stub 6 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych (maj 2024) – Unite.AI
Kontakt z nami

Best Of

6 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych (maj 2024 r.)

Zaktualizowano on

Unite.AI przestrzega rygorystycznych standardów redakcyjnych. Możemy otrzymać wynagrodzenie za kliknięcie linków do recenzowanych przez nas produktów. Proszę obejrzeć nasze ujawnienie informacji o stowarzyszeniu.

Analiza danych jest obecnie jedną z podstawowych funkcji każdej organizacji opartej na danych. Umożliwia firmom przekształcanie surowych danych w przydatne spostrzeżenia, które mogą usprawnić procesy decyzyjne. Najlepsze w analityce danych jest to, że na rynku dostępnych jest wiele narzędzi zarówno dla profesjonalistów, jak i osób z ograniczonym doświadczeniem w tej dziedzinie. Narzędzia te pomagają wizualizować, analizować i śledzić dane, dzięki czemu możesz wyciągać wnioski potrzebne do osiągnięcia celów biznesowych. 

Sztuczna inteligencja w analityce

Sztuczna inteligencja jest siłą napędową każdej skutecznej strategii analizy danych. Jest to potężny, wydajny i przystępny sposób przetwarzania danych. 

Sztuczna inteligencja bada ogromne ilości danych w celu znalezienia trendów i wzorców, które można wykorzystać do uzyskania spostrzeżeń w celu ulepszenia procesów biznesowych. Sztuczna inteligencja pomaga również usprawnić analizę danych, łącząc wszystkie dane w jedno rozwiązanie, umożliwiając użytkownikom pełny przegląd danych. Po połączeniu sztucznej inteligencji i danych na potrzeby predykcyjnej sztucznej inteligencji użytkownicy mogą opracowywać prognozy i analizować określone scenariusze, aby określić szanse powodzenia. 

Narzędzia do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji są kluczowe dla każdej organizacji, która chce odnieść sukces w świecie opartym na danych.

Oto zestawienie 5 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych: 

1. Juliusz AI

Julius: Twój analityk danych AI

Julius AI to inteligentne narzędzie do analityki danych, które interpretuje, analizuje i wizualizuje złożone dane w intuicyjny i przyjazny dla użytkownika sposób. Jego siła polega na tym, że umożliwia dostęp do analizy danych i umożliwia podjęcie działań nawet tym, którzy nie są analitykami danych ani statystykami.

Obsługują dowolny format pliku danych, w tym między innymi arkusze kalkulacyjne (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), arkusze Google i bazy danych Postgres.

Po połączeniu źródła danych możesz je analizować za pomocą podpowiedzi w języku naturalnym na stronie Czat — spróbuj poprosić o spostrzeżenia lub poinstruować Juliusa, aby utworzył wizualizację.

To narzędzie najlepiej sprawdza się w przypadku łatwych w użyciu i prostych projektów.

Oto niektóre zalety Tableau: 

  • Link do źródła bezpośrednio w interfejsie czatu.
  • Analizuj arkusze kalkulacyjne z wieloma kartami.
  •  Ścisła kontrola dostępu, ponieważ każdy użytkownik ma dostęp tylko do swoich danych.
  • Jest prosty w użytkowaniu;

Przeczytaj nasz Recenzja Juliusa AI lub odwiedzić Juliusz AI.

2. Microsoft Power BI

Co to jest usługa Power BI?

Kolejnym czołowym narzędziem AI do analizy danych jest Microsoft Power BI – niezwykle użyteczna platforma analityki biznesowej, która umożliwia użytkownikom sortowanie danych i wizualizację ich w celu uzyskania wglądu. Platforma umożliwia użytkownikom importowanie danych z niemal dowolnego źródła i od razu może rozpocząć tworzenie raportów i dashboardów. 

Microsoft Power BI umożliwia także użytkownikom budowanie modeli uczenia maszynowego i wykorzystywanie innych funkcji opartych na sztucznej inteligencji do analizowania danych. Obsługuje wiele integracji, takich jak natywna integracja z programem Excel i integracja z Azure Machine Learning. Jeśli przedsiębiorstwo korzysta już z narzędzi Microsoft, Power BI można łatwo wdrożyć do raportowania danych, wizualizacji danych i tworzenia dashboardów. 

Oto niektóre zalety Microsoft Power BI: 

  • Bezproblemowo integruje się z istniejącymi aplikacjami.
  • Tworzy spersonalizowane dashboardy. 
  • Pomaga publikować bezpieczne raporty.
  • Brak ograniczeń pamięci i szybkości. 

3. Polimer

Szybkie wprowadzenie do polimeru

Kolejną świetną opcją dla analityków danych jest Polymer – solidne narzędzie AI oferujące potężną sztuczną inteligencję do przekształcania danych w usprawnioną, elastyczną i wydajną bazę danych. Podobnie jak w przypadku innych świetnych narzędzi AI, jedną z najlepszych cech Polymeru jest to, że nie wymaga żadnego kodowania. 

Narzędzie wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych i poprawy ich zrozumienia przez użytkowników. Polymer osiąga to wszystko bez długiego procesu wdrożenia. Użytkownik musi jedynie przesłać swój arkusz kalkulacyjny na platformę, aby natychmiast przekształcić go w usprawnioną bazę danych, którą można następnie przeglądać w celu uzyskania szczegółowych informacji. 

Polymer szczyci się tym, że jest jedynym narzędziem, które sprawia, że ​​arkusze kalkulacyjne użytkownika są „z możliwością natychmiastowego przeszukiwania, inteligentne i interaktywne”. Z narzędzia tego korzysta szerokie grono profesjonalistów, w tym analitycy danych, marketerzy cyfrowi, twórcy treści i nie tylko. 

Oto niektóre zalety polimeru: 

  • Solidne narzędzie AI, które przekształca dane w bazę danych. 
  • Nie wymaga żadnego kodowania.
  • Analizuje dane i poprawia zrozumienie użytkowników. 
  • Umożliwia przeszukiwanie i interaktywność arkuszy kalkulacyjnych. 

4. Akkio

Klasyfikacja tekstu za pomocą uczenia maszynowego | Akkio

Na końcu naszej listy 5 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych zbliża się Akkio, narzędzie do analityki biznesowej i prognozowania, umożliwiające użytkownikom analizowanie danych i przewidywanie potencjalnych wyników. Narzędzie skierowane jest do początkujących i jest idealne dla użytkowników chcących rozpocząć pracę ze swoimi danymi. 

Narzędzie AI umożliwia użytkownikom przesłanie zbioru danych i wybranie zmiennej, którą chcą przewidzieć, co pomaga Akkio zbudować sieć neuronową wokół tej zmiennej. Jest bardzo przydatny w analizie predykcyjnej, marketingu i sprzedaży. Podobnie jak wiele innych najlepszych narzędzi na tej liście, Akkio nie wymaga żadnego wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu. 

Akkio wykorzystuje 80 procent przesłanych danych jako dane szkoleniowe, a pozostałe 20 procent jako dane do weryfikacji. Zamiast przewidywać wyniki, narzędzie AI oferuje ocenę dokładności modeli i wyciąga fałszywe alarmy. 

Oto niektóre zalety Akkio: 

  • Platforma uczenia maszynowego bez kodu.
  • Świetne dla początkujących, którzy chcą rozpocząć pracę z danymi.
  • Zbuduj sieć neuronową wokół wybranych zmiennych.
  • Ocena dokładności modeli.

5. MałpaUcz się

Bezpłatne narzędzie Word Cloud oparte na sztucznej inteligencji – MonkeyLearn

Naszą listę 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych zamyka MonkeyLearn, kolejna platforma niewymagająca kodowania, która wykorzystuje funkcje analizy danych AI, aby pomóc użytkownikom wizualizować i zmieniać układ danych. 

MonkeyLearn zawiera wiele narzędzi do analizy tekstu opartych na sztucznej inteligencji, które natychmiast analizują i wizualizują dane zgodnie z potrzebami użytkownika. Można go również wykorzystać do skonfigurowania klasyfikatorów tekstu i ekstraktorów tekstu, które pomagają automatycznie sortować dane według tematu lub celu, a także wyodrębniać cechy produktu lub dane użytkownika. 

Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do automatyzacji procesów biznesowych i analizy tekstu MonkeyLearn może zaoszczędzić wiele godzin na ręcznym przetwarzaniu danych. Jedną z funkcji najbardziej lubianych przez użytkowników jest zdolność MonkeyLearn do automatycznego pobierania danych ze zgłoszeń w momencie ich nadejścia. Klasyfikuje dane za pomocą słów kluczowych i zaawansowanej analizy tekstu, a także wyróżnia określony tekst i kategoryzuje go w celu łatwego sortowania i przetwarzania. 

Oto niektóre zalety MonkeyLearn: 

  • Klasyfikuje tekst w etykietach w prosty sposób.
  • Ułatwia czyszczenie, organizowanie i wizualizację opinii. 
  • Nie jest wymagane kodowanie. 
  • Oszczędza godziny, automatyzując przepływy pracy i analizując tekst. 

6. Żywy obraz

Kolejnym topowym narzędziem jest Tableau, czyli platforma do analityki i wizualizacji danych, która umożliwia użytkownikom interakcję z ich danymi. Jedną z najlepszych zalet Tableau jest to, że nie wymaga żadnej wiedzy o kodowaniu. Dzięki Tableau użytkownicy mogą tworzyć raporty i udostępniać je na platformach stacjonarnych i mobilnych. 

Narzędzie do analizy danych obsługuje wizualizację i analizę danych w celu tworzenia raportów, które można udostępniać w przeglądarce lub osadzać w aplikacji. Wszystko to może mieć miejsce, gdy Tableau działa w chmurze lub lokalnie. 

Język zapytań, na którym działa platforma Tableau, nazywa się VizQL i tłumaczy elementy pulpitu nawigacyjnego i wizualizacji typu „przeciągnij i upuść” na zapytania zaplecza. Wymaga również niewielkiej potrzeby optymalizacji wydajności użytkownika końcowego. 

Oto niektóre zalety Tableau: 

  • Obsługuje złożone obliczenia, łączenie danych i tworzenie dashboardów. 
  • Szybko twórz interaktywne wizualizacje. 
  • Łatwość wdrożenia
  • Obsługuje duże ilości danych. 

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją badającym najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z wieloma startupami i publikacjami AI na całym świecie.