Аналіз даних із використанням генеративного штучного інтелекту: можливості та виклики
| dc.contributor.author | Скіцько, Володимир Іванович | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-03T10:37:25Z | |
| dc.date.available | 2026-02-03T10:37:25Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | У статті досліджено актуальні питання використання генеративного штучного інтелекту, зокрема великих мовних моделей ChatGPT і Claude, для аналізу даних. Сутність терміна «штучний інтелект» змінюється з часом. І якщо раніше, вживаючи цей термін, говорили про експертні системи, машинне навчання тощо, то наразі під цим терміном мають на увазі насамперед великі мовні моделі, серед яких найвідомішими є ChatGPT, Claude, Bing, Bard. Ці моделі дозволяють генерувати тексти, зображення, аудіо та відео за запитами користувачів. Мета статті – дослідити можливості та виклики застосування ChatGPT і Claude в аналізі даних на основі наявних публікацій і власного досвіду. Адже здатність великих мовних моделей спілкуватися природною мовою робить їх потужним інструментом аналітики. У роботі розглянуто аспекти основних етапів аналізу даних у контексті використання великих мовних моделей: отримання, збір і завантаження вхідних даних, їх попередня обробка, застосування математичних моделей, візуалізація та інтерпретація результатів. Наведено практичні рекомендації щодо формулювання запитів до ChatGPT і Claude на кожному етапі аналізу даних. Зазначено, що ChatGPT завдяки вбудованому сервісу Advanced Data Analysis дозволяє ефективно здійснювати аналіз даних за допомогою Python. Це забезпечує вищу точність результатів порівняно з іншими великими мовними моделями. На умовному прикладі здійснено порівняння можливостей ChatGPT і Claude в аналізі даних. Показано, що ChatGPT дозволяє будувати моделі залежностей, генерувати графіки та давати змістовні пояснення отриманих результатів. Водночас як можливості Claude в аналізі даних досить обмежені. Зроблено висновок, що ChatGPT має значно більший потенціал для аналізу даних порівняно з Claude та іншими чат-ботами. Проте поки що великі мовні моделі не можуть повністю замінити фахівців аналітики даних та потужні системи підтримки прийняття рішень. У подальших дослідженнях пропонується зосередитися на вивченні практичного застосування можливостей ChatGPT і, зокрема, його сервісу Advanced Data Analysis для вирішення різних задач аналізу даних. | |
| dc.identifier.citation | Скіцько В. І. Аналіз даних із використанням генеративного штучного інтелекту: можливості та виклики. Проблеми економіки. 2023. №4. C. 217–225. https://doi.org/10.32983/2222-0712-2023-4-217-225 | |
| dc.identifier.uri | https://www.problecon.com/article/?year=2023&abstract=2023_4_0_217_225 | |
| dc.identifier.uri | https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/1141 | |
| dc.publisher | Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Information technology | |
| dc.title | Аналіз даних із використанням генеративного штучного інтелекту: можливості та виклики | |
| dc.title.alternative | Data Analysis Using Generative AI: Opportunities and Challenges | |
| dc.type | Article |