運用 AI 進行資料分析
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運用 AI 進行資料分析 · 7 分鐘
摘要逐字稿
這部影片探討了非營利組織專業人員在使用 AI 進行資料分析時面臨的一個關鍵問題：我如何知道可以信任這些結果？您將跟隨 Rio（Valley Veterans Services 的專案主任）的腳步，了解他如何運用委派-盡職循環，利用他已經知道答案的過往資料，系統性地驗證 AI 的分析能力。這部影片示範了如何透過測試建立信心、識別能力缺口，並發展出一套您可以有信心地應用於新資料的方法。
重點摘要
- 用您已經了解的資料測試 AI：在信任 AI 進行新分析之前，先用您知道正確結果的過往資料來驗證它。如果 AI 在正確的引導下能夠符合您已知的結果，您就可以有信心地將其用於類似的未來任務
- 運用辨別來識別 AI 推理中的缺口：在測試過程中，留意 AI 遺漏了哪些重要背景資訊，以及您需要提供哪些額外的描述
- 建立經過驗證的方法，而非盲目信任：每一輪測試都能教您 AI 擅長什麼、哪裡需要引導。記錄有效的做法，以便您能夠複製它
- 即使您不擅長資料分析，AI 也能提供幫助：如果您自己對資料分析不太熟悉，AI 可以協助構思解決方案、撰寫 Excel 公式，並重新整理雜亂的資料——只要持續要求澄清，以便您理解整個過程
- 驗證能建立信心，但不能免除責任：您仍然要負責檢查結果是否合理，並對 AI 的角色保持透明
練習
訊息傳遞分析
此練習使用風險較低的資料（您自己的公開溝通內容），來練習資料分析的描述-辨別循環。
第一部分：收集您的資料
收集 10 到 20 個您組織溝通內容的範例——社群媒體貼文、電子郵件主旨、電子報標題或活動公告。納入您認為表現優異與表現較差的內容組合。
第二部分：用 AI 進行分析
與 AI 分享您的資料集，並要求它識別模式：
- 您表現較佳的內容中出現了哪些主題或議題？
- 出現了哪些語言、語氣或格式模式？
- 您所傳達的內容與引起共鳴的內容之間，是否存在任何差距？
第三部分：運用辨別
評估 AI 的分析：
- 識別出的模式是否符合您對有效做法的直覺？
- AI 遺漏了哪些關於您的受眾或目標的背景資訊？
- AI 識別出的模式中，是否有讓您感到意外的？
反思：
- 您想從資料集中學到什麼？
- 表現較佳的內容如何與您真實的聲音和組織價值觀相符？
- 您是否接觸到正確的受眾？
進階目標：使用 AI 審核您的訊息傳遞與組織既定使命和價值觀的比較情況，找出差異，並根據分析結果建立一份訊息傳遞指南。
課程反思
- 用您已經了解的資料測試 AI，如何改變了您對將其用於新分析的信心？
- 您識別出哪些缺口或限制，將如何影響您未來委派資料分析任務的方式？
接下來
在下一課中，我們將探討工作流程自動化——當 AI 代表您處理日常任務時，如何應用這些相同的原則，釋放您的時間以投入更高影響力的工作。