Veri Analizinde Yapay Zeka Asistanlarının Gücünü En Üst Düzeye Çıkarma

Zeo'da, veri analizi için yapay zeka asistanlarından yararlanırken, yapılandırılmış, metodik bir yaklaşım benimsemeye kuvvetle inanıyoruz. Uygun veri hazırlama, bağlam sağlama ve hızlı iyileştirme olmadan, bu araçlar anlamlı içgörüler sağlamada başarısız olacaktır. Bu kapsamlı blog yazımızda, ekibimizin sağlam veri analizi sonuçları elde etmek amacıyla, yapay zekayı başarılı bir şekilde kullanmak için izlediği adım adım metodolojiyi, İren Saltalı’nın aydınlatıcı videosundan öğrendiklerimizi temel alarak paylaşacağız. Yapay zekanın farklı kullanım alanları hakkında bilgi birikiminizi artırmak için yapay zeka blog sayfamızı inceleyebilir, videonun tamamını izlemek için de YouTube kanalımızı ziyaret edebilirsiniz.

Adım 1: Verilerinizi Derinlemesine Anlayın

İlk adım, halihazırda elinizde bulunan verileri tamamen anlamaktır. İşte kendinize sormanız gereken bazı temel sorular:

• Şu anda hangi veri kaynaklarına erişimimiz var? Sıralama takibi? Sosyal medya API'leri? BigQuery?

Hangi veri kaynaklarının mevcut olduğunu tam olarak bilmek, ek kaynaklar aramadan önce halihazırda sahip olduğunuz verilerden maksimum düzeyde yararlanabilmenizi sağlar. Yapay zekanın sadece sahip olduklarınızı bileceğini varsaymayın.

• Her veri kaynağı için hangi belirli alanlar veya nitelikler mevcut?

Her veri kaynağındaki tüm alanların tam ayrıntılarını kataloglayın. Bunlar sorgulanabilen ve analiz edilebilen öznitelikleri temsil eder.

• Her alan semantik olarak neyi temsil ediyor? Yapay zekanın otomatik olarak anlayacağını varsaymayın.

Anlambilim çok önemlidir. Örneğin, verilerinizde "tür" olarak adlandırılan bir alan, açık bir açıklama olmadan ürün türlerine atıfta bulunmayabilir.

• Verilerde hangi sektöre veya alana özgü terminoloji kullanılıyor? Bunları açıkça tanımlayın.

Sektör jargonundan kaçının ve kısaltmaları tanımlayın. Yapay zeka, işletmeniz veya sektörünüz hakkında doğal bir bilgiye sahip değildir.

• Verilerdeki alanlar veya varlıklar arasındaki ilişkiler nelerdir?

Birden çoğa, yabancı anahtarlar vb. gibi ilişkileri belgelemek, yapay zekanın verilerin birbirine bağlılığını anlamasına yardımcı olur.

• Daha önce hangi veri doğrulama, temizleme veya ön işleme yapıldı?

Yapay zekayı herhangi bir veri temizliği hakkında bilgilendirmek, hangi dönüşümün gerçekleştiğine dair bağlam sağlar.

Tüm bu bilgileri, yapay zeka asistanı için mevcut verilerinizi tamamen tanımlayan bir "veri sözlüğü" halinde belgeleyin.

Kaynak: Dall-E 3

Adım 2: Analizi Ayrık Adımlara Dönüştürün

Veri ortamı netleştikten sonra, gerçek analizi ayrı modüler adımlara ayırın:

• Etkinleştirmek istediğimiz nihai analiz hedefi nedir?

Çok net bir hedefe sahip olmak tüm analiz iş akışına rehberlik eder.

• Yapay zekayı dahil etmeden önce herhangi bir temel veri çıkarma veya hazırlama yapılabilir mi?

Yapay zekanın girdisine ihtiyaç duymadan önce ham veriler üzerinde standart SQL sorgularından yararlanın.

• Analizin hangi kısımları alanların semantik anlamını anlamaya ve sadece verileri sorgulamaya dayanıyor?

Yapay zekanın doğal dil anlayışına ihtiyaç duyan kısımlarını basit veri çıkarma işleminden ayırın.*

• Sonraki adımlar için hangi ara çıktılar faydalı olacaktır?

Bir aşamanın çıktısının bir sonraki aşamayı besleyebilmesi için modüler adımlar tasarlayın.

Esasen, yapay zekadan her şeyi tek seferde yapmasını istemekten kaçının. Bazıları sadece veri manipülasyonunu içeren, bazıları da yapay zekaya dokunan ayrı adımlardan oluşan bir iş akışına dönüştürün.

Kaynak: Dall-E 3

Adım 3: Bağlamsal Promptları Çerçeveleyin ve Yinelemeli Olarak İyileştirin

Yapay zeka asistanının kullanılacağı yerlerde, yeterli bağlam ve örnekler sağlamak için promptları dikkatlice çerçeveleyin:

• İlk promptlarda hedefleri ve veri sözlüğünü net bir şekilde özetleyin.

Bu özet, yapay zekayı hangi veri kaynaklarının mevcut olduğu ve nihai hedef konularında temellendirir.

• İstenen girdiler ve çıktılar için çok sayıda örnek verin.

Örnekler, yapay zekanın uygun analiz mantığını çıkarmasına yardımcı olur.

• Doğal bir dil kullanın - asistana bir iş arkadaşınız gibi davranın ve diyalog kurun.

Konuşma dili, belirsizliklerin açıklığa kavuşturulmasını kolaylaştırır.

• Başlangıçta başarısızlıklar bekleyin! Promptları yinelemeli olarak iyileştirmeye hazır olun.

Prompt hazırlama, deneme yanılma yoluyla gelişen bir sanattır.

• Sonuçlar yanlış olduğunda asistana geri bildirimde bulunun ve onu etkileşimli olarak yönlendirin.

Karşılıklı alışveriş yoluyla aktif öğrenme, prompt kalitesini güçlendirir.

• Promptları mantıksal bir iş akışı içinde zincirleyin, bir promptun çıktılarını diğerine aktarın.

Promptları birbirine bağlamak uçtan uca otomatik bir analiz oluşturur.

İyi çerçevelenmiş promptlar, yapay zeka asistanları ile başarı için kritik öneme sahiptir. Bilgi promptu oluşturmayı, geliştirilmesi gereken yinelemeli bir beceri olarak ele alın. 

Kaynak: Dall-E 3

Adım 4: Olağandışı Veriler ile Stres Testi Yapın

Geliştirilen herhangi bir analiz iş akışının uç durumlar ve olağandışı veri girdileriyle stres testine tabi tutulması gerekir:

• Hangi girdiler sorunlara neden olabilir ve işleri bozabilir?

Sorunlu olabilecek potansiyel girdileri düşünün ve bunları aktif olarak değerlendirin.

• "Kırma" zihniyetini benimseyin - düşman olun.
  Garip test senaryoları sunarak analizi aktif bir şekilde başarısızlığa uğratmaya çalışın.

• Asistanın yeteneklerini test etmek için bilerek yanlış ve sorunlu veriler sağlayın.
  Yanlış verilerin kullanılması, istemlerin daha sağlam olmasına yardımcı olabilir.

• Hatalar meydana geldiğinde, daha güçlü hale getirmek için istemleri daha da geliştirin.
  Hataları, istemlerin mantığını ve istisnalarını güçlendirmek için geri bildirim olarak kullanın.

• Yeni olağandışı durumlar ortaya çıktıkça promptları zaman içinde geliştirmeyi planlayın.

Yeni durumlar ortaya çıktıkça promptların iyileştirilmesi devam eder.

Modelleri simüle edilmiş stres senaryolarında test etmek, onları gerçek dünya verilerinin karmaşıklığıyla başa çıkmaya hazırlar.

Adım 5: Veri Kaynaklarını Genişletin

Analizinizi sıralama takibi gibi tek bir veri kaynağıyla sınırlamayın. Ne kadar çeşitli sinyaller mevcut olursa, yapay zeka o kadar iyi içgörü elde edebilir:

• Başka hangi birinci taraf ve üçüncü taraf veri kaynaklarının yararlı olabileceğini denetleyin.

Yeni veri akışları, mevcut verilerde görünmeyen yeni boyutları ortaya çıkarabilir.

• Hem yapılandırılmış (veri tabanları) hem de yapılandırılmamış (belgeler) kaynakları belirleyin.

Hem ham veriler hem de metinsel derlemler analiz için değerlidir.

• AirByte gibi ETL araçlarını kullanarak veri gölünüze ek kaynaklar getirin.

Daha fazla veriyi tek bir havuzda birleştirmek 360 derecelik bir görünüm sağlar.

• Yapay zeka asistanının yeni veri akışlarına erişimi olduğundan emin olun.

Yeni kaynaklar eklendikçe veri erişim izinlerini yenileyin.

Daha fazla veri, yapay zekanın nüansları ortaya çıkarması için daha fazla yakıt sağlar.

Adım 6: Kodsuz Araçlarla Demokratikleştirin

AirByte gibi kodsuz ETL araçlarını kullanarak, mühendis olmayanlar bile bir geliştiriciye ihtiyaç duymadan yapay zeka destekli analiz için veri hazırlayabilir:

• Pazarlama analistleri veri kaynaklarına bağlanabilir ve veri akışlarını düzenleyebilir.

Yeni veri kaynaklarından yararlanmak için kod bilgisine sahip olmanıza gerek yok.

• Basit sürükle ve bırak arayüzleri kodlama karmaşıklığını maskeler.

Düşük/kodsuz kullanıcı arayüzleri teknik olmayan kullanıcılara erişim sağlar.

• Dokümantasyon ve topluluklar başlangıç için destek sağlar.

Yardım kaynakları, yeni gelenlerin hızlı bir şekilde değer elde etmelerine yardımcı olur.

• Bu demokratikleşme, iş ekipleri için üretkenliğin kilidini açar.

Daha geniş erişim, daha fazla insanın yapay zekadan yararlanmasını sağlar.

Yapay zeka ve veri akışlarını kullanmaya başlamak için çok fazla teknik beceriye sahip olmanıza gerek yok.

Adım 7: Nihai Hedefe Odaklanmayı Sürdürün

Son olarak, kestirme yollara başvurma eğilimine karşı koyarken ısrarla nihai analiz hedefine ulaşmaya odaklanın:

• Yapılandırılmamış verileri sihir umuduyla asistanın önüne atmayın.

Düzenlenmiş, iyi anlaşılmış veriler çok daha iyi sonuçlar verir.

• Verileri açıklamak ve örnekler sunmak konusunda gayretli olun.

Yapay zeka için bağlamı iyice çerçevelemeye zaman ayırın.

• Promptları yinelemeli olarak iyileştirmek için sabırlı olun.

Prompt ayarlama yinelemeli bir yolculuktur - birden fazla döngü bekleyin.

• Uç durumlarla stres testi yapın.

Stres testi, ilerleyen aşamalardaki sürprizleri en aza indirir.

• Veri kaynaklarını sürekli genişletin.

Daha çeşitli veriler daha derin içgörüler üretir.

Bu yapılandırılmış metodolojiye bağlı kalmak, etkili veri analizi için yapay zeka asistanlarından en iyi şekilde yararlanmanın anahtarıdır.

Sonuç

Bu blog yazımızın, yapay zeka ile başarılı veri analizi sonuçları elde etmeniz için, aşamalı olarak kullanabileceğiniz bir rehber olmasını umuyoruz. Başlarken herhangi bir yardıma ihtiyacınız olursa bize her zaman ulaşabilirsiniz. İnsanlar ve yapay zekalar birlikte etkili bir şekilde çalıştığında gelecek olasılıklarla doludur! Yapay zekanın iş hayatını kolaylaştıran çözümleri için, Digitalzone Exclusive: Generative AI etkinliğimiz videolarını YouTube kanalımız üzerinden izleyebilir, Generative AI hizmetlerimiz hakkında detaylı bilgi sahibi olmak için bize buradan ulaşabilirsiniz!