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데이터 분석가를 위한 최고의 AI 도구 6가지(2024년 XNUMX월)
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데이터 분석은 이제 모든 데이터 기반 조직의 핵심 기능 중 하나입니다. 이를 통해 기업은 원시 데이터를 더 나은 의사 결정 프로세스를 추진할 수 있는 유용한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 데이터 분석의 가장 좋은 점은 전문가와 해당 분야에 대한 배경 지식이 제한된 사람들 모두를 위한 많은 도구가 시중에 나와 있다는 것입니다. 이러한 도구는 데이터를 시각화, 분석 및 추적하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.
분석의 AI
AI는 효과적인 데이터 분석 전략의 원동력입니다. 데이터를 처리하는 강력하고 효율적이며 접근하기 쉬운 방법입니다.
인공 지능은 방대한 양의 데이터를 검사하여 비즈니스 프로세스 개선을 위한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는 추세와 패턴을 찾습니다. AI는 또한 모든 데이터를 하나의 솔루션으로 모아 데이터 분석을 간소화하여 사용자가 데이터에 대한 전체 개요를 볼 수 있도록 합니다. Predictive AI를 위해 AI와 데이터가 결합되면 사용자는 예측을 개발하고 특정 시나리오를 분석하여 성공 가능성을 결정할 수 있습니다.
AI 기반 데이터 분석 도구는 이 데이터 중심 세계에서 성공하려는 모든 조직의 핵심입니다.
다음은 데이터 분석가를 위한 5가지 최고의 AI 도구입니다.
1. 줄리어스 AI
Julius AI는 복잡한 데이터를 직관적이고 사용자 친화적인 방식으로 해석, 분석, 시각화하는 지능형 데이터 분석 도구입니다. 그 힘은 데이터 과학자나 통계학자가 아닌 사람들도 데이터 분석에 접근하고 실행 가능하게 만드는 능력에 있습니다.
스프레드시트(.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets 및 Postgres 데이터베이스를 포함하되 이에 국한되지 않는 모든 데이터 파일 형식을 지원합니다.
데이터 소스를 연결한 후 채팅 페이지에서 자연어 프롬프트를 통해 분석할 수 있습니다. 통찰력을 요청하거나 Julius에게 시각화를 생성하도록 지시해 보세요.
이 도구는 사용하기 쉽고 간단한 프로젝트에 가장 적합합니다.
다음은 Tableau의 몇 가지 장점입니다.
- 채팅 인터페이스에서 소스에 직접 연결하세요.
- 여러 탭으로 스프레드시트를 분석하세요.
- 각 사용자는 자신의 데이터에만 액세스할 수 있으므로 엄격한 액세스 제어가 가능합니다.
- 사용하기 쉬운.
우리의 읽기 줄리어스 AI 검토 또는 방문 줄리어스 AI.
2. Microsoft Power BI
데이터 분석을 위한 또 다른 최고의 AI 도구는 사용자가 데이터를 정렬하고 통찰력을 위해 시각화할 수 있는 매우 유용한 비즈니스 인텔리전스 플랫폼인 Microsoft Power BI입니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 거의 모든 소스에서 데이터를 가져올 수 있으며 즉시 보고서 및 대시보드 작성을 시작할 수 있습니다.
또한 Microsoft Power BI를 통해 사용자는 기계 학습 모델을 구축하고 기타 AI 기반 기능을 활용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 기본 Excel 통합 및 Azure Machine Learning과의 통합과 같은 여러 통합을 지원합니다. 기업에서 이미 Microsoft 도구를 사용하고 있는 경우 데이터 보고, 데이터 시각화 및 대시보드 구축을 위해 Power BI를 쉽게 구현할 수 있습니다.
다음은 Microsoft Power BI의 몇 가지 장점입니다.
- 기존 애플리케이션과 원활하게 통합됩니다.
- 맞춤형 대시보드를 생성합니다.
- 보안 보고서를 게시하는 데 도움이 됩니다.
- 메모리 및 속도 제약이 없습니다.
3. 폴리머
데이터 분석가를 위한 또 다른 훌륭한 옵션은 데이터를 간소화되고 유연하며 강력한 데이터베이스로 변환하는 강력한 AI를 제공하는 강력한 AI 도구인 Polymer입니다. 다른 훌륭한 AI 도구와 마찬가지로 Polymer의 가장 좋은 점 중 하나는 코딩이 필요하지 않다는 것입니다.
이 도구는 AI를 사용하여 데이터를 분석하고 사용자의 이해를 향상시킵니다. Polymer는 긴 온보딩 프로세스 없이 이 모든 것을 달성합니다. 사용자가 해야 할 일은 스프레드시트를 플랫폼에 업로드하여 통찰력을 위해 탐색할 수 있는 간소화된 데이터베이스로 즉시 변환하는 것입니다.
Polymer는 사용자의 스프레드시트를 "검색 가능하고, 지능적이며, 즉시 대화형으로" 만드는 유일한 도구라는 점에 자부심을 느낍니다. 이 도구는 데이터 분석가, 디지털 마케터, 콘텐츠 제작자 등 다양한 전문가가 사용합니다.
Polymer의 장점은 다음과 같습니다.
- 데이터를 데이터베이스로 변환하는 강력한 AI 도구입니다.
- 코딩이 필요하지 않습니다.
- 데이터를 분석하고 사용자의 이해를 향상시킵니다.
- 스프레드시트를 검색 가능하고 대화식으로 만듭니다.
4. 아키오
데이터 분석가를 위한 5가지 최고의 AI 도구 목록의 끝이 가까워지고 있는 Akkio는 사용자가 데이터를 분석하고 잠재적인 결과를 예측할 수 있는 비즈니스 분석 및 예측 도구입니다. 이 도구는 초보자를 대상으로 하며 데이터를 시작하려는 사용자에게 이상적입니다.
AI 도구를 사용하면 사용자가 데이터 세트를 업로드하고 예측하려는 변수를 선택할 수 있으므로 Akkio는 해당 변수를 중심으로 신경망을 구축할 수 있습니다. 예측 분석, 마케팅 및 판매에 매우 유용합니다. 이 목록에 있는 다른 많은 상위 도구와 마찬가지로 Akkio는 사전 코딩 경험이 필요하지 않습니다.
Akkio는 업로드된 데이터의 80%를 훈련 데이터로 사용하고 나머지 20%는 검증 데이터로 사용합니다. AI 도구는 결과를 예측하는 대신 모델에 대한 정확도 등급을 제공하고 오탐지를 제거합니다.
다음은 Akkio의 장점 중 일부입니다.
- 노코드 머신러닝 플랫폼.
- 데이터를 시작하려는 초보자에게 적합합니다.
- 선택한 변수 주위에 신경망을 구축합니다.
- 모델의 정확도 등급.
5. 원숭이학습
데이터 분석을 위한 5가지 최고의 AI 도구 목록을 마무리하는 것은 사용자가 데이터를 시각화하고 재정렬할 수 있도록 AI 데이터 분석 기능을 사용하는 또 다른 노코딩 플랫폼인 MonkeyLearn입니다.
MonkeyLearn에는 사용자의 필요에 따라 데이터를 즉시 분석하고 시각화하는 여러 AI 기반 텍스트 분석 도구가 포함되어 있습니다. 또한 주제나 의도에 따라 데이터를 자동으로 정렬하고 제품 기능이나 사용자 데이터를 추출하는 데 도움이 되는 텍스트 분류기 및 텍스트 추출기를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
비즈니스 워크플로를 자동화하고 텍스트를 분석하는 기계 학습에 의존하는 MonkeyLearn은 수동 데이터 처리 시간을 절약할 수 있습니다. 사용자가 가장 좋아하는 기능 중 하나는 티켓이 들어올 때 자동으로 티켓에서 데이터를 가져오는 MonkeyLearn의 기능입니다. 키워드와 고급 텍스트 분석을 통해 데이터를 분류하고 특정 텍스트를 강조 표시하고 분류하여 쉽게 정렬 및 처리할 수 있습니다.
다음은 MonkeyLearn의 몇 가지 장점입니다.
- 간단한 방법으로 레이블의 텍스트를 분류합니다.
- 피드백을 쉽게 정리, 구성 및 시각화할 수 있습니다.
- 코딩이 필요하지 않습니다.
- 비즈니스 워크플로를 자동화하고 텍스트를 분석하여 시간을 절약합니다.
6. Tableau
또 다른 최고의 도구는 사용자가 데이터와 상호 작용할 수 있게 해주는 분석 및 데이터 시각화 플랫폼인 Tableau입니다. Tableau의 가장 큰 판매 포인트 중 하나는 코딩에 대한 지식이 필요하지 않다는 것입니다. Tableau를 사용하면 사용자는 보고서를 작성하고 데스크톱 및 모바일 플랫폼에서 공유할 수 있습니다.
데이터 분석 도구는 데이터 시각화 및 분석을 지원하여 브라우저 내에서 공유하거나 애플리케이션에 포함할 수 있는 보고서를 생성합니다. 이 모든 작업은 Tableau가 클라우드나 온프레미스에서 실행되는 동안 발생할 수 있습니다.
Tableau 플랫폼이 실행되는 쿼리 언어는 VizQL이라고 하며 끌어서 놓기 대시보드 및 시각화 구성 요소를 백엔드 쿼리로 변환합니다. 또한 최종 사용자 성능 최적화가 거의 필요하지 않습니다.
다음은 Tableau의 몇 가지 장점입니다.
- 복잡한 계산, 데이터 혼합 및 대시보드 작성을 지원합니다.
- 대화형 시각화를 빠르게 생성합니다.
- 손쉬운 구현
- 많은 양의 데이터를 처리합니다.
