AI-Visualize метр

1) AI Visual деген эмне

1. графика жана октун тиешелүү түрүн тандап,

2. паттерндерди/аномалияларды/тенденциянын сыныктарын,

3. түшүндүрмө текст (insight/narrative),

4. (Next Best Action),

5. түрүн колдонуучунун жана аппараттын контекстине ылайыкташтырат.

Максаты - суроодон жоопко чейинки жолду кыскартуу: чарттарды кол менен тандоо азыраак, текшерилүүчү маанилер көбүрөөк.

2) алаканга Архитектура

1. Semantic Layer: метриканын/өлчөөнүн бирдиктүү аныктамалары (глоссарий, формулалар, агрегациялар, жеткиликтүүлүк).
2. NL → Query: SQL/SPARQL/DSL табигый тилде суроо которуу.
3. Query → Viz: Auto тандоо грамматика жана параметрлери (огу, лог-шкала, түс/shape/size).
4. Insight Engine: аномалиялардын детекциясы, breakpoints, seasonality, causal hints; сигналдардын артыкчылыктары.
5. Narrative: маанисине жана ишеним аралыгына шилтеме менен чындык-чийилген текст түзүү.
6. RAG: маалыматтар/конфигурациялар каталогунан контекстти аралаштыруу (метадеректер, бизнес эрежелери).
7. Policy Guardrails: купуялык/кирүү/жашыруу, сандарды жана шилтемелерди текшерүү.
8. Жеткирүү: веб-виджеттер, мобилдик карталар, PDF/snapshots, CRM/Slack боюнча webhooks.

3) Графика грамматикасы жана авто тандоо

• Time → Line/area; категориялар (≤ 8) → тилкелер/плиткалар; тизме → бар/лидборд; бөлүштүрүү → гистограмма/виолин/box; корреляциялар → scatter/heatmap.
• Log-огу экспоненциалдык өсүү менен; үлүштөр боюнча нормалоо (%); small multiples - көп катар болгондо.
• Color тандоо: статус үчүн семантикалык палитра; түс ≠ бир эле учурда тартип жана категориядагы канал.
• Кол тамгалар гана мааниси бар жерде: "сыя" минималдаштыруу.

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: суроодон графикке

Ниеттерди парсинг: метрика, тилкелер, мезгил, чыпкалар, агрегаттар.
Семантикалык катмарда валидация: уруксат берилген талаалар/формулалар гана.
Пост-процессинг: талаа жана кардиналдык түрлөрү боюнча чартты тандоо, автоматтык босого бининг/семплинг.
пикир: ишеним бекемдөө үчүн SQL/DSL жана маалыматтар download (жашыруу менен) көрсөтүү.

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) Insight Engine: "маанисин" түзүү үчүн кантип

• Аномалиялар: STL-декомпозиция, ESD/Prophet, BOCPD; багыт/көлөмү/ишеним белгилөө.
• тренд сыныктары: CUSUM/Chow сыноо; жергиликтүү регрессия.
• сезондук/кампаниялар: салыштыруу "майрам vs кадимки күн", Базлайн uplift.
• Сегмент айдоочулар: Shapley/табличка регрессия же градиент күчөтүү боюнча өзгөчөлүктөрү importance.
• Себеп-көрсөтмөлөр: тиешелүү өзгөрүүлөрдү көрсөтүү (байкоонун алкагында) + "бул корреляция" деген эскертүү.

1. бизнес-метрикага таасир этүү, 2) таасирдин күчү, 3) жаңылык, 4) ишеним.

6) Баяндама (текст) түзүү

Талаптар: сандар жана даталар менен фактылар, салыштыруу негизин көрсөтүү, терминдердин тактыгы.

7) контекстке ылайыкташтыруу (жекелештирүү)

Ролдору: C-деңгээл - KPI-карталар жана баяндар; менеджерлер - кесүү жана алерт; аналитиктер - SQL/DSL жана моделдердин параметрлери.
Түзмөк: Мобилдик компакт sparklines, иш столунда толук viz.
Гео/тил/акча/убакыт алкагы - автоматтык түрдө.

8) түшүндүрүү жана ишеним

Кликабелдин графигиндеги ар бир кол эсептөөнү ачат (формула, агрегациялар, фильтрлер).
Статистикалык белгисиздикти көрсөтүү (ишеним тилкелери, error bars).
LLM-мүнөздөмөлөрү үчүн: Мета маалыматтар боюнча RAG, булак боюнча сандарды салыштыруу (сумманы/диапазондорду текшерүү).
Өзгөртүү журналы: формулалардын, датасеттердин, чарттардын версиясы.

9) Сапаты жана SLO көрүү

Latency p95 rendering, убакыт-to-first-insight, ийгиликтүү NL-суроо үлүшү.
Explainability score (уламышта сандардын/шилтемелердин/CI болушу).
Accuracy NL→SQL (ex. эталондук суроо боюнча exact-match).
Accessibility: карама-каршы, alt-текст, клавиатура, түстүк режим.

10) Жеткиликтүүлүк (A11y) жана UX үлгүлөрү

Түс палитрасы түс сезүү көз каранды эмес; түс-форма/үлгү менен кайталоо.
Графиктин жанындагы тексттик альтернативалар жана data-table view.
Focus тузак, акылга сыярлык таб-тартиби; окторду сындырбай масштабдоо.

11) Коопсуздук жана купуялык

RLS/CLS суроо-талап жана маалымат tooltips деъгээлинде.
Re-identification качуу үчүн сейрек кездешүүчү категориялар үчүн маска/бининг.
NL-суроолор журналдары - PDn-сейф: потенциалдуу PIIлерди токендештирүү/редакциялоо.
Скриншотторду/CSV экспорттоо - суу белгиси жана метадерилери менен.

12) Экономика жана наркы

Cost-aware: тай/натыйжаларды кэш, "ысык" терезелерди материалдык, алдын ала үчүн sampling.
"Оор" NL-өтүнүчтөрдү чектөө (scan caps), чоң сериялар үчүн кийинкиге калтырылган рендер.
Негизги детекция үчүн арзан моделдер + түнкүсүн оор оффлайн баа.

13) Антипаттерндер

"Авто-чарт ар дайым туура". Типтердин/кардиналдыктардын/логиканын метрикасынын валидациясы керек.
Too much ink. Татаал 3D/dual-axis кереги жок → бурмалоо.
белгисиздик көрсөтпөстөн. Тексттер "категориялык" угулат, бирок адаштырат.
NL → SQL семантикалык катмары жок. морт жана топтоо ката.
сандарга шилтеме жок сыйкырдуу инсайт. Ишенбөөчүлүк жана куралдан баш тартуу.

14) Ишке ашыруунун жол картасы

1. Foundation: семантикалык катмар, глоссарий метрика, жетүү (RLS/CLS), тесттик топтомдор NL → SQL.
2. MVP NL → Viz: Top 10 суроолор, грамматика боюнча Auto-чарт, түрлөрү/кардиналдуулугун тастыктоо.
3. Insight Engine: аномалиялар/breakpoints, артыкчылыктар, CI менен негизги баяндарды.
4. RAG & Trust: UI боюнча мета-маалыматтарды/формулаларды, далилдердин журналын туташтыруу.
5. A11y жана Мобайл: адаптивдик карталар, alt тексттер, контраст/клавиатура.
6. FinOps: кэш/материалдык, сканер чектери, жүктөө Profils.
7. Scale: ролдорду жекелештирүү, NLG скрипт үлгүлөрү, CRM/эскертмелерге интеграция.

15) чыгаруу алдында чек тизмеси

• Метрика жана өлчөө семантикалык катмарында сүрөттөлгөн; SELECT тыюу салынган.
• Авто тандоо чарт түрлөрү/кардиналдуулугу/эрежелери боюнча тастыкталат.
• Баяндарда сандар, салыштыруу, негиздер жана ишеним диапазону бар.
• белгисиздик тилкелери киргизилген/error-bars (кайда колдонулушу мүмкүн).
• NL → SQL/DSL эталондук тесттер өтөт; колдонуучу үчүн SQL көрүү көрүнүп турат.
• RLS/CLS жана камуфляж tooltips/экспорттук иштейт.
• A11y: карама-каршы, alt-тексттер, tab-багыттоо, алыстан режимин.
• Кэш/материалдаштыруу/сканерлөө чеги орнотулган; SLO/наркы панелдер чогултулган.
• Формула/чарттардын версияларынын логдору; "Инсайт жөнүндө даттануу" баскычы.

16) Mini үлгүлөрү

16. 1 Графикти автоматтык тандоо саясаты

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 Инсайт картасы

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 мисал NL → SQL UI (жарык менен)

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 NL → Viz үчүн сыноо топтому

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

17) Жыйынтык

Метриктердин AI визуализациясы - бул "акылдуу сүрөттөр" эмес, процесстин өтүшү: семантикалык катмар → NL → Query → Query → Viz → Insight Engine → түшүндүрүлүүчү баяндар → иш-аракеттер жана ишеним контролу. туура guardrails менен (купуялуулук, сандар текшерүү, белгисиздик, A11y, FinOps), ал ыкчам чечимдер отчеттуулукту айлантат, талдоо тездетет жана уюмдун бардык маалыматтар менен иштөө маданиятын көтөрөт.