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データ アナリスト向けの 6 つのベスト AI ツール (2024 年 XNUMX 月)
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データ分析は現在、データドリブンな組織の中核機能の XNUMX つです。 これにより、企業は生データを有益な洞察に変換し、より良い意思決定プロセスを推進できるようになります。 データ分析の最も優れた点は、専門家とその分野でのバックグラウンドが限られている人の両方を対象としたツールが数多く市販されているということです。 これらのツールは、データの視覚化、分析、追跡に役立ち、ビジネス目標を達成するために必要な洞察を導き出すことができます。
分析における AI
AI は、効果的なデータ分析戦略の推進力です。 これは、強力かつ効率的で親しみやすいデータ処理方法です。
人工知能は大量のデータを調べて、ビジネス プロセスを改善するための洞察を引き出すために使用できる傾向とパターンを見つけます。 AI はまた、すべてのデータを XNUMX つのソリューションに集めてデータ分析を合理化し、ユーザーがデータの完全な概要を把握できるようにします。 AI とデータを組み合わせて予測 AI を実現すると、ユーザーは予測を作成し、特定のシナリオを分析して成功の可能性を判断できます。
AI を活用したデータ分析ツールは、このデータ主導の世界で成功を目指す組織にとって鍵となります。
ここでは、データ アナリストに最適な 5 つの AI ツールを紹介します。
1. ジュリアスAI
Julius AI は、直感的で使いやすい方法で複雑なデータを解釈、分析、視覚化するインテリジェントなデータ アナリスト ツールです。 その威力は、データ サイエンティストや統計学者ではない人でも、データ分析をアクセスしやすく実用的なものにする能力にあります。
スプレッドシート (.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv)、Google スプレッドシート、Postgres データベースを含むがこれらに限定されない、あらゆるデータ ファイル形式をサポートします。
データ ソースをリンクした後、チャット ページで自然言語プロンプトを使用してデータ ソースを分析できます。洞察を求めたり、Julius にビジュアライゼーションを作成するように指示したりしてみてください。
このツールは、使いやすく単純なプロジェクトに最適です。
Tableau の利点の一部を次に示します。
- チャット インターフェイスでソースに直接リンクします。
- 複数のタブを使用してスプレッドシートを分析します。
- 各ユーザーは自分のデータにのみアクセスできるため、厳格なアクセス制御が行われます。
- 使いやすい。
私たちを読む ジュリアス AI レビュー または訪問 ジュリアスAI.
2. Microsoft パワー BI
データ分析用のもう XNUMX つのトップ AI ツールは Microsoft Power BI です。これは、ユーザーがデータを分類し、視覚化して洞察を得ることができる非常に便利なビジネス インテリジェンス プラットフォームです。 このプラットフォームを使用すると、ユーザーはほぼすべてのソースからデータをインポートでき、すぐにレポートやダッシュボードの構築を開始できます。
Microsoft Power BI を使用すると、ユーザーは機械学習モデルを構築し、他の AI を利用した機能を利用してデータを分析することもできます。ネイティブ Excel 統合や Azure Machine Learning との統合など、複数の統合がサポートされています。企業がすでに Microsoft ツールを使用している場合は、データ レポート、データ視覚化、ダッシュボードの構築のために Power BI を簡単に実装できます。
Microsoft Power BI の利点の一部を次に示します。
- 既存のアプリケーションとシームレスに統合します。
- パーソナライズされたダッシュボードを作成します。
- 安全なレポートの発行に役立ちます。
- メモリと速度の制限はありません。
3. ポリマーの分析
データ アナリストにとってもう XNUMX つの優れたオプションである Polymer は、データを合理化された柔軟で強力なデータベースに変換する強力な AI を提供する堅牢な AI ツールです。 他の優れた AI ツールと同様に、Polymer の最も優れた点の XNUMX つはコーディングを必要としないことです。
このツールは AI を利用してデータを分析し、ユーザーのデータに対する理解を向上させます。 Polymer は、長いオンボーディング プロセスを必要とせずにこれらすべてを実現します。 ユーザーが行う必要があるのは、スプレッドシートをプラットフォームにアップロードすることだけで、スプレッドシートが合理化されたデータベースに即座に変換され、そこから洞察を得ることができます。
Polymer は、ユーザーのスプレッドシートを「即座に検索可能、インテリジェント、インタラクティブ」にする唯一のツールであることを誇りに思っています。 このツールは、データ アナリスト、デジタル マーケティング担当者、コンテンツ クリエイターなど、幅広い専門家によって使用されています。
ポリマーの利点のいくつかを次に示します。
- データをデータベースに変換する堅牢な AI ツール。
- コーディングは必要ありません。
- データを分析し、ユーザーの理解を向上させます。
- スプレッドシートを検索可能かつインタラクティブにします。
4. アッキオ
データ アナリスト向けのベスト AI ツール 5 つのリストの終わりに近づいているのは、ユーザーがデータを分析して潜在的な結果を予測するためのビジネス分析および予測ツールである Akkio です。 このツールは初心者を対象としており、データの使用を始めたいユーザーに最適です。
AI ツールを使用すると、ユーザーはデータセットをアップロードして、予測したい変数を選択できます。これは、Akkio がその変数を中心にニューラル ネットワークを構築するのに役立ちます。 予測分析、マーケティング、販売に非常に役立ちます。 このリストにある他の多くの上位ツールと同様に、Akkio には事前のコーディング経験は必要ありません。
Akkio はアップロードされたデータの 80% をトレーニング データとして使用し、残りの 20% を検証データとして使用します。 AI ツールは結果を予測するのではなく、モデルの精度評価を提供し、誤検知を抽出します。
Akkio の利点は次のとおりです。
- コード不要の機械学習プラットフォーム。
- データの取り扱いを始めたい初心者に最適です。
- 選択した変数を中心にニューラル ネットワークを構築します。
- モデルの精度評価。
5. モンキーラーン
データ分析に最適な 5 つの AI ツールのリストを締めくくるのは、MonkeyLearn です。これは、AI データ分析機能を使用して、ユーザーがデータを視覚化し、再配置できるようにする、コーディング不要のプラットフォームです。
MonkeyLearn には、ユーザーのニーズに合わせてデータを即座に分析および視覚化する、AI を活用した複数のテキスト分析ツールが含まれています。 また、テキスト分類子とテキスト抽出子のセットアップにも使用できます。これらは、トピックや意図に応じてデータを自動的に並べ替えたり、製品の機能やユーザー データを抽出したりするのに役立ちます。
ビジネス ワークフローの自動化とテキストの分析を機械学習に依存することで、MonkeyLearn は手動のデータ処理にかかる時間を節約できます。 ユーザーに最も好まれている機能の XNUMX つは、チケットが受信されると自動的にチケットからデータを取得する MonkeyLearn の機能です。これは、キーワードと高度なテキスト分析を通じてデータを分類し、特定のテキストを強調表示して分類して並べ替えと処理を容易にします。
MonkeyLearn の利点の一部を次に示します。
- ラベル内のテキストを簡単な方法で分類します。
- フィードバックの整理、整理、視覚化が簡単になります。
- コーディングは必要ありません。
- ビジネス ワークフローを自動化し、テキストを分析することで時間を節約します。
6. タブロー
もう XNUMX つのトップ ツールは Tableau です。これは、ユーザーがデータを操作できるようにする分析およびデータ視覚化プラットフォームです。 Tableau の最大のセールス ポイントの XNUMX つは、コーディングの知識が必要ないことです。 Tableau を使用すると、ユーザーはレポートを作成し、デスクトップとモバイル プラットフォーム間で共有できます。
データ分析ツールは、データの視覚化と分析をサポートし、ブラウザー内で共有したりアプリケーションに埋め込んだりできるレポートを作成します。 これらはすべて、Tableau がクラウドまたはオンプレミスで実行されているときに実行できます。
Tableau プラットフォームが実行されるクエリ言語は VizQL と呼ばれ、ドラッグ アンド ドロップのダッシュボードと視覚化コンポーネントをバックエンド クエリに変換します。 また、エンドユーザーのパフォーマンスの最適化もほとんど必要ありません。
Tableau の利点の一部を次に示します。
- 複雑な計算、データ ブレンディング、ダッシュボードをサポートします。
- インタラクティブなビジュアライゼーションをすばやく作成します。
- 実装のしやすさ
- 大量のデータを処理します。
