تجسم AI از معیارها

1) تصویربرداری AI چیست

1. انتخاب نوع و محور گراف مناسب

2. برجسته الگوهای/ناهنجاری/شکستگی روند،

3. تدوین و فرموله متن توضیحی (بینش/روایت)،

4. پیشنهاد اقدامات (بعدی بهترین اقدام),

5. تطبیق دیدگاه به زمینه کاربر و دستگاه.

هدف این است که مسیر را از سوال به پاسخ کوتاه کنیم: انتخاب نمودار دستی کمتر، معانی قابل اثبات بیشتر.

2) معماری در کف دست شما

1. لایه معنایی: تعاریف یکنواخت معیارها/ابعاد (واژه نامه، فرمول ها، جمع ها، دسترسی ها).
2. NL → پرس و جو تبدیل پرس و جو زبان طبیعی به SQL/SPARQL/DSL.
3. پرس و جو → Viz: انتخاب خودکار گرامر گرافیکی و پارامترها (محورها، مقیاس ورود به سیستم، رنگ/شکل/اندازه).

4. موتور بینش: تشخیص ناهنجاری، نقطه انفصال، فصلی، نکات علی ؛ اولویت های سیگنال

5. روایت: تولید متن واقعی با اشاره به ارزش ها و فواصل اطمینان.
6. RAG: ترکیب زمینه از کاتالوگ داده/پیکربندی (ابرداده، قوانین کسب و کار).
7. Guardrails سیاست: حفظ حریم خصوصی/دسترسی/پوشش، تایید اعداد و منابع.
8. تحویل: ویدجت های وب، کارت های تلفن همراه، PDF/snapshots، webhooks در CRM/Slack.

3) گرامر نمودارها و انتخاب خودکار

• زمان → خط/منطقه ؛ دسته بندی ها (≤8) → ستون ها/کاشی ها ؛ رتبه بندی → نوار/سرب ؛ توزیع → هیستوگرام/ویولن/جعبه ؛ پراکندگی/heatmap → همبستگی.
• محور ورود به سیستم در رشد نمایی ؛ نرمالیزاسیون (%) در کسرها ؛ چند ضلعی کوچک - زمانی که قسمت های زیادی وجود دارد.
• انتخاب رنگ: پالت معنایی برای مجسمه ؛ رنگ ≠ هر دو کانال سفارش و دسته.
• امضاها فقط معنی دارند: ما «جوهر» را به حداقل می رسانیم.

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: از سوال به برنامه

تجزیه قصد: متریک، بخش، دوره، فیلتر، aggregates.
اعتبار سنجی در لایه معنایی: فقط فیلدها/فرمول های مجاز.
پس از پردازش: انتخاب نمودار توسط نوع میدان و کاردینالیتی، خودکار آستانه binning/نمونه برداری.
بازخورد: نمایش SQL/DSL و دانلود داده ها (ماسک) برای ایجاد اعتماد.

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) موتور بینش: چگونگی تولید «معانی»

• ناهنجاری ها: تجزیه STL، ESD/پیامبر، BOCPD ؛ جهت برچسب/اندازه/اعتماد.
• شکستگی روند: آزمون CUSUM/چو ؛ بازگشت های محلی
• فصلی/کمپین: مقایسه «تعطیلات در مقابل روز منظم»، بالا بردن به پایه.
• بخش راننده: اهمیت شاپلی/ویژگی بیش از رگرسیون جدولی یا افزایش گرادیان.
• نشانه های علی: نشانه ای از تغییرات همراه (در مشاهده) + یادآوری «این یک همبستگی است».

1. تاثیر بر متریک کسب و کار, 2) قدرت اثر, 3) تازگی, 4) اعتماد به نفس.

6) روایت (متن) نسل

مورد نیاز: حقایق با اعداد و تاریخ، نشانه ای از اساس مقایسه، دقت شرایط.

7) سازگاری زمینه (شخصی سازی)

نقش ها: سطح C - کارت های KPI و روایت ها ؛ مدیران - کاهش و هشدار ؛ تجزیه و تحلیل - SQL/DSL و پارامترهای مدل.
دستگاه: sparklines جمع و جور در تلفن همراه، کامل در دسکتاپ.
جغرافیایی/زبان/ارز/منطقه زمانی - خودکار.

8) قابلیت توضیح و اعتماد

هر امضا در نمودار قابل کلیک است → محاسبه (فرمول، تجمع، فیلتر) را نشان می دهد.
ما عدم قطعیت آماری را نشان می دهیم (میله های اطمینان، میله های خطا).
برای توصیف LLM: RAG توسط ابرداده، آشتی اعداد با منبع (چک کردن مقادیر/محدوده).
ورود به سیستم تغییر: نسخه فرمول ها، مجموعه داده ها، نمودار.

9) کیفیت تجسم و SLO

Latency p95 rendering, time-to-first-insight, سهم درخواستهای NL موفق.
نمره توضیح پذیری (حضور اعداد/لینک ها/CI در روایت).
دقت NL → SQL (سابق. دقیق مطابقت در نمایش داده شد مرجع).
دسترسی: کنتراست، alt-text، صفحه کلید، حالت کوری رنگ.

10) در دسترس بودن (A11y) و الگوهای UX

پالت های رنگی که به ادراک رنگ بستگی ندارند ؛ تکرار رنگ فرم/الگو.
گزینه های متن و نمای جدول داده در کنار نمودار.
تله های تمرکز، سفارش زبانه معقول ؛ پیمایش بدون شکستن محورها.

11) امنیت و حریم خصوصی

RLS/CLS در درخواست و سطح داده از tooltips.
پوشش/bining برای دسته های نادر برای جلوگیری از شناسایی مجدد.
NL Question Logs - PD Safe: توکنیزه کردن/تجدید نظر در PII های بالقوه.
صادرات تصاویر/CSV - با یک علامت و ابرداده نسخه.

12) اقتصاد و هزینه

هزینه آگاه: ذخیره کاشی/نتایج، تحقق «گرم» storefronts، نمونه برداری برای پیش نمایش.
محدودیت «سنگین» درخواست NL (کلاه اسکن)، رندر تاخیر برای سری های بزرگ.
مدل های ارزان قیمت برای تشخیص پایه + رتبه های آفلاین سنگین در شب.

13) ضد گلوله

"نمودار خودکار همیشه درست است. "اعتبار سنجی از انواع/cardinalities/منطق متریک مورد نیاز است.
جوهر خيلي زياده. 3D/dual-axis پیچیده بدون نیاز به اعوجاج.
عدم قطعیت نیست. اشعار صدا «طبقه بندی» اما گمراه کننده است.
NL → SQL بدون لایه معنایی. شکنندگی و خطاهای تجمع.
بینش جادویی بدون اشاره به اعداد. بی اعتمادی و رها کردن ابزار.

14) نقشه راه پیاده سازی

1. بنیاد: لایه معنایی، واژه نامه معیارها، دسترسی (RLS/CLS)، مجموعه تست NL → SQL.
2. MVP NL → Viz: 10 سوال برتر، نمودار خودکار گرامر، اعتبار سنجی نوع/کاردینالیتی.
3. موتور بینش: ناهنجاری/نقطه انفصال، اولویت ها، روایت اساسی با CI.
4. RAG & Trust: اتصال ابرداده/فرمول، ورود شواهد در UI.
5. A11y و تلفن همراه: کارت های تطبیقی، متن های alt، کنتراست/صفحه کلید.
6. FinOps: کش/مواد، محدودیت اسکن، پروفایل های بار.
7. مقیاس: شخصی سازی توسط نقش، سناریو قالب NLG، ادغام CRM/هشدار.

15) چک لیست قبل از انتشار

• معیارها و ابعاد در لایه معنایی شرح داده شده است. انتخاب مجاز نیست.
• انتخاب خودکار نمودار با نوع/کاردینالیتی/قوانین تأیید می شود.
• روایت ها شامل اعداد، مقایسه، پایه و محدوده اطمینان است.
• میله های خطا (در صورت لزوم) گنجانده شده است.
• NL → SQL/DSL عبور معیار ؛ مشاهده SQL برای کاربر.
• RLS/CLS و کار ماسک در نکات ابزار/صادرات.
• A11y: کنتراست، متون ALT، ناوبری تب، حالت کوری رنگ.
• کش/materializations/اسکن محدودیت پیکربندی. پانل های SLO/هزینه جمع آوری شده.
• فرمول/نمودار نسخه سیاهههای مربوط ؛ دکمه «شکایت در مورد بینش».

16) قالب های کوچک

16. 1 سیاست برنامه ریزی خودکار

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 کارت بینش

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 نمونه ای از NL → SQL در UI (نور پس زمینه)

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. 4 کیت تست برای NL → Viz

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

17) خط پایین

تجسم هوش مصنوعی معیارها «تصاویر هوشمندانه» نیست و از طریق فرآیند: لایه معنایی → NL → پرس و جو → پرس و جو → Viz → Insight Engine → روایت های قابل توضیح → اقدامات و کنترل اعتماد. با استفاده از گارد محافظ مناسب (حریم خصوصی، چک کردن تعداد، عدم اطمینان، A11y، FinOps)، گزارش را به راه حل های عملیاتی تبدیل می کند، تجزیه و تحلیل را سرعت می بخشد و فرهنگ کار با داده ها را در سراسر سازمان افزایش می دهد.