Այսօր, գեղեցիկ կատեգորիաներ不再 են մեծ տեսանյութը: Նրանք են նախընտրական տեսանյութը: Հավատում է, որ ամեն օր մենք ստեղծում ենք տվյալների չափը, որը հասնում է 2.5 quintillion կատեգորիաներ ( ինչը բավարար է, որպեսզի օգնել ձեզ ձեր ամբողջ կյանքը վայելել Netflix- ը): Այնուամենայնիվ, ամենամեծ տվյալները սովորաբար գտնվում են այնտեղ, եւ ոչ ոք երբեք չի գործում այն հետ. Այս գործիքները, ինչպիսիք են Power BI- ը եւ Tableau- ը, ունեն հզորությունը, որ տվյալները տեսնում են գեղեցիկ, եւ այն, ինչ տեղի է ունենում, երբ մեքենա ուսուցման միացեք միմյանց, այն է, որ տեսականները պետք է անեն ինչ-որ բան, ինչպիսիք են պարզապես գեղեցիկ - տեսականները պետք է ճշգրիտեն, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են գեղեցիկ, եւ հաղթել օգտվողի հավասարությունը: Բացի այդ, ավելի քան 70%-ը կազմակերպություններները տեղեկացնում են, որ անսահմանափակ հավասարությունը analytics- ում է, ինչպիսիք են AI- ի եւ ML- ի ինտեգրման անսահմանափակ բաղադրիչը: Այն իրականում ոչ միայն մեծ ժամանակի բաղադրիչների մասին է, այլն, այն մասին է, որ փորձերը ստեղծում են, որոնք մարդիկ կարող են հասկանալ եւ օգտագործել: The ML-driven dashboards are not these general future predictors; they are specific advisors that clearly advise and explain why the sales should grow by next month, and what specific activities to undertake to monetize on that statement.When predictive analytics is accompanied by explorable, visual formats, which end users can access using a variety of devices, the dashboards foster trust and engagement among the end-users, whether they access desktops, smartphones, or wearable smart devices. Հիմնական նպատակը այն է, որ խոշոր ալբորմատոմսերի ուղեցույցները փոխել են open-book պատմություններով, որոնք խոշորում են հարմարեցված որոշման վրա գործնական բիզնես արդյունքների հետ, ոչ միայն գրասենյակներ, որոնք չգիտվում են: The ML predictions must also not be put in the form of isolated numbers. In Power BI or Tableau, matching the forecast with background, historical trends, benchmarks of the relevant sphere, along with relevant KPIs, will give the user an idea of the significance of the estimates. To strike an example, a sales forecast is much more convincing when related to the annual cycles, the past campaign influences, and the market climate in a unified visual flow. Integrate Predictive Outputs with Contextual Storytelling: : Another feature that can help build trust is explainability that is integrated into the user experience in dashboards. This may contain feature significance graphs, model confidence bands, and scenario-based what-if analysis planes. Varying use of SHAP value summaries in Tableau to customize Power BI visuals facilitates the visualization presentation of XAI into overall BI tools so that non-technical users can identify the rationale behind the model outputs. Apply Explainable AI (XAI) Principles : There is a growing consumption of desktop, mobile, and embedded analytics experiences by users. The design uniformity (the same color schemes, symbolic signs, interaction patterns) allows for keeping the trust and familiarity. What that implies is that the ML insights need to be just as interpretable when looked at through a CEO's iPad dashboard as when looked at through a review tab of a sales manager or through a field engineer on his mobile app. Design for Cross-Platform Consistency : Dashboards should enable human-in-the-loop interaction, where ML suggestions are supplemented with expert commentary. For instance, an HR attrition model in Power BI can present both its prediction scores and an HR analyst’s qualitative assessment. This blend reduces “black box” skepticism by showing that AI augments rather than replaces human judgment. Blend Human Expertise with ML Recommendations Instead of having fixed images, interactive drill-downs enable the readers to drill down to find out the reasons behind the predictions. In Tableau, a forecasted spike can be clicked and might provide the background variables, comparisons against related historical events, and even connections to follow-on datasets. This dynamic changes the meaning of dashboards from a passive consumption context to an active decision-making context. Make Interactivity the Gateway to Deeper Insight: Հյուրատետր Մեքենաների ուսուցում ոչ թե գեղեցիկ չէ, դա մետաղիկն է, որը մատակարարում է մի խնդիրը: Այս խնդիրը չէ, որ algorithm- ը աշխատում է, այլեւ աշխատում է: իրական հարցը այն է, թե ինչպես պետք է տղամարդկանց պետք է հավատալ այն եւ պատրաստ լինել օգտագործել այն: Համատեղելով Power BI- ի եւ Tableau- ի Space-Age- ի ուշադրությունը ML- ի geekier- ի նախընտրությունների հետ եւ ավելացնել մի քիչ բացառություն, համոզվածություն եւ պատմություն, դուք փոխել եք սարքավորումներ `մարթֆոնները `մարթֆոնների` տարբերությամբ `մարթֆոնների`: Քանի որ առավել հզոր ML-based dashboards- ը ոչ միայն գեղեցիկ գրաֆիկներ են, այլ այն տեսակի տվյալների փորձը, որը կարող է օգնել մարդկանց կոտրել, կոտրել եւ ասում, «Ահա... հիմա ես ստանում եմ այն». Դա այն ժամանակ է, երբ predictive հզորությունը չի դարձնում մի բուլտոմի buzz фраза, բայց մեկը, որը կարող է տվել ձեզ կարող է վճարել կամ վերցնել գինը.
