मैट्रिक्स का एआई दृश्य

1) एआई इमेजिंग क्या है

1. एक उपयुक्त ग्राफ प्रकार और अक्ष का चयन

2. पैटर्न/विसंगतियों/ट्रेंड फ्रैक्चर को उजागर करें,

3. व्याख्यात्मक पाठ तैयार करें (अंतर्दृष्टि/कथा),

4. क्रियाओं का सुझाव (अगला सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई

5. उपयोक्ता और उपकरण के संदर्भ में दृश्य को अपनाना।

लक्ष्य प्रश्न से उत्तर तक पथ को छोटा करना है: कम मैनुअल चार्ट चयन, अधिक सत्यापित अर्थ।

2) आपके हाथ की हथेली में वास्तुकला

1. शब्दार्थ परत: मेट्रिक्स/आयामों की समान परिभाषाएँ (शब्दावली, सूत्र, एकत्रीकरण, पहुँच)।

2. NL→Query -SQL/SPARQL/DSL के लिए एक प्राकृतिक भाषा क्वेरी।

3. Query→Viz: ग्राफिक्स व्याकरण और मापदंडों (कुल्हाड़ियों, लॉग तराजू, रंग/आकार/आकार) का ऑटो-चयन।

4. इनसाइट इंजन: विसंगति का पता लगाना, ब्रेकपॉइंट, मौसमी, कारण संकेत; सिग्नल प्राथमिकताएं

5. कथा: मूल्यों और विश्वास अंतराल के संदर्भ में वास्तविक पाठ का उत्पादन।

6. RAG: डेटा/कॉन्फ़िगरेशन कैटलॉग (मेटाडेटा, व्यावसायिक नियम) से सम्मिश्रण।

7. नीति रेल: गोपनीयता/पहुंच/मास्किंग, संख्याओं और संदर्भों का सत्यापन।

8. डिलीवरी: वेब विजेट, मोबाइल कार्ड, पीडीएफ/स्नैपशॉट, सीआरएम/स्लैक में वेबहूक।

3) रेखांकन और ऑटो-चयन का व्याकरण

• समय → लाइन/क्षेत्र; श्रेणियां (≤8) → स्तंभ/टाइलें; रैंकिंग → बार/लीडबोर्ड; वितरण → हिस्टोग्राम/वायलिन/बॉक्स; बिखरना/हीटमैप → सहसंबंध।
• घातीय विकास पर लॉग-अक्ष; भिन्नों पर सामान्यीकरण (%); छोटे गुणक - जब कई एपिसोड होते हैं।
• रंग चयन: स्टेटस के लिए सिमेंटिक पैलेट; रंग ≠ क्रम और श्रेणी चैनल दोनों।
• हस्ताक्षर केवल अर्थ ले जाते हैं: हम "स्याही" को कम करते हैं।

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: प्रश्न से अनुसूची तक

इरादा पार्सिंग: मीट्रिक, सेक्शन, पीरियड, फिल्टर, एग्रीगेट्स।

शब्दार्थ परत पर सत्यापन: केवल अनुमत क्षेत्र/सूत्र।

पोस्ट-प्रोसेसिंग: फील्ड टाइप और कार्डिनैलिटी, ऑटो-थ्रेशोल्ड बिनिंग/सैंपलिंग द्वारा चार्ट चयन।

प्रतिक्रिया: विश्वास बनाने के लिए SQL/DSL और डेटा डाउनलोड (नकाबपोश) दिखाएँ.

yaml ask: "Show GGR by country in 90 days, highlight drastic changes"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"

5) इनसाइट इंजन: "अर्थ" कैसे उत्पन्न करें

• विसंगतियाँ: एसटीएल अपघटन, ईएसडी/पैगंबर, बीओसीपीडी; लेबल दिशा/परिमाण/विश्वास।
• ट्रेंड फ्रैक्चर: CUSUM/चाउ परीक्षण; स्थानीय प्रतिगमन।
• मौसमी/अभियान: तुलना "छुट्टी बनाम नियमित दिन", बेसलाइन के उत्थान के लिए।
• ड्राइवर सेगमेंट: टेबुलर रिग्रेशन या ग्रेडिएंट बूस्टिंग पर शापली/फीचर महत्व।
• कारण संकेत: सहवर्ती परिवर्तन (अवलोकन के भीतर) + अनुस्मारक का संकेत "यह एक सहसंबंध है।"

1. व्यापार मीट्रिक पर प्रभाव, 2) प्रभाव ताकत, 3) नवीनता, 4) आत्मविश्वास।

6) कथा (पाठ) पीढ़ी

आवश्यकताएं: संख्याओं और तिथियों के साथ तथ्य, तुलना आधार का संकेत, शर्तों की सटीकता।

7) संदर्भ अनुकूलन (निजीकरण)

भूमिकाएँ: सी-स्तर - केपीआई कार्ड और आख्यान; प्रबंधक - कटौती और अलर्ट; एनालिटिक्स - SQL/DSL और मॉडल पैरामीटर।

उपकरण: मोबाइल पर कॉम्पैक्ट स्पार्कलाइन, डेस्कटॉप पर पूर्ण अर्थ।

भू/भाषा/मुद्रा/समय क्षेत्र - स्वचालित।

8) स्पष्टीकरण और विश्वास

ग्राफ पर प्रत्येक हस्ताक्षर क्लिक करने योग्य है - गणना (सूत्र, एकत्रीकरण, फिल्टर) का पता चलता है।

हम सांख्यिकीय अनिश्चितता (विश्वास सलाखों, त्रुटि सलाखों) को इंगित करते हैं।

एलएलएम विवरण के लिए: मेटाडेटा द्वारा आरएजी, स्रोत द्वारा संख्याओं का सामंजस्य (मात्रा/रेंज की जाँच)।

लॉग बदलें: सूत्र, डेटासेट, चार्ट का संस्करण।

9) दृश्य गुणवत्ता और एसएलओ

विलंबता p95 प्रतिपादन, समय-से-प्रथम-अंतर्दृष्टि, सफल एनएल अनुरोधों का हिस्सा।

व्याख्यात्मकता स्कोर (कथा में संख्याओं/लिंक/सीआई की उपस्थिति)।

सटीकता NL→SQL (संदर्भ प्रश्नों पर सटीक-मैच)।

एक्सेसिबिलिटी: कंट्रास्ट, ऑल्ट-टेक्स्ट, कीबोर्ड, कलर ब्लाइंडनेस मोड।

10) उपलब्धता (A11y) और यूएक्स पैटर्न

रंग पट्टियाँ जो रंग धारणा पर निर्भर नहीं करती हैं; दोहराव रंग-रूप/पैटर्न।

ग्राफ के बगल में पाठ विकल्प और डेटा-तालिका दृश्य।

जाल, उचित टैब क्रम पर ध्यान केंद्रित करें; अक्षों को तोड़े बिना स्केलिंग।

11) सुरक्षा और गोपनीयता

टूलटिप के अनुरोध और डेटा स्तर पर आरएलएस/सीएलएस।

पुन: पहचान से बचने के लिए दुर्लभ श्रेणियों के लिए मास्किंग/बाइनिंग।

एनएल प्रश्न लॉग - पीडी सेफ: टोकन/संभावित पीआईआई का संशोधन।

वॉटरमार्क और संस्करण मेटाडेटा के साथ स्क्रीनशॉट/सीएसवी निर्यात करें।

12) अर्थशास्त्र और लागत

लागत-जागरूक: कैशिंग टाइल्स/परिणाम, "हॉट" स्टोरफ्रंट को भौतिक करना, पूर्वावलोकन के लिए नमूना।

"भारी" एनएल अनुरोधों (स्कैन कैप) का प्रतिबंध, बड़ी श्रृंखला के लिए प्रतिपादन में देरी।

रात में बुनियादी पहचान + भारी ऑफ़ लाइन रेटिंग के लिए सस्ते मॉडल।

13) एंटीपैटर्न

"ऑटो चार्ट हमेशा सही होता है। "प्रकारों/कार्डिनलिटी/मीट्रिक तर्क के सत्यापन की आवश्यकता है।

बहुत ज्यादा स्याही। जटिल 3D/dual-axis → विकृति की आवश्यकता के बिना।

कोई अनिश्चितता नहीं। गीत "स्पष्ट" ध्वनि लेकिन भ्रामक है।

NL→SQL शब्दार्थ परत के बिना। नाजुकता और एकत्रीकरण त्रुटियां।

संख्याओं के संदर्भ के बिना जादुई अंतर्दृष् साधन का अविश्वास और परित्याग।

14) कार्यान्वयन रोडमैप

1. फाउंडेशन: सिमेंटिक परत, मेट्रिक्स की शब्दावली, एक्सेसेस (आरएलएस/सीएलएस), NL→SQL के परीक्षण सेट।

2. MVP NL→Viz: शीर्ष 10 प्रश्न, व्याकरण ऑटो-चार्ट, प्रकार/कार्डिनैलिटी सत्यापन।

3. इनसाइट इंजन: विसंगतियाँ/ब्रेकपॉइंट, प्राथमिकताएं, सीआई के साथ बुनियादी आख्यान।

4. RAG & Trust: कनेक्ट मेटाडेटा/फॉर्मूला, प्रमाण UI में लॉग इन करें।

5. A11y और मोबाइल: अनुकूली कार्ड, ऑल्ट-ग्रंथ, कंट्रास्ट/कीबोर्ड।

6. FinOps: कैश/भौतिककरण, स्कैन सीमा, लोड प्रोफाइल।

7. स्केल: भूमिका द्वारा निजीकरण, परिदृश्य एनएलजी टेम्पलेट, सीआरएम एकीकरण/अलर्ट।

15) प्री-रिलीज़चेकलिस्ट

• मेट्रिक्स और आयामों को शब्दार्थ परत में वर्णित किया गया है; चयन की अनुमति नहीं है.
• ऑटो चार्ट चयन प्रकार/कार्डिनैलिटी/नियमों द्वारा मान्य है।
• कथाओं में संख्या, तुलना, आधार और विश्वास सीमा होती है।
• त्रुटि-बार (जहां लागू होते हैं) शामिल हैं।
• NL→SQL/DSL बेंचमार्क पास करता है; उपयोक्ता के लिए SQL देखें।
• आरएलएस/सीएलएस और मास्किंग टूलटिप/निर्यात में काम करते हैं।
• : इसके विपरीत, अल्ट ग्रंथ, टैब नेविगेशन, रंग अंधापन मोड।
• कैश/भौतिककरण/स्कैन सीमा कॉन्फ़िगर की गई; एसएलओ/लागत पैनल एकत्र किए गए।
• फॉर्मूला/चार्ट संस्करण लॉग; बटन "अंतर्दृष्टि के बारे में शिकायत करें।"

16) मिनी टेम्पलेट्स

16. 1 ऑटो-फिट शेड्यूल पॉलिसी

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 इनसाइट कार्ड

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: ["increase Android TR campaign limit by 10%"]
disclaimer: "observation, not proven causality"

16. UI में NL→SQL का 3 उदाहरण (बैकलिट)

sql
-- Question: "How has ARPPU changed across devices in 30 days?"
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. NL→Viz के लिए 4 टेस्ट किट

yaml tests:
- ask: "Show the distribution of deposits for the week"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"

17) नीचे की रेखा

मैट्रिक्स का एआई विज़ुअलाइज़ेशन "चतुर चित्र" नहीं है, और प्रक्रिया के माध्यम से: सिमेंटिक लेयर Insight इंजन व्याख्यात्मक आख्यान क्रियाएं और विश्वास का नियंत्रण। सही रेलिंग (गोपनीयता, संख्या जाँच, अनिश्चितता, FinOps) के साथ, यह रिपोर्टिंग को परिचालन समाधानों में बदल देता है, विश्लेषण को गति देता है और पूरे संगठन में डेटा के साथ काम करने की संस्कृति को बढ़ाता है।