АИ визуализатсияи ченакҳо

1) Тасвири AI чист

1. интихоби навъи график ва меҳвари мувофиқ

2. намунаҳои равшани/аномалия/ҷароҳатҳои тамоюл,

3. матни тавзеҳиро таҳия кунед (фаҳмиш/тавзеҳот),

4. амалҳоро пешниҳод кунед (Амали навбатии беҳтарин),

5. мутобиқ кардани манзара ба контексти корбар ва дастгоҳ.

Ҳадаф кӯтоҳ кардани роҳ аз савол ба ҷавоб: интихоби камтар дастӣ, маъноҳои санҷидашаванда.

2) Меъморӣ дар хурмо аз дасти шумо

1. Қабати семантикӣ: таърифҳои якхелаи ченакҳо/андозаҳо (луғат, формулаҳо, агрегатҳо, дастрасӣ).
2. NL → Query-Табдил додани дархости табиӣ ба SQL/SPARQL/DSL.
3. Дархост → Viz: интихоби худкори грамматикаи графикӣ ва параметрҳо (меҳварҳо, тарозуи журнал, ранг/шакл/андоза).
4. Муҳаррики фаҳмиш: муайянкунии аномалия, нуқтаҳо, мавсимӣ, маслиҳатҳои сабабӣ; афзалиятҳои сигнал.
5. Тавсиф: тавлиди матни воқеӣ бо истинод ба арзишҳо ва фосилаҳои эътимод.
6. RAG: Омезиши контекст аз каталоги маълумот/конфигуратсия (метамаълумот, қоидаҳои тиҷорат).
7. Муҳофизони сиёсат: махфият/дастрасӣ/ниқоб, тафтиши рақамҳо ва истинодҳо.
8. Таҳвил: виджетҳои веб, кортҳои мобилӣ, PDF/лаҳзаҳо, вебхукҳо дар CRM/Slack.

3) Грамматикаи графикҳо ва интихоби худкор

• Вақт → хат/майдон; категорияҳо (≤ 8) → сутунҳо/сафолҳо; гурӯҳбандӣ → бар/пешсафӣ; тақсимот → гистограмма/скрипка/қуттӣ; пароканда/харитаи гармидиҳӣ → коррелятсия.
• Лог-меҳвар ҳангоми афзоиши экспоненсиалӣ; нормализатсия (%) дар фраксияҳо; мултипликатсияҳои хурд - вақте ки эпизодҳои зиёд мавҷуданд.
• Интихоби ранг: палитраҳои семантикӣ барои статусҳо; ранг ≠ ҳам фармоиш ва ҳам канали категория.
• Имзоҳо танҳо маъно доранд: мо "ранг" -ро кам мекунем.

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: аз савол ба ҷадвал

Таҳлили ният: метрика, қисматҳо, давра, филтрҳо, агрегатҳо.
Санҷиш дар қабати семантикӣ: танҳо майдонҳо/формулаҳои иҷозатдодашуда.
Коркарди пас аз кор: интихоби диаграмма аз рӯи намуди саҳроӣ ва кардиналӣ, буридани худкор/интихоб.
Бозгашт: Нишон додани SQL/DSL ва зеркашии маълумот (ниқоб) барои эҷоди эътимод.

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) Муҳаррики фаҳмиш: Чӣ гуна "маъноҳо" тавлид кардан мумкин аст

• Аномалияҳо: таҷзияи STL, ESD/Паёмбар, BOCPD; самти нишона/миқёс/эътимод.
• Ҷароҳатҳои тамоюл: Санҷиши CUSUM/Chow; регрессияи маҳаллӣ.
• Мавсимӣ/маъракаҳо: муқоиса "истироҳат ва рӯзи муқаррарӣ", боло рафтан ба марҳила.
• Қисмати ронанда: Shapley/аҳамияти хос аз болои регрессияи ҷадвал ё баланд бардоштани градиент.
• Сабабҳо: нишондиҳандаи тағироти ҳамзамон (дар доираи мушоҳида) + ёдраскунӣ "ин таносуб аст".

1. таъсир ба метрикаи бизнес, 2) қувваи таъсир, 3) навоварӣ, 4) эътимод.

6) Насли тавсифӣ (матн)

Талабот: далелҳо бо рақамҳо ва санаҳо, нишондоди асоси муқоисавӣ, саҳеҳии истилоҳот.

7) Мутобиқсозии контекст (фардикунонӣ)

Нақшҳо: C-сатҳи - кортҳои KPI ва ривоятҳо; менеҷерҳо - ихтисорот ва огоҳиҳо; таҳлил - SQL/DSL ва параметрҳои модел.
Дастгоҳ: sparklines паймон дар мобилӣ, viz пурра дар мизи корӣ.
Гео/забон/асъор/минтақаи вақт - автоматӣ.

8) Фаҳмондадиҳӣ ва эътимод

Ҳар як имзо дар график clickable ҳисоб карда мешавад (формула, агрегатҳо, филтрҳо).
Мо номуайянии омориро нишон медиҳем (панҷараҳои эътимод, панҷараҳои хато).
Барои тавсифи LLM: RAG бо метамаълумот, муқоисаи рақамҳо аз рӯи манбаъ (санҷиши миқдор/диапазон).
Тағйир додани журнал: версияи формулаҳо, маҷмӯаҳо, диаграмма.

9) Сифати визуалӣ ва SLO

Пешниҳоди Latency p95, вақт ба фаҳмиши аввал, ҳиссаи дархостҳои бомуваффақияти NL.
Холҳои фаҳмо (мавҷудияти рақамҳо/истинодҳо/CI дар ривоят).
Дақиқии NL → SQL (дақиқ-мувофиқат ба дархостҳои истинод).
Дастрасӣ: контраст, alt-text, клавиатура, ҳолати нобиноёни ранг.

10) Намунаҳои дастрасӣ (A11y) ва UX

Палеттаҳои ранга, ки аз дарки ранг вобаста нестанд; такрори ранг-шакл/намуна.
Алтернативаҳои матн ва намуди ҷадвали маълумот дар назди график.
Домҳои фокус, тартиби ҷадвали оқилона; миқёси бе меҳварҳои шикаста.

11) Амният ва махфият

RLS/CLS бо дархост ва сатҳи маълумотҳои асбобҳо.
Маска/бинӣ барои категорияҳои нодир барои пешгирӣ кардани шинохти дубора.
Гузоришҳои саволҳои NL - PD Safe: Токенизатсия/Таҷдиди PII-ҳои эҳтимолӣ.
Скриншотҳои содиротӣ/CSV - бо нишонаи обӣ ва метамаълумоти версия.

12) Иқтисод ва арзиш

Арзиши сарфакорона: плиткаҳои кэшкунӣ/натиҷаҳо, ҷобаҷогузории дӯконҳои "гарм", намуна барои пешнамоиш.
Маҳдудияти дархостҳои "вазнин" -и NL (сарпӯшҳои скан), пешниҳоди силсилаи калон ба таъхир афтод.
Моделҳои арзон барои муайянкунии асосӣ + рейтингҳои вазнин дар шаб.

13) Антипаттернҳо

"Диаграммаи худкор ҳамеша дуруст аст. "Тасдиқи намудҳо/кардиналҳо/мантиқи метрӣ лозим аст.
Ранги аз ҳад зиёд. Комплекс 3D/dual-axis бе зарурати § таҳриф.
Номуайянӣ нест. Сурудҳо "категориявӣ" садо медиҳанд, аммо гумроҳкунанда.
NL → SQL бе қабати семантикӣ. Хатогиҳои ноустуворӣ ва ҷамъбаст.
Фаҳмишҳои ҷодугарӣ бидуни истинод ба рақамҳо. Боварӣ ва даст кашидан аз асбоб.

14) Харитаи роҳсозӣ

1. Бунёд: қабати семантикӣ, луғати ченакҳо, дастрасӣ (RLS/CLS), маҷмӯи санҷишҳои NL → SQL.
2. MVP NL → Viz: 10 саволи беҳтарин, диаграммаи грамматикӣ, санҷиши намуд/кардиналӣ.
3. Муҳаррики фаҳмиш: аномалияҳо/нуқтаҳо, афзалиятҳо, ривоятҳои асосӣ бо CI.
4. RAG & Trust: метамаълумот/формулаҳоро пайваст кунед, сабти далелҳо дар UI.
5. A11y ва мобилӣ: кортҳои мутобиқшавӣ, alt-матнҳо, контраст/клавиатура.
6. Финҳо: кэшҳо/материализатсия, маҳдудиятҳои скан, профилҳои сарборӣ.
7. Миқёс: фардикунонӣ аз рӯи нақш, сенарияи қолабҳои NLG, ҳамгироӣ/огоҳиҳои CRM.

15) Рӯйхати назоратии пеш аз озодкунӣ

• Ченакҳо ва андозаҳо дар қабати семантикӣ тавсиф карда мешаванд; Интихоб манъ аст.
• Интихоби диаграммаи худкор аз рӯи намуд/кардинал/қоидаҳо тасдиқ карда мешавад.
• Ҳикояҳо рақамҳо, муқоиса, асос ва эътимодро дар бар мегиранд.
• Сатрҳои хатогӣ (агар лозим бошад) дохил карда мешаванд.
• NL → SQL/DSL нишондиҳандаҳо мегузарад; намоиш SQL барои корбар.
• RLS/CLS ва корҳои ниқоб дар асбобҳо/содирот.
• A11y: контраст, матнҳои alt, паймоиш ҷадвал, ҳолати нобиноёни ранг.
• Кэш/материализатсия/маҳдудиятҳои скан танзим карда шудаанд; SLO/панелҳои арзиши ҷамъоваришуда.
• Гузоришҳои версияи формула/диаграмма; тугмаи "шикоят аз фаҳмиш".

16) Қолабҳои хурд

16. 1 Сиёсати ҷадвали худкор

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 Корти фаҳмиш

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 Намунаи NL → SQL дар 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. 4 Маҷмӯаи озмоишӣ барои NL → Viz

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

17) Сатри поён

АИ визуализатсияи ченакҳо "расмҳои доно" нест ва тавассути раванд: қабати семантикӣ → NL → Query → Query → Viz → Insight Engine → ривоятҳои фаҳмо → амалҳо ва назорати эътимод. Бо посбонҳои дуруст (махфият, тафтиши рақамҳо, номуайянӣ, A11y, FIN), ҳисоботро ба қарорҳои амалиётӣ табдил медиҳад, таҳлилро суръат мебахшад ва фарҳанги кор бо маълумотро дар тамоми созмон баланд мебардорад.