設計人工智慧輔助視覺化工具以自動識別和修正數據質量問題，首先需要建立一個強大的數據質量檢查框架。這個框架應包括以下幾個關鍵組件：
數據質量評估模組：該模組應能夠自動分析數據集，識別常見的數據質量問題，如缺失值、重複數據、不一致的數據類型和格式錯誤。利用機器學習算法，工具可以學習從歷史數據中識別出這些問題的模式。
自動修正機制：在識別出數據質量問題後，工具應具備自動修正的能力。例如，對於缺失值，可以使用插值法或其他統計方法進行填補；對於重複數據，則可以自動合併或刪除重複項。這些修正應基於用戶的需求和數據的上下文進行調整。
用戶反饋系統：設計一個用戶友好的界面，讓用戶能夠輕鬆查看和確認自動修正的建議。用戶可以選擇接受或拒絕這些建議，並提供反饋，進一步改善工具的修正算法。
持續學習能力：工具應具備持續學習的能力，通過用戶的反饋和新的數據集來不斷優化其數據質量檢查和修正算法。這樣可以確保工具隨著時間的推移變得更加智能和有效。
可視化反饋：在數據質量問題被識別和修正後，工具應提供可視化的反饋，幫助用戶理解數據質量問題的影響及其修正的效果。這可以通過圖表或報告的形式呈現，增強用戶的理解和信任。