Οπτικοποίηση μετρήσεων AI

1) Τι είναι η απεικόνιση της ΓΠ

1. επιλογή κατάλληλου τύπου γραφήματος και άξονα

2. χαρακτηριστικά προβολής/ανωμαλίες/κατάγματα τάσης,

3. διατύπωση επεξηγηματικού κειμένου (διορατικότητα/αφήγηση),

4. να προτείνει δράσεις (επόμενη καλύτερη δράση),

5. προσαρμογή της όψης στο πλαίσιο του χρήστη και του προϊόντος.

Ο στόχος είναι να συντομευτεί η διαδρομή από την ερώτηση στην απάντηση: λιγότερη χειροκίνητη επιλογή χάρτη, πιο επαληθεύσιμες έννοιες.

2) Αρχιτεκτονική στην παλάμη του χεριού σας

1. Σημασιολογικό στρώμα: ομοιόμορφοι ορισμοί των μετρήσεων/διαστάσεων (γλωσσάριο, τύποι, συγκεντρώσεις, προσβάσεις).
2. -Converts ένα ερώτημα φυσικής γλώσσας σε SQL/SPARQL/DSL.
3. : αυτόματη επιλογή γραμματικής γραφικών και παραμέτρων (άξονες, κλίμακες καταγραφής, χρώμα/σχήμα/μέγεθος).
4. Κινητήρας διορατικότητας: ανίχνευση ανωμαλίας, σημεία διακοπής, εποχικότητα, αιτιώδεις υποδείξεις. σηματοδοτούν προτεραιότητες.
5. Αφήγηση: δημιουργία πραγματικού κειμένου με αναφορά σε τιμές και διαστήματα εμπιστοσύνης.
6. ΚΓΠΕ: Ανάμειξη πλαισίου από τον κατάλογο δεδομένων/διαμόρφωσης (μεταδεδομένα, επιχειρηματικοί κανόνες).
7. Φύλακες πολιτικής: προστασία της ιδιωτικής ζωής/πρόσβαση/συγκάλυψη, επαλήθευση αριθμών και παραπομπών.
8. Παράδοση: web widgets, mobile cards, PDF/snapshots, webhooks in CRM/Slack.

3) Γραμματική γραφημάτων και αυτόματης επιλογής

• χρονική γραμμή/περιοχή· κατηγορίες (≤8) → στήλες/πλακίδια· κατάταξη ράβδου/πίνακα· κατανομή → ιστογράμματος/βιολιού/κιβωτίου· συσχετίσεις διασποράς/θερμοσίφωνα.
• Log-άξονας σε εκθετική ανάπτυξη, κανονικοποίηση (%) σε κλάσματα· μικρά πολλαπλάσια - όταν υπάρχουν πολλά επεισόδια.
• Επιλογή χρωμάτων: σημασιολογικές παλέτες για καταστάσεις. χρώμα τόσο ≠ σειρά όσο και σε κατηγορία καναλιού.
• Οι υπογραφές έχουν μόνο νόημα: ελαχιστοποιούμε το «μελάνι».

yaml chart:
mark: line encoding:
x: {field: dt, type: temporal, timeUnit: day}
y: {field: ggr, type: quantitative, aggregate: sum}
color: {field: region, type: nominal, legend: top, limit: 6}
transforms:
- filter: "dt >= now()-90d"
- calculate: {expr: "rolling_mean(ggr,7)", as: "ggr_7d"}
annotations:
- rule: {type: "changepoint", method: "cusum"}
- band: {type: "confidence", metric: "ggr", level: 0.9}
interactions: {tooltip: true, zoom: "x", brush: "x"}

4) NL→Viz: από ερώτηση σε χρονοδιάγραμμα

Ανάλυση πρόθεσης: μέτρηση, τμήματα, περίοδος, φίλτρα, συγκεντρωτικά στοιχεία.
Επικύρωση σε σημασιολογικό στρώμα: επιτρέπονται μόνο πεδία/τύποι.
Μετεπεξεργασία: επιλογή χάρτη ανά τύπο πεδίου και πληθικότητα, αυτοπεριορισμός κατωφλίου/δειγματοληψία.
Ανάδραση: Εμφάνιση SQL/DSL και λήψη δεδομένων (μασκοφόρος) για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης.

yaml ask: "Покажи GGR по странам за 90 дней, выдели резкие изменения"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"

5) Μηχανή διορατικότητας: Πώς να δημιουργήσετε «έννοιες»

• Ανωμαλίες: αποσύνθεση STL, ESD/Προφήτης, BOCPD. κατεύθυνση/μέγεθος/εμπιστοσύνη σήματος.
• Κατάγματα τάσης: δοκιμή CUSUM/Chow. τοπικές οπισθοδρόμηση.
• Εποχικότητα/εκστρατείες: σύγκριση «διακοπές έναντι κανονικής ημέρας», άνοδος σε βάση.
• Τμήμα οδηγού: Shapley/Σημασία χαρακτηριστικών σε σχέση με την παλινδρόμηση του πίνακα ή την ενίσχυση της κλίσης.
• Αιτιώδεις ενδείξεις: ένδειξη των ταυτόχρονων αλλαγών (εντός της παρατήρησης) + υπενθύμιση «αυτό είναι συσχέτιση».

1. επίπτωση στη μέτρηση των επιχειρήσεων, 2) δύναμη επίδρασης, 3) καινοτομία, 4) εμπιστοσύνη.

6) Αφηγηματική (κείμενο) γενιά

Απαιτήσεις: γεγονότα με αριθμούς και ημερομηνίες, ένδειξη συγκριτικής βάσης, ακρίβεια όρων.

7) Προσαρμογή του πλαισίου (εξατομίκευση)

Ρόλοι: Επίπεδο C - κάρτες και αφηγήσεις KPI. διαχειριστές - περικοπές και προειδοποιήσεις· ανάλυση - SQL/DSL και παράμετροι μοντέλου.
Συσκευή: συμπαγείς sparklines στο κινητό, πλήρης viz στην επιφάνεια εργασίας.
Γεωγραφική/γλώσσα/νόμισμα/ζώνη ώρας - αυτόματη.

8) Εξηγησιμότητα και εμπιστοσύνη

Κάθε υπογραφή στο γράφημα είναι clickable → αποκαλύπτει τον υπολογισμό (τύπος, συγκεντρώσεις, φίλτρα).
Υποδεικνύουμε στατιστική αβεβαιότητα (ράβδοι εμπιστοσύνης, ράβδοι σφάλματος).
Για τις περιγραφές LLM: ΚΓΠΕ ανά μεταδεδομένα, συμφωνία αριθμών ανά πηγή (έλεγχος ποσοτήτων/εύρους τιμών).
Αλλαγή καταγραφής: έκδοση τύπων, σύνολα δεδομένων, διάγραμμα.

9) Ποιότητα οπτικοποίησης και SLO

Latency p95 απόδοση, time-to-first-innight, μερίδιο των επιτυχημένων αιτημάτων των Κάτω Χωρών.
Βαθμολογία εξηγησιμότητας (παρουσία αριθμών/συνδέσμων/CI στην αφήγηση).
NL→SQL ακρίβειας (ακριβής αντιστοιχία στα ερωτήματα αναφοράς).
Προσβασιμότητα: αντίθεση, alt-text, πληκτρολόγιο, λειτουργία τύφλωσης χρωμάτων.

10) Πρότυπα διαθεσιμότητας (A11y) και UX

Χρωματικές παλέτες που δεν εξαρτώνται από την αντίληψη του χρώματος. έγχρωμη/μοτίβο επικάλυψης.
Εναλλακτικές λύσεις κειμένου και προβολή πίνακα δεδομένων δίπλα στο γράφημα.
παγίδες εστίασης, εύλογη σειρά καρτέλας· κλιμάκωση χωρίς άξονες θραύσης.

11) Ασφάλεια και ιδιωτικότητα

RLS/CLS κατόπιν αιτήματος και επίπεδο δεδομένων των εργαλείων.
Κάλυψη/κλιμάκωση για σπάνιες κατηγορίες ώστε να αποφεύγεται η επαναναγνώριση.
Καταγραφές ερωτήσεων NL - PD Safe: Tokenization/Αναθεώρηση πιθανών PII.
Στιγμιότυπα εξαγωγής/CSV - με υδατογράφημα και μεταδεδομένα έκδοσης.

12) Οικονομικά και κόστος

Γνώση του κόστους: πλακάκια/αποτελέσματα αποθήκευσης, υλοποίηση «θερμών» καταστημάτων, δειγματοληψία για προεπισκόπηση.
Περιορισμός των «βαρέων» αιτημάτων των Κάτω Χωρών (ανώτατα όρια σάρωσης), καθυστερημένη απόδοση για μεγάλες σειρές.
Φθηνά μοντέλα για βασική ανίχνευση + βαριές αξιολογήσεις εκτός σύνδεσης τη νύχτα.

13) Αντιπατερίδια

"Auto Chart είναι πάντα σωστό. "Απαιτείται επικύρωση τύπων/καρδιναλιών/μετρικής λογικής.
Πάρα πολύ μελάνι. Πολύπλοκες 3D/dual-axis χωρίς ανάγκη → στρέβλωσης.
Καμία αβεβαιότητα. Οι στίχοι ακούγονται «κατηγορηματικοί» αλλά παραπλανητικοί.
χωρίς σημασιολογικό στρώμα. Εύθραυστα σφάλματα και σφάλματα συγκέντρωσης.
Μαγικές ιδέες χωρίς αναφορά σε αριθμούς. Δυσπιστία και εγκατάλειψη του μέσου.

14) Χάρτης πορείας για την εφαρμογή

1. Θεμέλιο: σημασιολογικό στρώμα, γλωσσάριο μετρήσεων, προσβάσεις (RLS/CLS), σύνολα δοκιμών NL→SQL.
2. MVP NL→Viz: 10 κορυφαίες ερωτήσεις, αυτόματη γραμματική, επικύρωση τύπου/πληθικότητας.
3. Κινητήρας διορατικότητας: ανωμαλίες/σημεία διακοπής, προτεραιότητες, βασικές αφηγήσεις με CI.
4. RAG & Trust: σύνδεση μεταδεδομένων/τύπων, καταγραφή αποδεικτικών στοιχείων σε UI.
5. και κινητό: προσαρμοστικές κάρτες, alt-texts, αντίθεση/πληκτρολόγιο.
6. FinOps: κρύπτες/υλισμοί, όρια σάρωσης, προφίλ φορτίου.
7. Κλίμακα: εξατομίκευση ανά ρόλο, σενάριο προτύπων NLG, ολοκλήρωση CRM/καταχωρίσεις.

15) Κατάλογος ελέγχου πριν από την ελευθέρωση

• Οι μετρήσεις και οι διαστάσεις περιγράφονται στο σημασιολογικό στρώμα. Η επιλογή δεν επιτρέπεται.
• Η επιλογή του αυτόματου χάρτη επικυρώνεται με βάση τον τύπο/την πληθικότητα/κανόνες.
• Οι αφηγήσεις περιέχουν αριθμούς, σύγκριση, βάση και εύρος εμπιστοσύνης.
• Περιλαμβάνονται ράβδοι σφάλματος (κατά περίπτωση).
• NL→SQL/DSL εγκρίνει δείκτες αναφοράς· Προβολή SQL για το χρήστη.
• RLS/CLS και εργασίες συγκάλυψης εργαλείων/εξαγωγών.
• A11y: αντίθεση, αλτ κείμενα, πλοήγηση καρτέλας, χρωματική τύφλωση.
• Ρυθμισμένα όρια κρύπτης/υλοποίησης/σάρωσης. Συλλέγονται πίνακες SLO/κόστους.
• Αρχεία καταγραφής έκδοσης τύπου/χάρτη· κουμπί «παραπονεθείτε για διορατικότητα».

16) Μίνι υποδείγματα

16. 1 Πολιτική προγράμματος αυτόματης καταλληλότητας

yaml auto_chart_policy:
time_series: ["line","area"]
categories_max: 8 distribution: ["histogram","boxplot"]
correlation: ["scatter","heatmap"]
choose_log_scale_if: growth_rate>0.15/week small_multiples_if: series_count>6

16. 2 Κάρτα διορατικότητας

yaml insight:
id: "ggr_tr_spike_2025_10_12"
metric: ggr segment: {country: "TR", device: "Android"}
change: {type: "wow", delta_pct: 12.4, ci95: [9.8,14.7]}
drivers: ["Sports +18%", "Slots +7%"]
confidence: 0.86 actions: ["увеличить лимит кампании TR Android на 10%"]
disclaimer: "наблюдение, не доказанная причинность"

16. 3 Παράδειγμα NL→SQL σε UI (backlit)

sql
-- Вопрос: "Как менялся ARPPU по устройствам за 30 дней?"
select dt::date as dt, device_os, avg(revenue_per_payer) as arppu from mart_daily_player where dt >= current_date - interval '30 day'
group by 1,2 order by 1,2;

16. Σετ δοκιμών για NL→Viz

yaml tests:
- ask: "Покажи распределение депозитов за неделю"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"

17) Η τελική γραμμή

Η οπτικοποίηση των μετρήσεων δεν είναι «έξυπνες εικόνες», και μέσω της διαδικασίας: σημασιολογικό στρώμα → NL→Query → Query→Viz → Insight Engine → εξηγήσιμες αφηγήσεις → ενέργειες και τον έλεγχο της εμπιστοσύνης. Με τους σωστούς φρουρούς (ιδιωτικότητα, έλεγχος αριθμών, αβεβαιότητα, A11y, FinOps), μετατρέπει την αναφορά σε λειτουργικές λύσεις, επιταχύνει την ανάλυση και αυξάνει την κουλτούρα της εργασίας με δεδομένα σε όλο τον οργανισμό.