trong chương trình slide. Ngoài ra, việc trình bày một hình ảnh được dàn dựng như một bức ảnh thật/người thật là sai lầm và phi đạo đức. Cách tiếp cận đúng là tạo ra hình ảnh không có văn bản, tự thêm văn bản và không thể hiện hình ảnh giả như thật.
5. Lựa chọn nào dễ đọc nhất để thể hiện thị phần của 9 sản phẩm?
- A) Biểu đồ thanh ngang được sắp xếp theo giá trị ✔
- B) Biểu đồ hình tròn 9 đoạn
- C) Biểu đồ hình tròn 3D có 9 lát
- D) Biểu đồ đường đơn
Giải thích: Biểu đồ hình tròn chỉ hoạt động nếu có 2-4 lát và tỷ lệ khác nhau đáng kể; 9 lát tương tự đều không thể đọc được. Biểu đồ thanh ngang được sắp xếp theo giá trị hầu như luôn dễ đọc hơn khi so sánh nhiều danh mục.
6. Tại sao việc “xin code tạo đồ thị và tự chạy” lại đáng tin cậy hơn thay vì hỏi “hình ảnh đồ thị” khi nhận đồ thị từ trí tuệ nhân tạo?
- A) Vì code luôn chọn màu đẹp hơn
- B) Vì bị cấm chụp ảnh
- C) Vì mã xử lý dữ liệu như hiện tại và đưa ra kết quả xác định và có thể lặp lại nên không cần phải dựa vào dự đoán bằng lời nói ✔
- D) Bởi vì mã tự động làm cho biểu đồ trở nên trung thực và không cần xác minh thêm
Mô tả: Mô hình ngôn ngữ lớn là một trình tạo văn bản; Anh ta chỉ đoán một số bằng lời nói và có thể sai. Mã xử lý dữ liệu như hiện tại và tạo ra các kết quả xác định (luôn có cùng một đầu ra cho cùng một đầu vào) và các kết quả có thể lặp lại; Khi dữ liệu được cập nhật, mã có thể được chạy lại và biểu đồ có thể được làm mới.
7. Nguyên tắc cơ bản của một thiết kế bảng điều khiển tốt là gì?
- A) Lắp tất cả các số liệu có sẵn trên một màn hình
- B) Hiển thị bối cảnh cho một số lượng nhỏ (5-9) KPI cần thiết cho một đối tượng và quyết định cụ thể ✔
- C) Hiển thị mỗi số có càng nhiều chữ số thập phân càng tốt
- D) Sơn mỗi số liệu một màu khác nhau để đa dạng hóa màu sắc
Mô tả: Trang tổng quan không hiển thị mọi thứ mà chỉ hiển thị 5-9 KPI chính xác cần thiết cho một quyết định cụ thể của một đối tượng cụ thể. Các số liệu không phục vụ cho quyết định sẽ tràn ngập trang tổng quan. Ngoài ra, bối cảnh (mục tiêu/sự thay đổi) và dấu mới phải được thêm vào mỗi số và KPI quan trọng nhất phải được đặt ở trên cùng bên trái.
8. Hành vi nào là cái bẫy về tính trung thực trong việc kể chuyện bằng dữ liệu?
- A) Trình bày những phát hiện trong cấu trúc giải quyết căng thẳng bối cảnh
- B) Nối từng đồ thị với một câu trong bài tường thuật
- C) Tóm tắt cái nhìn sâu sắc trong một câu
- D) Ẩn khoảng thời gian không phù hợp với câu chuyện và chỉ hiển thị dữ liệu hỗ trợ nó (hái anh đào) ✔
Giải thích: Chọn anh đào là hiển thị giai đoạn/phân đoạn phù hợp với câu chuyện và che giấu phân đoạn không phù hợp và vi phạm tính toàn vẹn. Một câu chuyện hay có sức thuyết phục nhưng không được phép bóp méo dữ liệu; 'dữ liệu nào không phù hợp với câu chuyện này?' Cần phải hỏi và chỉ ra nếu cần thiết.
9. Tại sao việc biểu thị một giá trị là đường kính của một hình tròn trong đồ họa thông tin nhưng sau đó lại tăng gấp đôi đường kính lại là sai lầm?
- A) Khi đường kính tăng gấp đôi, diện tích tăng gấp bốn lần và khán giả cảm nhận được mức tăng lớn hơn thực tế ✔
- B) Vì không thể sử dụng vòng tròn trong biểu đồ hình tròn
- C) Bởi vì người xem mù màu hoàn toàn không thể nhìn thấy các vòng tròn
- D) Vì vẽ hình tròn chậm hơn vẽ hình que
Giải thích: Khi đường kính tăng gấp đôi thì diện tích hình tròn tăng gấp bốn lần; Vì người xem cảm nhận được giá trị theo khu vực nên họ cho rằng tăng gấp 2 lần là gấp 4 lần. Điều này được gọi là sai lầm trường. Cần đưa ra giá trị không phải theo diện tích mà theo tỷ lệ tuyến tính và nhãn số rõ ràng (ví dụ: '2×').
10. Kỹ thuật lừa dối phổ biến nhất và kỹ thuật tương đương chính xác của nó trong biểu đồ thanh là gì?
- A) Tô màu các que gây nhầm lẫn; Cần phải biến chúng thành màu xám
- B) Nhãn trực tiếp gây hiểu nhầm; Luôn luôn cần thiết phải sử dụng một chú giải riêng
- C) Trục y nét đứt phóng đại sự khác biệt; Trong biểu đồ thanh trục phải bắt đầu từ 0 ✔
- D) Thanh ngang gây nhầm lẫn; luôn cần sử dụng thanh dọc
Giải thích: Trục y nét đứt (trong đó y bắt đầu từ 90 thay vì 0) làm cho một sự khác biệt nhỏ trông rất lớn; Mức tăng 2% có vẻ như là 50%. Trong biểu đồ thanh, trục hầu như luôn bắt đầu từ 0 vì độ dài của thanh biểu thị giá trị.
11. Cách tiếp cận phù hợp là gì nếu bạn cần xuất một bảng có dữ liệu nhạy cảm (tên, mức lương, hồ sơ khách hàng) sang công cụ AI bên ngoài để lập biểu đồ?
- A) Dán bảng nhanh chóng để tiết kiệm thời gian
- B) Ẩn danh hoặc tổng hợp dữ liệu bằng cách xóa cột tên và danh tính và hoàn toàn không nhập chúng nếu không cần thiết ✔
- C) Chỉ để lại cột nhạy cảm nhất và xóa phần còn lại
- D) Chỉ cần nhận được lời hứa bảo mật từ trí tuệ nhân tạo trước khi nhập dữ liệu là đủ.
Giải thích: Điều cần thiết là không nhập dữ liệu cá nhân vào một công cụ không được tổ chức phê duyệt; Nếu cần nhập nó, cần phải ẩn danh nó bằng cách xóa các cột nhận dạng hoặc tổng hợp nó bằng cách đưa ra giá trị trung bình/tổng thay vì các hàng riêng lẻ. Sau khi thoát ra, dữ liệu không thể được lấy lại.
12. 'Ảo giác' có nghĩa là gì trong đầu ra do trí tuệ nhân tạo tạo ra và nên làm gì với nó?
- A) Mô hình sử dụng nhiều màu sắc; cần giảm màu sắc
- B) Mô hình vận hành chậm; Cần viết yêu cầu ngắn hơn
- C) Mô hình vẽ đồ thị ở dạng 3D; cần yêu cầu 2B
- D) Thông tin mà mô hình trình bày là có thật nhưng không phải là sự thật; ✔ Mọi vấn đề và nguồn đều phải được xác thực chéo
Giải thích: Ảo giác là thông tin mà mô hình trình bày là có thật nhưng không đúng sự thật; Nó có thể là một con số, trích dẫn hoặc nguồn bịa đặt. Mặt khác, cần phải xác thực chéo mọi số và nguồn bên ngoài được nhập trên slide ngoài mô hình, đồng thời đặt quy tắc “không tạo ra các số không có trong dữ liệu, ghi [xác nhận]” trong các yêu cầu.
13. Bước đầu tiên để chọn loại biểu đồ phù hợp là gì?
- A) Viết câu hỏi bạn muốn trả lời trong một câu và đặt nó vào một nhóm câu hỏi ✔
- B) Lựa chọn kiểu đồ họa nhiều màu sắc và bắt mắt nhất
- C) Luôn bắt đầu bằng biểu đồ hình tròn và sửa đổi nó nếu cần thiết
- D) Làm cho dữ liệu trở nên ấn tượng hơn bằng cách hiển thị nó ở dạng 3D
Giải thích: Loại biểu đồ phụ thuộc vào câu hỏi bạn muốn trả lời chứ không phải hình dạng của dữ liệu. Đầu tiên, cần viết câu hỏi trong một câu và xếp thành một họ (so sánh, xu hướng, mối quan hệ, một phần toàn bộ, phân bố), sau đó chọn loại. Sẽ là một sai lầm nếu chọn loại đầu tiên và cố gắng khớp dữ liệu vào đó.
14. Tại sao điều quan trọng là phải tiến hành từng bước khi chuẩn bị bài thuyết trình từ đầu đến cuối bằng trí tuệ nhân tạo, thay vì nói 'chuẩn bị và hoàn thành bài thuyết trình từ đầu đến cuối chỉ trong một động tác'?
- A) Bởi vì tiến hành từng bước luôn nhanh hơn
- B) Bởi vì mô hình hoàn toàn không hiểu các yêu cầu dài
- C) Bởi vì việc tiến lên từng bước giúp con người nắm quyền kiểm soát trong quá trình xác minh, nên tính bảo mật và diễn tập sẽ dừng lại và giảm nguy cơ bịa đặt và rò rỉ ✔
- D) Bởi vì yêu cầu trong một lần di chuyển sẽ làm trí tuệ nhân tạo mệt mỏi.
Mô tả: Yêu cầu công việc ngay lập tức sẽ bỏ qua các điểm dừng quan trọng như xác minh, kiểm tra quyền riêng tư và diễn tập; mô hình phù hợp với những khoảng trống và bạn không thể kiểm soát nó. Tiến hành từng bước (ngắn gọn, bảo mật, cấu trúc, nội dung/đồ họa, kiểm tra tính trung thực, diễn tập) giúp con người nắm quyền kiểm soát ở mọi giai đoạn và đặt ra giới hạn cho việc bịa đặt/bảo mật ngay từ đầu.