問卷調查洞察

用途

我們的應用程式運用 Gemini AI 技術，透過進階資料清理和分析，將原始問卷調查資料轉換為可做為行動依據的洞察資料。我們採用五大重要程序，解決多語言不一致、混合資料類型和單位不相符等常見資料問題：多語言清理、資料類型最佳化、資料標準化、單位轉換和標準化，以及領域密集相關性。

透過整合 Gemini AI，我們產生自動化說明，清楚說明圖表資料、突顯重要洞察，並改善整體分析程序。我們的解決方案會擴充以 Python 為基礎的應用程式，並整合 Gemini API，利用 Jupyter Notebook 精進資料，並透過 Firebase 進行前端視覺化。

這會產生經過完整清理的資料集，並經過標準化和強化，以便進行有意義的分析。Gemini AI 不僅可簡化資料，還能提升洞察資料的準確度和相關性，確保每張產生的圖表和說明都與情境相關，且可供採取行動。這種做法可改變資料分析方式，讓機器學習模型更聰明，洞察資料也更清晰且更有影響力。