6 bedste AI-værktøjer til dataanalytikere (maj 2024)

Dataanalyse er nu en af ​​kernefunktionerne i enhver datadrevet organisation. Det gør det muligt for virksomheder at konvertere rå data til nyttig indsigt, der kan drive bedre beslutningsprocesser. Det bedste ved dataanalyse er, at der er mange værktøjer på markedet for både professionelle og dem med en begrænset baggrund inden for området. Disse værktøjer hjælper dig med at visualisere, analysere og spore data, så du kan udlede den indsigt, der er nødvendig for at nå dine forretningsmål. 

AI i Analytics

AI er drivkraften bag enhver effektiv dataanalysestrategi. Det er en kraftfuld, effektiv og tilgængelig måde at behandle data på. 

Kunstig intelligens undersøger enorme mængder data for at finde trends og mønstre, der kan bruges til at udlede indsigt til forbedring af forretningsprocesser. AI hjælper også med at strømline dataanalysen ved at samle alle data i én løsning, hvilket gør det muligt for brugerne at have et komplet overblik over dataene. Når AI og data kombineres til Predictive AI, kan brugere udvikle prognoser og analysere visse scenarier for at bestemme chancerne for succes. 

AI-drevne dataanalyseværktøjer er nøglen til enhver organisation, der ønsker at få succes i denne datadrevne verden.

Her er et kig på de 5 bedste AI-værktøjer til dataanalytikere: 

1. Julius AI

Julius AI er et intelligent dataanalytikerværktøj, der fortolker, analyserer og visualiserer komplekse data på en intuitiv og brugervenlig måde. Dens magt ligger i dens evne til at gøre dataanalyse tilgængelig og handlingsorienteret, selv for dem, der ikke er dataforskere eller statistikere.

De understøtter ethvert datafilformat, inklusive, men ikke begrænset til, regneark (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets og Postgres-databaser.

Efter at have linket en datakilde, kan du analysere den med naturligt sprogsprompt på chatsiden - prøv at bede om indsigt eller instruere Julius til at oprette en visualisering.

Dette værktøj er bedst til brugervenlige og enkle projekter.

Her er nogle af fordelene ved Tableau: 

• Link til en kilde direkte i chatgrænsefladen.
• Analyser regneark med flere faner.
•  Streng adgangskontrol, da hver bruger kun har adgang til deres egne data.
• Let at bruge.

Læs vores Julius AI anmeldelse eller besøg Julius AI.

2. Microsoft Power BI

Et andet top AI-værktøj til dataanalyse er Microsoft Power BI, som er en yderst nyttig business intelligence-platform, der gør det muligt for brugere at sortere gennem deres data og visualisere dem for at få indsigt. Platformen giver brugerne mulighed for at importere data fra næsten enhver kilde, og de kan begynde at bygge rapporter og dashboards med det samme. 

Microsoft Power BI gør det også muligt for brugere at bygge maskinlæringsmodeller og bruge andre AI-drevne funktioner til at analysere data. Det understøtter flere integrationer, såsom en indbygget Excel-integration og en integration med Azure Machine Learning. Hvis en virksomhed allerede bruger Microsoft-værktøjer, kan Power BI nemt implementeres til datarapportering, datavisualisering og til opbygning af dashboards. 

Her er nogle af fordelene ved Microsoft Power BI: 

• Integrerer problemfrit med eksisterende applikationer.
• Opretter personlige dashboards. 
• Hjælper med at udgive sikre rapporter.
• Ingen hukommelse og hastighedsbegrænsninger. 

3. Polymer

En anden god mulighed for dataanalytikere er Polymer, som er et robust AI-værktøj, der tilbyder en kraftfuld AI til at transformere data til en strømlinet, fleksibel og kraftfuld database. I lighed med andre fantastiske AI-værktøjer er et af de bedste aspekter ved Polymer, at det ikke kræver nogen kodning. 

Værktøjet er afhængigt af AI til at analysere data og forbedre brugernes forståelse af dem. Polymer opnår alt dette uden en lang onboarding-proces. Det eneste, en bruger skal gøre, er at uploade deres regneark til platformen for øjeblikkeligt at omdanne det til en strømlinet database, som derefter kan udforskes for at få indsigt. 

Polymer er stolt af at være det eneste værktøj, der gør en brugers regneark "søgelige, intelligente og interaktive øjeblikkeligt." Værktøjet bruges af en bred vifte af fagfolk, herunder dataanalytikere, digitale marketingfolk, indholdsskabere og mere. 

Her er nogle af fordelene ved polymer: 

• Robust AI-værktøj, der transformerer data til en database. 
• Kræver ingen kodning.
• Analyserer data og forbedrer brugernes forståelse. 
• Gør regneark søgbare og interaktive. 

4. Akkio

Akkio nærmer sig slutningen af ​​vores liste over 5 bedste AI-værktøjer til dataanalytikere, som er et forretningsanalyse- og prognoseværktøj til brugere til at analysere deres data og forudsige potentielle resultater. Værktøjet henvender sig til begyndere og er ideelt til brugere, der ønsker at komme i gang med deres data. 

AI-værktøjet gør det muligt for brugere at uploade deres datasæt og vælge den variabel, de vil forudsige, hvilket hjælper Akkio med at opbygge et neuralt netværk omkring denne variabel. Det er yderst nyttigt til forudsigelig analyse, markedsføring og salg. Som mange af de andre topværktøjer på denne liste, kræver Akkio ikke nogen forudgående kodningserfaring. 

Akkio bruger 80 procent af de uploadede data som træningsdata, og de øvrige 20 procent bruges som valideringsdata. I stedet for at forudsige resultater tilbyder AI-værktøjet en nøjagtighedsvurdering for modellerne og trækker falske positiver ud. 

Her er nogle af fordelene ved Akkio: 

• No-code machine learning platform.
• Fantastisk til begyndere, der ønsker at komme i gang med data.
• Byg neurale netværk omkring udvalgte variable.
• Nøjagtighedsvurdering for modellerne.

5. MonkeyLearn

Afslutning af vores liste over 5 bedste AI-værktøjer til dataanalyse er MonkeyLearn, som er endnu en ikke-kodningsplatform, der bruger AI-dataanalysefunktioner til at hjælpe brugere med at visualisere og omarrangere deres data. 

MonkeyLearn inkluderer flere AI-drevne tekstanalyseværktøjer, der øjeblikkeligt analyserer og visualiserer data til brugerens behov. Det kan også bruges til at opsætte tekstklassificeringer og tekstudtrækkere, som hjælper med automatisk at sortere data efter emne eller hensigt, samt udtrække produktfunktioner eller brugerdata. 

Med sin afhængighed af maskinlæring til at automatisere forretningsarbejdsgange og analysere tekst, kan MonkeyLearn spare timers manuel databehandling. En af de funktioner, som brugerne bedst kan lide, er MonkeyLearns evne til at trække data fra billetter automatisk, når de kommer ind. Den klassificerer data gennem nøgleord og avanceret tekstanalyse, og fremhæver specifik tekst og kategoriserer den for nem sortering og behandling. 

Her er nogle af fordelene ved MonkeyLearn: 

• Klassificerer tekst i etiketter på en enkel måde.
• Gør det nemt at rengøre, organisere og visualisere feedback. 
• Ingen kodning påkrævet. 
• Sparer timer ved at automatisere virksomhedens arbejdsgange og analysere tekst. 

6. Tableau

Et andet topværktøj er Tableau, som er en analyse- og datavisualiseringsplatform, der gør det muligt for brugere at interagere med deres data. Et af Tableau's mest salgsargumenter er, at det ikke kræver noget kendskab til kodning. Med Tableau kan brugere oprette rapporter og dele dem på tværs af desktop- og mobilplatforme. 

Dataanalyseværktøjet understøtter datavisualisering og analyse til at skabe rapporter, der kan deles i en browser eller integreres i en applikation. Alt dette kan foregå, mens Tableau køres på enten skyen eller on-premise. 

Forespørgselssproget, som Tableau-platformen kører på, kaldes VizQL, som oversætter træk-og-slip-dashboard- og visualiseringskomponenter til back-end-forespørgsler. Det kræver også lidt behov for optimering af slutbrugerens ydeevne. 

Her er nogle af fordelene ved Tableau: 

• Understøtter komplekse beregninger, datablanding og dashboarding. 
• Opret hurtigt interaktive visualiseringer. 
• Brugervenlighed
• Håndterer store mængder data.