Usando IA com análise de dados

Informações do conceito

Comando AICOMMAND

Você pode usar o comando AI Analytics e um serviço externo de IA para incorporar IA à sua análise de dados. Essa opção sem código ou com pouco código permite inserir um prompt em linguagem natural na interface do Analytics que descreva a análise que você deseja que o serviço de IA execute e o tipo de resultado que deseja receber.

Observação

O serviço externo de IA não é fornecido pela Diligent. Ele deve ser fornecido pela sua organização.

Conecte-se apenas a um serviço externo de IA que tenha sido aprovado para uso pela sua organização. Certifique-se de seguir todos os protocolos de segurança caso pretenda transmitir dados sensíveis do Analytics para o serviço de IA.

Os resultados da IA podem conter imprecisões ou erros. Utilize um método alternativo para verificar os resultados caso seja necessária precisão absoluta.

Uso pretendido do comando AI

O comando AI foi concebido para estender ou complementar as capacidades existentes de análise de dados no Analytics, não para substituí-las. A IA pode ser particularmente útil para realizar análises qualitativas de dados baseados em texto, incluindo dados não estruturados em campos de texto livre. Utilizando inferência, a IA pode processar texto e extrair significado, intenção e contexto, ou identificar padrões. Essa análise qualitativa baseada em inferência é difícil ou impossível de realizar utilizando o conjunto de comandos existente do Analytics, que é quantitativo e baseado em regras.

Você também pode usar IA para pesquisar rapidamente informações publicamente disponíveis na internet e, em seguida, incorporar as conclusões na análise de dados que está construindo no Analytics. Por exemplo, você pode pedir à IA que avalie a reputação de fornecedores individuais em uma tabela de fornecedores ou a razoabilidade de solicitações de reembolso de despesas.

Utilizando o comando AI, você pode adicionar esse tipo de análise ao seu trabalho no Analytics:

  • ClassificaçãoClassificação de respostas de pesquisas de risco em categorias como operacional, estratégica, financeira e sistêmica

  • Análise de sentimentoAnálise de sentimento e categorização de avaliações de clientes, feedback de funcionários, perguntas abertas de pesquisas ou transcrições de entrevistas

  • Limpeza de dadosRemoção de Informações Pessoalmente Identificáveis (PII) de descrições de transações

  • AvaliaçãoAvaliação e análise de fornecedores com base no nome e endereço do fornecedor

  • ComparaçãoComparação de descrições e valores de despesas para verificar a razoabilidade e identificar anomalias

  • CorrelaçãoMensuração da correlação entre dados de texto livre e campos quantitativos, como classificações ou pontuações numéricas

Exemplos do comando AI

Os exemplos abaixo ilustram três aplicações úteis do comando AI. Existem muitas outras aplicações úteis. Realizar qualquer uma dessas tarefas manualmente seria extremamente demorado.

  • Avaliação de fornecedores usando IAUtiliza informações publicamente disponíveis para avaliar rapidamente a validade básica de cada fornecedor em uma tabela de fornecedores.

  • Revisão de despesas usando IAConsidera a descrição da despesa, o custo unitário e informações publicamente disponíveis sobre bens e serviços para verificar a razoabilidade das solicitações de reembolso de despesas.

  • Análise de sentimento usando IAProcessa texto não estruturado em um campo de comentários de clientes para inferir os sentimentos dos clientes e categoriza os comentários com base nos resultados.

Avaliação de fornecedores usando IA

Você deseja realizar uma verificação básica de uma tabela de fornecedores para identificar possíveis fornecedores fictícios. Você insere os campos de nome e endereço do fornecedor no serviço de IA e solicita que ele categorize os fornecedores como Common, Rare ou Unknown.

Solicitação do usuário Este é um fornecedor amplamente conhecido? O valor de saída deve ser COMMON se for comum, RARE se for conhecido, mas incomum, e UNKNOWN caso contrário.
Resposta da IA

Industrial Business Equip, 6 E Monroe St Ste 1004, RARE

Officemax 896, 2300 E Highland Dr, COMMON

Staples 500, 2910 E Harding Ave, COMMON

Ingras Garden Images, 1203 N 4th St, UNKNOWN
Como a IA ajuda O processo de IA utiliza um grande volume de informações publicamente disponíveis sobre fornecedores e rapidamente realiza uma avaliação da validade de cada fornecedor na tabela de fornecedores.

Você pode estruturar o prompt do usuário da maneira que melhor te convier. Em vez de uma divisão em três categorias na saída, você pode desejar algo mais detalhado, como:

  • Blue chip consolidado

  • Fornecedor consolidado

  • Alguma informação disponível

  • Desconhecido

Revisão de despesas usando IA

Você deseja revisar transações de cartão corporativo (P-card) e sinalizar quaisquer despesas em que exista discrepância entre o item ou serviço e o preço de compra. Você insere os campos de descrição da despesa e custo no serviço de IA e solicita que ele avalie se a despesa é razoável.

Solicitação do usuário Dada a combinação de Descrição e Custo Unitário, indique se o custo é típico ou incomum.
Resposta da IA

5-Shelf Steel Shelving Unit, 112.50, Preço típico para prateleira metálica básica

60" Urban Bookcase, Cherry, 276.20, Preço típico para estante de madeira de qualidade

Stainless Steel Water Bottle, 312.90, Incomumente alto para uma garrafa de água

Deluxe High-Back Computer Operator Chair, 532.00, Típico para cadeira ergonômica

File Folder Red Lgl, 13.10, Um pouco alto para pastas de arquivo

Color Paper Grey Ltr Cascade, 22.50, Incomumente alto para papel colorido
Como a IA ajuda O processo de IA utiliza um grande volume de informações publicamente disponíveis sobre o preço de bens e serviços e rapidamente realiza uma avaliação da razoabilidade de cada despesa na tabela de transações de cartão corporativo.

Análise de sentimento usando IA

Você deseja realizar uma análise de sentimento e categorização do campo de comentários em texto livre em uma tabela contendo avaliações de clientes de hotel. Você solicita ao serviço de IA que categorize os comentários de acordo com as seis emoções humanas básicas.

Solicitação breve do usuário

Solicitação do usuário Realize uma análise de sentimento no campo reviews_text e categorize as avaliações de acordo com as seguintes emoções humanas básicas: Felicidade, Raiva, Medo, Tristeza, Nojo, Surpresa.

Comentário do hóspede nº 1

Ruim: Um pouco de barulho do "L" logo abaixo, mas, por outro lado, isso faz parte do caráter da cidade. Bom: Limpeza geral, aspecto renovado, equipe simpática e eficiente, ótimo happy hour! Localização excelente.
Resposta da IA nº 1

Felicidade - Predominantemente positivo, apesar da leve questão com o barulho

Comentário do hóspede nº 2

Ruim: A tarifa do quarto foi péssima, tínhamos uma tarifa do Booking.com que não foi respeitada, isso prejudicou a estadia e houve uma grande diferença no valor. Até o momento não temos explicação! Bom: Local

Resposta da IA nº 2

Raiva - Irritação com a discrepância na tarifa, apesar da boa localização
Como a IA ajuda

O serviço de IA processa o texto não estruturado presente no campo de comentários dos clientes e consegue inferir:

  • O sentimento ou a emoção do cliente

  • A intensidade do sentimento

  • A presença de sentimentos conflitantes

A inferência da IA se baseia na escolha de palavras específicas pelo cliente, em intensificadores e modificadores ("muito", "extremamente", "um pouco"), na presença de sarcasmo ou ironia e em diversos outros aspectos linguísticos e contextuais do texto do comentário.

Com base em todos esses elementos de inferência, o processo de IA classifica cada comentário em uma das seis emoções humanas básicas.

Solicitação mais longa e muito específica do usuário

Dica

Você pode pedir a um chatbot de IA online, como o ChatGPT, que crie uma solicitação para você, que depois poderá ser ajustada conforme necessário. Por exemplo, você pode instruir o chatbot: "Me dê uma boa solicitação para usar ao realizar uma análise de sentimento no campo de comentários de clientes em uma tabela de avaliações de hotel."

Solicitação do usuário

Você é um analista de dados especialista em análise de feedback de clientes para o setor de hotelaria.

Sua tarefa é avaliar o sentimento de cada comentário de cliente sobre uma estadia em hotel.

Para cada comentário de entrada, retorne uma resposta com:

sentiment — um dos seguintes: Positivo, Neutro ou Negativo.

sentiment_score — um valor numérico de -1,0 (muito negativo) a +1,0 (muito positivo).

key_reasons — uma lista curta (1–3 frases) explicando o que motivou o sentimento (por exemplo, equipe simpática, quarto sujo, ótima localização).

themes — os principais aspectos mencionados, escolhidos entre: equipe, limpeza, alimentação, comodidades, localização, custo-benefício, conforto, serviço, reserva, outro.

Importante:

Considere o tom, o contexto e os modificadores (por exemplo, não é ruim = levemente positivo).

Se o sentimento for misto, baseie a avaliação na impressão geral.

Seja conciso e consistente entre as avaliações.

Exemplo de entrada: O quarto estava limpo e a equipe foi prestativa, mas o Wi-Fi não funcionava.

Exemplo de saída esperada:

sentiment: Positivo(a)

sentiment_score: 0.4

key_reasons: quarto limpo, equipe prestativa, Wi-Fi ruim

themes: limpeza, equipe, comodidades

Comentário do hóspede nº 1

Hotel novinho em uma área comercial nova à beira da água. Fácil acesso pela via expressa. Equipe simpática, quartos limpos, camas confortáveis. A única reclamação é que a oferta completa do café da manhã do Hampton Inn não estava disponível nas duas vezes em que descemos (às 7h e às 9h em um sábado). A comida às 9h já estava há muito tempo no recipiente. Ainda assim, havia mais opções do que o café da manhã continental de outros lugares, incluindo waffles feitos na hora e deliciosos burritos de ovo. A taxa de estacionamento na garagem do complexo era gratuita com a chave do quarto e ainda incluía um prático local para devolução da chave na saída final. Piscina, mas sem banheira de hidromassagem.
Resposta da IA nº 1

sentiment: Positivo(a)

sentiment_score: 0.6

key_reasons: quartos limpos, equipe simpática, problemas no café da manhã

themes: limpeza, equipe, alimentação

Comentário do hóspede nº 2

Ruim: O tempo de atendimento parecia desorganizado. Tivemos que esperar muito tempo pelo café da manhã, mais do que pessoas que chegaram depois de nós. Tivemos que esperar muito tempo para o manobrista trazer o carro, parecia haver algum problema de comunicação. Eles foram gentis sobre isso, e nós também, mas parecia ser um padrão, o que foi um pouco decepcionante. Bom: Quarto bem equipado, ótima localização.

Resposta da IA nº 2

sentiment: Neutro

sentiment_score: 0.3

key_reasons: quarto agradável, tempo de atendimento demorado

themes: serviço, comodidades
Como a IA ajuda

Além da inferência e da classificação básica descritas no exemplo anterior, essa análise de IA mais detalhada fornece múltiplos componentes úteis na saída.

  • A pontuação de sentimento mais detalhada, derivada das palavras reais do cliente, pode oferecer uma métrica quantitativa mais confiável do que a típica avaliação de 1 a 5 estrelas atribuída pelo cliente.

  • O agrupamento dos comentários por tema pode ajudar a gestão do hotel a decidir onde concentrar sua atenção e recursos.

Trabalhando de forma eficaz com um serviço de IA

Um serviço de IA normalmente limita a quantidade de dados que processa em cada operação. Os registros de uma tabela do Analytics são enviados para um serviço de IA em lotes, para aumentar a probabilidade de permanecer dentro dos limites de dados. O envio em lotes ajuda, mas você também deve seguir estas diretrizes para otimizar o desempenho e o tempo de resposta do comando AI:

  • Envie apenas os campos estritamente necessários para o seu objetivo de análiseNão envie a tabela de origem inteira. Se você incluir um campo identificador único nos dados enviados, poderá unir ou relacionar a tabela retornada pelo serviço de IA com a tabela de origem original. Para obter mais informações, consulte Criar um campo de identificador exclusivo:.

  • Limite o número de registros enviadosRefine os conjuntos de dados realizando etapas de preparação e curadoria antes de enviar os dados a um serviço de IA.

  • Use o serviço de IA para análise qualitativaNão utilize um serviço de IA para análises numéricas ou quantitativas em larga escala. Esse tipo de análise é realizado de forma mais rápida e eficiente localmente, utilizando operações existentes do Analytics, como ordenar, classificar, resumir ou estratificar.

Antes de começar

Estes pré-requisitos devem estar em vigor antes que você possa utilizar o comando AI.

  • Uma instalação do Python

    Você deve instalar e configurar uma versão compatível do Python no computador onde o comando será executado. Também deve instalar duas bibliotecas Python: Pandas e API Python da OpenAI. Para obter mais informações, consulte Configuração do Python para uso com o Analytics.

  • Configurações de conexão para um serviço de IA

    Na caixa de diálogo Opções, você deve especificar os valores das configurações necessárias para conectar o Analytics a um serviço externo de IA. Para obter mais informações, consulte Configurações de conexão para um serviço de IA externo.

Analisar dados usando um serviço externo de IA

Use o comando AI para enviar dados a um serviço externo de IA para análise.

  1. Abra a tabela que contém os dados.

  2. No menu principal do Analytics, selecione Analisar > Comando de IA.

    Se aparecer uma mensagem solicitando uma chave de API para um serviço de IA, você precisa especificar uma chave de API na caixa de diálogo Opções. Para obter mais informações, consulte Configurações de conexão para um serviço de IA externo.

  3. Selecione Selecionar campos e especifique um ou mais campos para enviar ao serviço de IA.

    Observação

    Limite a quantidade total de dados enviados ao serviço de IA especificando apenas os campos estritamente necessários para o objetivo da sua análise.

    Inclua um campo de identificador único se quiser unir ou relacionar a tabela retornada do serviço de IA com a tabela de origem original. Para obter mais informações, consulte Criar um campo de identificador exclusivo:.

  4. Opcional. Para filtrar os registros que serão enviados ao serviço de IA, clique em Se e use a caixa de diálogo Construtor de expressões para criar uma expressão condicional usada como filtro.

    Pelo menos um registro da tabela deve ser incluído pelo filtro. Se o filtro excluir todos os registros da tabela, o Analytics exibirá um erro e o comando de IA não será executado.

    Para obter mais informações sobre criar expressões usando o Construtor de expressões, consulte Criar expressões usando o Construtor de expressões.

  5. Na caixa de texto Para, especifique um nome para a tabela que conterá os dados retornados do serviço de IA.

    Você pode clicar em Para e usar o explorador de arquivos para navegar até a pasta onde deseja armazenar a tabela de dados retornada.

    Observação

    Os nomes de tabela do Analytics são limitados a 64 caracteres alfanuméricos, sem contar a extensão .FIL. O nome pode incluir o caractere de sublinhado ( _ ) mas nenhum outro caractere especial e nenhum espaço. O nome não pode começar com um número.

  6. Selecione Usar tabela de saída se você quiser que a tabela seja aberta automaticamente após a conclusão da operação.

  7. Execute uma das seguintes ações:

    • Deixe o campo Script Python em branco para usar o script Python padrão Analytics para interagir com o serviço de IA.

    • Use seu próprio script Python para interagir com o serviço de IA.

      No campo Script Python, especifique o caminho do arquivo e o nome do script Python que deseja usar.

      Por exemplo: C:\Users\<account_name>\Documents\ACL Data\<analytics_project_name>\Python_scripts\your_python_script.py

      Você pode especificar um caminho relativo ao script Python ou somente o nome do arquivo script, caso ele esteja em uma pasta do projeto do Analytics.

      Você também pode clicar em Procurar e navegar até o script Python no seu computador.

      Para obter mais informações, consulte Usando seu próprio script Python.

  8. No campo de texto Solicitação do Usuário, especifique o prompt que deseja inserir no serviço de IA.

    A solicitação informa ao serviço de IA como processar os dados de entrada que você envia e qual saída deseja que o serviço retorne. Para alguns exemplos de solicitações, consulte Exemplos do comando AI.

    Para aumentar seu espaço de trabalho, selecione Editar solicitação para abrir o Construtor de Solicitação do Usuário. Você pode clicar duas vezes nos nomes dos campos na lista Campos Disponíveis para adicioná-los rapidamente ao campo de texto Solicitação do Usuário.

    Observação

    Não inclua aspas duplas ( " ) no campo Solicitação do Usuário. Aspas duplas fazem o comando falhar. Você pode usar aspas simples ( ' ) no campo.

  9. Certifique-se de que o campo Modelo de IA contém as informações corretas do modelo de IA.

    Se necessário, você pode atualizar as informações do modelo de IA.

    O campo Modelo de IA é preenchido automaticamente usando um valor especificado na caixa de diálogo Opções (Ferramentas > Opções > Sistema). Para obter mais informações, consulte Configurações de conexão para um serviço de IA externo.

  10. Certifique-se de que o campo URL Base da IA contém a URL completa da API do serviço de IA.

    Se necessário, você pode atualizar a URL da API do serviço de IA. Se você atualizar a URL, provavelmente também precisará atualizar a Chave de API da IA na caixa de diálogo Opções, que é o valor de senha ou chave de licença necessário para autenticação no serviço de IA.

    O campo URL Base da IA é preenchido automaticamente usando um valor especificado na caixa de diálogo Opções (Ferramentas > Opções > Sistema). Para obter mais informações, consulte Configurações de conexão para um serviço de IA externo.

  11. Opcional. No campo Tamanho do Lote, especifique o número de registros a incluir em cada lote enviado ao serviço de IA.

    Se deixado campo em branco, será usado o tamanho de lote padrão de 100 registros. Especificar um número menor que 100 reduz a quantidade total de dados enviados ao serviço de IA em cada lote. Reduzir a quantidade de dados por lote aumenta a probabilidade de permanecer dentro dos limites de dados do serviço de IA.

  12. Opcional. Na guia Mais da caixa de diálogo, especifique as opções de escopo que deseja usar.

    Para obter mais informações, consulte Guia Mais.

  13. Clique em OK para executar o comando.

    Na tabela de saída retornada pelo serviço de IA, o único campo ai_response contém os resultados da análise de IA.

    O comando pode levar alguns minutos para ser executado, dependendo da quantidade de dados que você enviar ao serviço de IA. Considere enviar inicialmente um pequeno conjunto de teste com 100 registros para ter rapidamente uma ideia do tipo de resultados retornados.

    Se você receber uma mensagem de erro e o comando de IA não for executado, tente reduzir o tamanho do lote para 50 ou 25 registros. Para obter mais informações, consulte Trabalhando de forma eficaz com um serviço de IA .

    Observação

    Se o campo ai_response contiver vários componentes ou elementos, você pode isolá-los em campos separados usando técnicas padrão do Analytics. Para obter mais informações, consulte Separar múltiplos componentes no campo ai_response .

Opções da caixa de diálogo do comando de IA

Guia Mais

Opção Descrição
Todas Processa todos os registros na exibição (seleção padrão).
Primeiro Processa a partir do primeiro registro na tabela e inclui apenas o número especificado de registros.
Próxima

Processa a partir do registro selecionado na tabela e inclui apenas o número especificado de registros.

Observação

O número de registros especificados nas opções Primeiros ou Próximos faz referência à ordem física ou indexada de registros em uma tabela e desconsidera qualquer filtro ou ordenação rápida aplicada na exibição. Entretanto, resultados de operações analíticas respeitam qualquer filtro.

Se uma exibição for ordenada rapidamente, Próximos se comporta como Primeiros.
Enquanto

Usa uma instrução WHILE para limitar o processamento de registros na tabela principal com base em critérios.

Os registros na exibição são processados somente enquanto a condição especificada avaliar como verdadeiro. Assim que a condição avaliar como falso, o processamento será encerrado e nenhum outro registro será considerado. Para obter mais informações, consulte Criar expressões usando o Construtor de expressões.

Criar um campo de identificador exclusivo:

Se você quiser unir a tabela retornada de um serviço de IA com a tabela de origem original, mas não tiver um campo de identificador único, pode usar a função RECNO( ) para criar um antes de usar o comando de IA.

  1. Na tabela de origem, crie um campo calculado chamado record_number que use a seguinte expressão:

    RECNO( )

    Para cada registro na tabela, a função RECNO( ) adiciona o número único do registro no campo record_number.

    Para obter mais informações, consulte Campo calculado básico.

  2. Inclua record_number entre os campos que você especifica no comando de IA e envia para um serviço de IA externo.

  3. Use o campo record_number como campo-chave comum para unir a tabela retornada do serviço de IA com a tabela de origem.

    Para obter mais informações, consulte Associar tabelas.