1.2.2 交互式因果分析过程

传统的因果分析过程如下。

❑ 提出因果假设：数据分析师在开始推断时，基于领域知识和数据理解，提出可能的因果假设。

❑ 收集数据：数据分析师收集相关数据，以验证因果假设。

❑ 分析数据：使用适当的方法对数据进行分析，以确定因果关系。

❑ 评估结果：数据分析师评估因果分析的结果，得出相应的结论。

然而，传统方法依赖于数据分析师的经验和直觉，可能导致分析结果出现偏差。

交互式因果分析是一种基于AI的分析方法，允许数据分析师与AI系统进行对话，通过AI系统的智能回答和解释，深入挖掘潜在的因果关系。这种交互式分析方法有助于数据分析师更深入地理解数据，快速发现潜在的因果线索，同时充分结合了数据分析师的领域知识和AI系统的计算能力，赋予推断过程更多的动态性和灵活性，从而提供了更准确和更可信的因果分析结果。

在大多数情况下，因果假设应由数据分析师提出，因为他们通常具有领域知识和专业背景，能够理解研究领域的特点和可能的因果关系。他们可以基于自身经验和理解，提出初步猜想，形成初步的因果假设，为后续分析奠定基础。

随着假设的提出，数据分析师可以使用数据进行初步验证和分析。然后，借助AI系统的计算能力，可以扩展和深化对这些假设的分析，生成候选因果模型。这种交互式过程有助于更好地理解和推导，并逐步完善因果模型，使其更贴近实际情况。