6 beste AI-verktøy for dataanalytikere (mai 2024)

Dataanalyse er nå en av kjernefunksjonene i enhver datadrevet organisasjon. Det gjør det mulig for bedrifter å konvertere rådata til nyttig innsikt som kan drive bedre beslutningsprosesser. Det beste med dataanalyse er at det finnes mange verktøy på markedet for både profesjonelle og de med begrenset bakgrunn i feltet. Disse verktøyene hjelper deg med å visualisere, analysere og spore data slik at du kan utlede innsikt som er nødvendig for å nå forretningsmålene dine. 

AI i Analytics

AI er drivkraften bak enhver effektiv dataanalysestrategi. Det er en kraftig, effektiv og tilgjengelig måte å behandle data på. 

Kunstig intelligens undersøker enorme mengder data for å finne trender og mønstre som kan brukes til å utlede innsikt for å forbedre forretningsprosesser. AI hjelper også med å strømlinjeforme dataanalysen ved å samle alle data til én løsning, slik at brukerne kan ha en fullstendig oversikt over dataene. Når AI og data kombineres for Predictive AI, kan brukere utvikle prognoser og analysere visse scenarier for å bestemme sjansene for suksess. 

AI-drevne dataanalyseverktøy er nøkkelen for enhver organisasjon som ønsker å lykkes i denne datadrevne verdenen.

Her er en titt på de 5 beste AI-verktøyene for dataanalytikere: 

1. Julius AI

Julius AI er et intelligent dataanalytikerverktøy som tolker, analyserer og visualiserer komplekse data på en intuitiv og brukervennlig måte. Dens kraft ligger i dens evne til å gjøre dataanalyse tilgjengelig og handlingsdyktig, selv for de som ikke er dataforskere eller statistikere.

De støtter alle datafilformater, inkludert, men ikke begrenset til, regneark (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets og Postgres-databaser.

Etter å ha koblet til en datakilde, kan du analysere den med naturlig språkmelding på Chat-siden – prøv å be om innsikt eller be Julius om å lage en visualisering.

Dette verktøyet er best for brukervennlige og enkle prosjekter.

Her er noen av fordelene med Tableau: 

• Link til en kilde direkte i chat-grensesnittet.
• Analyser regneark med flere faner.
•  Streng tilgangskontroll, da hver bruker kun har tilgang til sine egne data.
• Enkel å bruke.

Les vår Julius AI anmeldelse eller besøk Julius AI.

2. Microsoft Power BI

Et annet topp AI-verktøy for dataanalyse er Microsoft Power BI, som er en svært nyttig business intelligence-plattform som lar brukere sortere gjennom dataene sine og visualisere dem for å få innsikt. Plattformen lar brukere importere data fra nesten hvilken som helst kilde, og de kan begynne å bygge rapporter og dashboards med en gang. 

Microsoft Power BI gjør det også mulig for brukere å bygge maskinlæringsmodeller og bruke andre AI-drevne funksjoner for å analysere data. Den støtter flere integrasjoner, for eksempel en innebygd Excel-integrasjon og en integrasjon med Azure Machine Learning. Hvis en bedrift allerede bruker Microsoft-verktøy, kan Power BI enkelt implementeres for datarapportering, datavisualisering og for å bygge dashboards. 

Her er noen av fordelene med Microsoft Power BI: 

• Integrerer sømløst med eksisterende applikasjoner.
• Oppretter personlige dashboards. 
• Hjelper med å publisere sikre rapporter.
• Ingen minne og hastighetsbegrensninger. 

3. Polymer

Et annet flott alternativ for dataanalytikere er Polymer, som er et robust AI-verktøy som tilbyr en kraftig AI for å transformere data til en strømlinjeformet, fleksibel og kraftig database. I likhet med andre flotte AI-verktøy, er en av de beste aspektene ved Polymer at den ikke krever noen koding. 

Verktøyet er avhengig av AI for å analysere data og forbedre brukernes forståelse av dem. Polymer oppnår alt dette uten en lang introduksjonsprosess. Alt en bruker trenger å gjøre er å laste opp regnearket til plattformen for å umiddelbart transformere det til en strømlinjeformet database som deretter kan utforskes for å få innsikt. 

Polymer er stolt av å være det eneste verktøyet som gjør en brukers regneark «søkbare, intelligente og interaktive umiddelbart». Verktøyet brukes av et bredt spekter av fagfolk, inkludert dataanalytikere, digitale markedsførere, innholdsskapere og mer. 

Her er noen av fordelene med polymer: 

• Robust AI-verktøy som transformerer data til en database. 
• Krever ingen koding.
• Analyserer data og forbedrer brukernes forståelse. 
• Gjør regneark søkbare og interaktive. 

4. Akkio

Nærmer seg slutten av listen vår over 5 beste AI-verktøy for dataanalytikere er Akkio, som er et forretningsanalyse- og prognoseverktøy for brukere for å analysere dataene deres og forutsi potensielle utfall. Verktøyet er rettet mot nybegynnere og er ideelt for brukere som ønsker å komme i gang med dataene sine. 

AI-verktøyet gjør det mulig for brukere å laste opp datasettet og velge variabelen de vil forutsi, noe som hjelper Akkio med å bygge et nevralt nettverk rundt den variabelen. Det er svært nyttig for prediktiv analyse, markedsføring og salg. Som mange av de andre toppverktøyene på denne listen, krever ikke Akkio noen tidligere erfaring med koding. 

Akkio bruker 80 prosent av de opplastede dataene som treningsdata, og de andre 20 prosentene brukes som valideringsdata. I stedet for å forutsi resultater, tilbyr AI-verktøyet en nøyaktighetsvurdering for modellene og trekker ut falske positiver. 

Her er noen av fordelene med Akkio: 

• Maskinlæringsplattform uten kode.
• Flott for nybegynnere som ønsker å komme i gang med data.
• Bygg nevrale nettverk rundt utvalgte variabler.
• Nøyaktighetsvurdering for modellene.

5. MonkeyLearn

Avsluttende listen vår over 5 beste AI-verktøy for dataanalyse er MonkeyLearn, som er nok en plattform uten koding som bruker AI-dataanalysefunksjoner for å hjelpe brukere med å visualisere og omorganisere dataene sine. 

MonkeyLearn inkluderer flere AI-drevne tekstanalyseverktøy som umiddelbart analyserer og visualiserer data til brukerens behov. Den kan også brukes til å sette opp tekstklassifiserere og tekstuttrekkere, som hjelper til automatisk å sortere data i henhold til emne eller hensikt, samt trekke ut produktfunksjoner eller brukerdata. 

Med sin avhengighet av maskinlæring for å automatisere forretningsarbeidsflyter og analysere tekst, kan MonkeyLearn spare timer med manuell databehandling. En av funksjonene som brukerne liker best, er MonkeyLearns evne til å hente data fra billetter automatisk når de kommer inn. Den klassifiserer data gjennom nøkkelord og avansert tekstanalyse, og fremhever spesifikk tekst og kategoriserer den for enkel sortering og behandling. 

Her er noen av fordelene med MonkeyLearn: 

• Klassifiserer tekst i etiketter på en enkel måte.
• Gjør det enkelt å rengjøre, organisere og visualisere tilbakemeldinger. 
• Ingen koding kreves. 
• Sparer timer ved å automatisere arbeidsflyter og analysere tekst. 

6. Tableau

Et annet toppverktøy er Tableau, som er en analyse- og datavisualiseringsplattform som gjør det mulig for brukere å samhandle med dataene sine. Et av de beste salgsargumentene til Tableau er at det ikke krever noen kunnskap om koding. Med Tableau kan brukere lage rapporter og dele dem på tvers av stasjonære og mobile plattformer. 

Dataanalyseverktøyet støtter datavisualisering og -analyse for å lage rapporter som kan deles i en nettleser eller bygges inn i en applikasjon. Alt dette kan finne sted mens Tableau kjøres på enten skyen eller på stedet. 

Spørringsspråket som Tableau-plattformen kjører på kalles VizQL, som oversetter dra-og-slipp-dashboard- og visualiseringskomponenter til back-end-spørringer. Det krever også lite behov for optimalisering av sluttbrukerytelse. 

Her er noen av fordelene med Tableau: 

• Støtter komplekse beregninger, datablanding og dashboarding. 
• Lag interaktive visualiseringer raskt. 
• Enkel implementering
• Håndterer store datamengder.