Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji w analizie danych biznesowych na tle tradycyjnych metod analitycznych oraz możliwości ich wykorzystania w procesie podejmowania decyzji menedżerskich
Ładowanie...
Data
Autorzy
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Abstrakt
Praca dotyczy analizy możliwości wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji w analizie danych biznesowych w porównaniu z tradycyjnymi metodami analitycznymi. Jej celem jest ocena efektywności, jakości oraz użyteczności analiz generowanych przez narzędzia AI w zestawieniu z analizami wykonywanymi przy użyciu takich narzędzi jak Excel, Power BI oraz Python. W części empirycznej przeprowadzone zostanie porównanie wyników analiz wykonanych na tym samym zbiorze danych („Sample – Superstore”), ze szczególnym uwzględnieniem szybkości pracy, trafności wniosków oraz ich przydatności w procesie podejmowania decyzji menedżerskich. Praca ma na celu wskazanie potencjalnych korzyści i ograniczeń wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji jako wsparcia dla analityków danych i kadry menedżerskiej.
The thesis focuses on the analysis of the application of artificial intelligence tools in business data analysis in comparison with traditional analytical methods. Its main objective is to assess the effectiveness, quality, and practical usefulness of AI-based analyses in relation to analyses performed using traditional tools such as Excel, Power BI, and Python. The empirical part of the study involves a comparative analysis conducted on the same dataset (“Sample – Superstore”), with particular emphasis on the speed of analysis, the accuracy of insights, and their relevance to managerial decision-making. The aim of the thesis is to identify the potential benefits and limitations of using artificial intelligence tools as support for data analysts and managers.
The thesis focuses on the analysis of the application of artificial intelligence tools in business data analysis in comparison with traditional analytical methods. Its main objective is to assess the effectiveness, quality, and practical usefulness of AI-based analyses in relation to analyses performed using traditional tools such as Excel, Power BI, and Python. The empirical part of the study involves a comparative analysis conducted on the same dataset (“Sample – Superstore”), with particular emphasis on the speed of analysis, the accuracy of insights, and their relevance to managerial decision-making. The aim of the thesis is to identify the potential benefits and limitations of using artificial intelligence tools as support for data analysts and managers.
