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

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 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

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

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

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

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.