A Methodology for Interactive Data Insights and Visualization Using Generative AI

In the current landscape of data science, the ability to interpret and visualize data is crucial for informed decision-making. However, many traditional data visualization tools and methods require a high level of technical expertise, which often limits accessibility for non-expert users. Additionally, as data complexity and volume rapidly increase, maintaining accuracy becomes increasingly challenging. This has created a growing demand for innovative solutions that make data exploration and visualization more intuitive and accessible, while ensuring accuracy. This thesis addresses this challenge by introducing an innovative approach that leverages Generative Artificial Intelligence, specifically ChatGPT, to transform how users interact with data. The research proposes an integrated system that simplifies the creation of accurate and interactive data visualizations, even for users with limited technical knowledge, while prioritizing the accuracy of the results. The contribution of this thesis lies in the development of key modules that optimize the entire data visualization process. Through Prompt Design, Error Mitigation, and a Query Processing Pipeline, the approach improves the precision, relevance, and usability of visual outputs. Additionally, the Graph Generation Module enables users to create interactive and customizable visualizations, providing a seamless experience from query formulation to final display. This research contributes to the field of data science by making data visualization more accessible and efficient. It represents a significant step forward in democratizing data exploration, enabling a broader audience to derive insights and make informed decisions. By developing a more intuitive and intelligent system for data visualization, this thesis aims to enhance the overall usability and impact of data in various domains.

Nel panorama attuale della data science, la capacità di interpretare e visualizzare i dati è fondamentale per prendere decisioni informate. Tuttavia, molti strumenti e metodi tradizionali di visualizzazione dei dati richiedono un elevato livello di competenza tecnica, limitando spesso l’accessibilità per gli utenti non esperti. Inoltre, con l’aumento rapido della complessità e del volume dei dati, mantenere un alto livello di accuratezza diventa sempre più difficile. Questo ha generato una crescente richiesta di soluzioni innovative che rendano l’esplorazione e la visualizzazione dei dati più intuitive e accessibili, garantendo al contempo la precisione delle risposte. Questa tesi affronta questa sfida introducendo un approccio innovativo che sfrutta l’Intelligenza Artificiale Generativa, in particolare ChatGPT, per trasformare il modo in cui gli utenti interagiscono con i dati. La ricerca propone un sistema integrato che semplifica la creazione di visualizzazioni di dati accurate e interattive, anche per utenti con limitate conoscenze tecniche, mantenendo la necessità di accuratezza come priorità. Il contributo di questa tesi risiede nello sviluppo di moduli chiave che ottimizzano l’intero processo di visualizzazione dei dati. Attraverso Progettazione dei Prompt, Mitigazione degli Errori e una Pipeline di Elaborazione delle Query, questo approccio migliora la precisione, la rilevanza e l’usabilità dei risultati visivi. Inoltre, il Modulo di Generazione dei Grafici consente agli utenti di creare visualizzazioni interattive e personalizzabili, offrendo un’esperienza fluida dalla formulazione della query alla visualizzazione finale. Questa ricerca contribuisce al campo della data science rendendo la visualizzazione dei dati più accessibile ed efficiente. Rappresenta un significativo passo avanti nella democratizzazione dell’esplorazione dei dati, consentendo a un pubblico più ampio di trarre informazioni e prendere decisioni informate. Sviluppando un sistema più intuitivo e intelligente per la visualizzazione dei dati, questa tesi mira a migliorare l’usabilità complessiva e l’impatto dei dati in diversi domini.