本文介绍了六个关键步骤，帮助组织准备高质量的数据以便于使用生成式人工智能。这些步骤包括数据分析、清洗、融合、概况分析、ETL和数据重塑，旨在确保数据干净、一致且适合AI应用。
你的数据准备好接受AI了吗？
高质量的数据是采用生成式人工智能并获得其成果的关键因素。许多组织因数据准备过程耗时且重复而难以发挥生成式人工智能的潜力。
我们的全面指南将带您一步步走过确保数据干净、一致和准备好使用高级人工智能工具的六个关键步骤。
六步走通向AI-准备好数据：
数据分析：揭示数据集中的隐藏模式和异常值。
数据清洗：去除重复项、错误和不相关信息。
数据融合：结合多个数据集以发现新的见解。
数据概况分析：识别并解决数据质量不佳的问题，以免影响结果。
ETL（提取、转换和加载）：高效地从各种来源聚合数据。
数据重塑：准备和优化数据以实现无缝使用。
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