Best Of
8 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych (lipiec 2024 r.)
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 w każdej organizacji opartej na danych. Umożliwia firmom przekształcanie surowych danych w przydatne spostrzeżenia, które mogą usprawnić procesy decyzyjne. Najlepsze w analizie 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 spojrzenie na 8 najlepszych narzędzi AI dla analityków danych:
1. Juliusz 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;
2. DataLab
DataLab to notatnik danych oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany w celu uproszczenia i przyspieszenia przekształcania danych w przydatne spostrzeżenia. Łączy w sobie potężne zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) z generatywną technologią AI, umożliwiając użytkownikom interakcję z danymi za pośrednictwem intuicyjnego interfejsu czatu. Taka konfiguracja pozwala użytkownikom pisać, aktualizować i debugować kod, analizować dane i generować kompleksowe raporty bez konieczności przełączania się między wieloma narzędziami.
Asystent AI w DataLab umożliwia użytkownikom „czatowanie z danymi”, co ułatwia szybkie uzyskiwanie wglądu. Pomaga pisać i naprawiać kod, wyjaśniać struktury danych i zapewnia sugestie kontekstowe, zwiększając ogólną wydajność przepływu pracy. DataLab obsługuje także współpracę w czasie rzeczywistym, umożliwiając zespołom wspólną pracę nad projektami dotyczącymi danych, dzielenie się spostrzeżeniami i płynne utrzymywanie kontroli wersji.
Gdy użytkownicy eksplorują swoje dane, DataLab automatycznie tworzy, aktualizowane na bieżąco raporty, które można łatwo dostosowywać i udostępniać. Łączy się z różnymi źródłami danych, takimi jak pliki CSV, Arkusze Google, Snowflake i BigQuery, dzięki czemu importowanie i analiza danych są proste.
- DataLab to notatnik danych oparty na sztucznej inteligencji z interfejsem czatu umożliwiającym intuicyjną interakcję z danymi.
- Asystent AI pomaga w pisaniu kodu, naprawianiu i dostarczaniu sugestii uwzględniających kontekst.
- Obsługuje współpracę w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia płynnych projektów zespołowych i kontroli wersji.
- Automatycznie tworzy aktualizowane na bieżąco raporty, które można łatwo dostosowywać i udostępniać.
- Łączy się z różnymi źródłami danych, takimi jak pliki CSV, Arkusze Google, Płatek śniegu i BigQuery.
3. Echobaza
Echobase to platforma zaprojektowana, aby pomóc zespołom wysyłać zapytania, tworzyć i analizować dane przy użyciu zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. Firmy mogą szkolić agentów AI do obsługi takich zadań, jak pytania i odpowiedzi, analiza danych i tworzenie treści. Integracja jest prosta i nie wymaga kodowania — wystarczy przesłać pliki lub zsynchronizować pamięć w chmurze.
Echobase wspiera współpracę, umożliwiając członkom zespołu dostęp do agentów AI, przypisywanie ról i zarządzanie uprawnieniami. Priorytetowo traktuje bezpieczeństwo danych dzięki szyfrowaniu AWS i zapewnia użytkownikom pełną kontrolę nad swoimi danymi.
Platforma zawiera różne narzędzia AI, takie jak generatory akapitów i e-maili, kreatory historii i inne, które zwiększają kreatywność i produktywność. Użytkownicy mogą wypróbować Echobase za darmo, bez konieczności posiadania karty kredytowej.
- Szkoluj agentów AI w zakresie pytań i odpowiedzi, analizy danych i tworzenia treści bez kodowania.
- Łatwa integracja poprzez przesyłanie plików lub synchronizację pamięci w chmurze.
- Obsługuje współpracę zespołową poprzez przypisywanie ról i zarządzanie uprawnieniami.
- Zapewnia bezpieczeństwo danych dzięki szyfrowaniu AWS i kontroli użytkownika.
- Oferuje narzędzia AI, takie jak generatory akapitów i e-maili oraz kreatory historii.
4. Microsoft 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.
5. Polimer
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.
6. 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.
7. MałpaUcz się
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.
8. 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.
Podsumowanie
Podsumowując, integracja sztucznej inteligencji (AI) z analiza danych rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje interpretują i wykorzystują swoje dane. Narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji usprawniają przetwarzanie danych, odkrywając cenne spostrzeżenia, które ułatwiają podejmowanie lepszych decyzji i ulepszają strategie biznesowe. Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy mogą skutecznie analizować ogromne zbiory danych, przewidywać wyniki i optymalizować operacje, zapewniając sobie utrzymanie konkurencyjności w świecie opartym na danych.
Te zaawansowane narzędzia są przeznaczone zarówno dla doświadczonych profesjonalistów, jak i początkujących, oferując przyjazne dla użytkownika interfejsy i eliminując potrzebę rozległej wiedzy na temat kodowania. Od tworzenia intuicyjnych wizualizacji po automatyzację przepływów pracy i zwiększanie możliwości predykcyjnych, narzędzia analityczne AI umożliwiają użytkownikom podejmowanie decyzji opartych na danych z większą dokładnością i szybkością.
Narzędzia wyróżnione w tym artykule reprezentują jedne z najlepszych dostępnych obecnie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, a każde z nich oferuje unikalne funkcje i korzyści, które zaspokajają szeroki zakres potrzeb. W miarę ciągłego rozwoju sztucznej inteligencji narzędzia te niewątpliwie staną się jeszcze bardziej integralną częścią sukcesu organizacji opartych na danych.
