إحصاءات الاستطلاعات

وظيفتها

يستفيد تطبيقنا من إمكانات الذكاء الاصطناعي في Gemini لتحويل بيانات الاستطلاعات الأولية إلى إحصاءات قابلة للاستخدام من خلال تنظيف البيانات وتحليلها بشكل متقدّم. نتصدّى للتحدّيات الشائعة في البيانات، مثل التناقضات في عدّة لغات وأنواع البيانات المختلطة وعدم تطابق الوحدات، وذلك من خلال تطبيق خمس عمليات رئيسية: تنظيف البيانات بعدّة لغات وتحسين أنواع البيانات وتسويتها وتحويل الوحدات وتوحيدها وإجراء عمليات الربط المكثّفة في المجال.

من خلال دمج تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي في Gemini، ننشئ قصصًا آلية توضّح بوضوح بيانات الرسوم البيانية وتسلّط الضوء على الإحصاءات الرئيسية وتُحسِّن عملية التحليل بشكل عام. يقدّم حلّنا تطبيقًا مستندًا إلى Python مع دمج Gemini API، مع الاستفادة من Jupyter Notebook لتحسين البيانات وFirebase للعرض المرئي في الواجهة الأمامية.

النتيجة هي مجموعة بيانات تمّت تصفيتها بالكامل، وتمّت توحيدها وتحسينها لإجراء تحليل ذي مغزى. لا يعمل الذكاء الاصطناعي في Gemini على تبسيط البيانات فحسب، بل يعزّز أيضًا دقة الإحصاءات ومدى ملاءمتها، ما يضمن أن يكون كل رسم بياني وسرد يتم إنشاؤهما مهمّين من الناحية السياقية وقابلَين للتنفيذ. ويؤدي هذا المنهج إلى تحسين تحليل البيانات، ما يجعل نماذج تعلُّم الآلة أكثر ذكاءً والإحصاءات أكثر وضوحًا وتأثيرًا.