此图像是在 DALL·E 2 的帮助下创建的
人工智能如何帮助数据可视化？这是过去几个月我一直在问自己的问题。数据可视化设计师能否从这些工具中获益？
上图是在DALL-E 2中生成的，带有短语“一个简单的饼图，就像一幅色彩鲜艳的油画。”到目前为止，我认为我们领域的唯一用途是美学目的。没有好的方法可以将其绑定到数据库或数据电子表格中。当我尝试“创建世界人口的数据可视化”阶段时，它提出了这些与任何真实数据无关的艺术想法。您甚至可以看到文字是“希腊语”而不是真实的。
创建世界人口的数据可视化
我一直听说程序员使用ChatGBT （一种基于文本的 AI）来帮助开发代码。他们可能不会使用 AI 生成的代码，但它为他们提供了新的方法来思考为他们正在处理的任何问题编写解决方案。
当我在 AI 聊天中输入“解释饼图的适当用途”这句话时，它实际上给出了一个非常好的解释：
“饼图是一个圆形的统计图形，它被分成多个切片来说明数字比例。在饼图中，每个切片的弧长与其代表的数量成正比。饼图适合显示两个或三个类别的数据。
以下是有效使用饼图的一些指南：
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当您想要显示整体的比例时，请使用饼图。
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当您想将部分与整体进行比较时，请使用饼图。
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当您只有几个类别 (2-5) 时，使用饼图。如果您有六个以上的类别，请考虑改用条形图。
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确保类别标记清晰且易于理解。
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使用能够清楚准确地描述数据的标题。
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使用数据标签清楚地标记饼图每个切片的百分比或值。
总之，饼图最适合用于比较整体的各个部分以及显示少数类别的数据。”
那么，回到我最初的问题。人工智能如何帮助数据可视化？
我喜欢这样的想法，即程序员将它用作集思广益的工具来帮助寻找新的编码解决方案。我认为数据可视化设计师可以使用不同的人工智能工具作为灵感来源，为数据可视化创造新的想法。结果可能是艺术的，但我们可以将这些想法带回到我们自己的可视化工具中来创建实际的图表/图形/地图/图表。
一个直接的用例是可访问性。文本到图像生成器工具可用于测试可视化的 ALT TEXT 描述的有效性。您可以尝试DALL-E 2 、 Craiyon和Midjourney 。查看生成的图像是否接近原始图表。如果没有，您可能需要编写更多描述性文本。
当然，这些工具会继续变得更好，但我认为我们距离 AI 了解如何设计基于真实数据的良好数据可视化，从而清楚地向观众传达洞察力或信息还有很长的路要走。
你都有些什么想法呢？您是否尝试过这些工具中的任何一种来帮助您的数据可视化设计过程？
原文： https://coolinfographics.com/blog/2023/1/2/how-can-ai-help-with-data-visualization