调查问卷数据分析

作用

我们的应用利用 Gemini AI 的强大功能，通过高级数据清理和分析，将原始调查问卷数据转化为富有实用价值的分析洞见。我们通过应用五项关键流程（多语言清理、数据类型优化、数据标准化、单位转换和标准化以及领域密集相关性）来解决多语言不一致性、混合数据类型和单位不匹配等常见数据问题。

通过集成 Gemini AI，我们可以生成自动化解说，清晰说明图表数据、突出显示关键数据洞见，并改进整体分析流程。我们的解决方案通过集成 Gemini API 来扩展基于 Python 的应用，利用 Jupyter Notebook 优化数据，并利用 Firebase 进行前端可视化。

最终结果是，数据集经过了彻底清理、标准化和丰富，可进行有意义的分析。Gemini AI 不仅可以简化数据，还可以提高数据洞见的准确性和相关性，确保生成的每个图表和说明都具有上下文意义且富有实用价值。这种方法可以彻底改变数据分析，使机器学习模型变得更智能，数据洞见更清晰、更具影响力。