論文の概要: Data Analysis in the Era of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18475v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 06:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:02:07.298083
• Title: Data Analysis in the Era of Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AI時代のデータ分析
• Authors: Jeevana Priya Inala, Chenglong Wang, Steven Drucker, Gonzalo Ramos, Victor Dibia, Nathalie Riche, Dave Brown, Dan Marshall, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: 本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.44807642944589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the potential of AI-powered tools to reshape data analysis, focusing on design considerations and challenges. We explore how the emergence of large language and multimodal models offers new opportunities to enhance various stages of data analysis workflow by translating high-level user intentions into executable code, charts, and insights. We then examine human-centered design principles that facilitate intuitive interactions, build user trust, and streamline the AI-assisted analysis workflow across multiple apps. Finally, we discuss the research challenges that impede the development of these AI-based systems such as enhancing model capabilities, evaluating and benchmarking, and understanding end-user needs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は,大規模言語やマルチモーダルモデルの出現が,高レベルのユーザ意図を実行可能なコードやチャート,洞察に変換することによって,データ分析ワークフローのさまざまなステージを強化する新たな機会を提供するかを検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。 最後に、モデル能力の向上、評価とベンチマーク、エンドユーザのニーズの理解など、これらのAIベースのシステムの開発を妨げる研究課題について論じる。

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