Umfragestatistiken

Funktion

Unsere Anwendung nutzt die KI-Technologie von Gemini, um Rohdaten aus Umfragen durch erweiterte Datenbereinigung und -analyse in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Wir beheben häufige Datenprobleme wie mehrsprachige Inkonsistenzen, gemischte Datentypen und Abweichungen bei den Einheiten mithilfe von fünf wichtigen Prozessen: mehrsprachige Datenbereinigung, Datentypoptimierung, Datennormalisierung, Umwandlung und Standardisierung von Einheiten sowie domainspezifische Korrelation.

Durch die Einbindung von Gemini-KI generieren wir automatisierte Berichte, die Diagrammdaten klar erklären, wichtige Erkenntnisse hervorheben und den gesamten Analyseprozess verbessern. Unsere Lösung erweitert eine Python-basierte Anwendung um die Gemini API-Integration. Dabei werden Jupyter Notebooks für die Datenbereinigung und Firebase für die Front-End-Visualisierung verwendet.

Das Ergebnis ist ein vollständig bereinigter Datensatz, der für eine aussagekräftige Analyse standardisiert und angereichert wird. Die KI von Gemini vereinfacht nicht nur Daten, sondern verbessert auch die Genauigkeit und Relevanz der Statistiken. So wird sichergestellt, dass jedes generierte Diagramm und jede Beschreibung kontextuell relevant und umsetzbar ist. Dieser Ansatz verändert unsere Datenanalyse, macht unsere Modelle für maschinelles Lernen intelligenter und unsere Erkenntnisse klarer und aussagekräftiger.