6 Alat AI Pangsaéna pikeun Analis Data (Mei 2024)

Analisis data ayeuna mangrupikeun salah sahiji fungsi inti dina organisasi anu didorong ku data. Éta ngamungkinkeun perusahaan pikeun ngarobih data atah janten wawasan anu mangpaat anu tiasa nyababkeun prosés-nyieun kaputusan anu langkung saé. Bagian anu pangsaéna ngeunaan analitik data nyaéta aya seueur alat di pasar pikeun para profesional sareng anu gaduh latar tukang terbatas di lapangan. Alat ieu ngabantosan anjeun ngabayangkeun, nganalisa, sareng ngalacak data supados anjeun tiasa nyandak wawasan anu diperyogikeun pikeun ngahontal tujuan bisnis anjeun. 

AI dina Analytics

AI nyaéta kakuatan panggerak balik sagala strategi analytics data éféktif. Éta cara anu kuat, éfisién, sareng gampang dideukeutan pikeun ngolah data. 

Kecerdasan jieunan nalungtik jumlah data anu ageung pikeun mendakan tren sareng pola anu tiasa dianggo pikeun nyandak wawasan pikeun ningkatkeun prosés bisnis. AI oge mantuan streamline analisis data ku funneling sakabéh data kana hiji solusi, sangkan pamaké boga gambaran lengkep data. Nalika AI sareng data digabungkeun pikeun Predictive AI, pangguna tiasa ngembangkeun ramalan sareng nganalisa skénario anu tangtu pikeun nangtukeun kasempetan suksés. 

Alat analisis data anu dikuatkeun ku AI mangrupikeun konci pikeun organisasi naon waé anu hoyong suksés di dunya anu didorong ku data ieu.

Ieu katingal dina 5 alat AI pangsaéna pikeun analis data: 

1. Julius AI

Julius AI mangrupikeun alat analis data calakan anu napsirkeun, nganalisa, sareng ngabayangkeun data kompléks dina cara anu intuitif, ramah-pamaké. Kakuatanna aya dina kamampuanana pikeun ngajantenkeun analisa data tiasa diaksés sareng tiasa dilaksanakeun, bahkan pikeun anu sanés élmuwan data atanapi ahli statistik.

Aranjeunna ngarojong sagala format file data, kaasup tapi teu diwatesan ka Spreadsheets (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets, sarta database Postgres.

Saatos ngahubungkeun sumber data, anjeun tiasa nganalisis éta kalayan paréntah basa alami dina halaman Obrolan — cobian naroskeun wawasan atanapi ngarahkeun Julius pikeun nyiptakeun visualisasi.

Alat ieu pangsaéna pikeun gampang dianggo sareng proyék saderhana.

Ieu sababaraha kaunggulan Tableau: 

• Numbu ka sumber langsung dina panganteur obrolan.
• Nganalisis spreadsheets kalawan sababaraha tab.
•  Kontrol aksés anu ketat, sabab unggal pangguna ngan ukur gaduh aksés kana datana sorangan.
• Gampang pake.

Baca urang Julius AI Review atanapi mangga buka Julius AI.

2. Microsoft Power BI

Alat AI anu sanés pikeun analisa data nyaéta Microsoft Power BI, anu mangrupikeun platform intelijen bisnis anu pohara kapaké anu ngamungkinkeun para pangguna nyortir datana sareng ngabayangkeunana pikeun wawasan. Platform ieu ngamungkinkeun para pangguna pikeun ngimpor data tina ampir sumber naon waé, sareng aranjeunna langsung tiasa ngamimitian ngawangun laporan sareng dasbor. 

Microsoft Power BI ogé ngamungkinkeun pamaké pikeun ngawangun modél pembelajaran mesin sareng ngagunakeun fitur-fitur AI-powered séjén pikeun nganalisis data. Éta ngadukung sababaraha integrasi, sapertos integrasi Excel asli sareng integrasi sareng Azure Machine Learning. Upami perusahaan parantos nganggo alat microsoft, Power BI tiasa gampang dilaksanakeun pikeun ngalaporkeun data, visualisasi data, sareng pikeun ngawangun dasbor. 

Ieu sababaraha kaunggulan Microsoft Power BI: 

• Ngaintegrasikeun mulus sareng aplikasi anu tos aya.
• Nyiptakeun dasbor pribadi. 
• Ngabantosan nyebarkeun laporan anu aman.
• Taya memori jeung speed konstrain. 

3. polimér

Pilihan séjén anu hadé pikeun analis data nyaéta Polimér, anu mangrupikeun alat AI anu kuat anu nawiskeun AI anu kuat pikeun ngarobih data janten database anu lancar, fleksibel, sareng kuat. Sarupa sareng alat AI anu saé sanés, salah sahiji aspék Polimér anu pangsaéna nyaéta yén éta henteu ngabutuhkeun coding. 

Alatna ngandelkeun AI pikeun nganalisis data sareng ningkatkeun pamahaman pangguna ngeunaan éta. Polimér ngahontal sadayana ieu tanpa prosés onboarding anu panjang. Sadaya anu kedah dilakukeun ku pangguna nyaéta unggah hamparanna ka platform pikeun langsung ngarobih kana databés anu streamlined anu teras tiasa digali pikeun wawasan. 

Polimér bangga janten hiji-hijina alat anu ngajantenkeun spreadsheet pangguna "bisa diteangan, calakan, sareng interaktif sacara instan." Alat ieu dianggo ku rupa-rupa profésional, kalebet analis data, pemasar digital, panyipta kontén, sareng seueur deui. 

Ieu sababaraha kaunggulan Polimér: 

• Alat AI anu kuat anu ngarobih data janten pangkalan data. 
• Henteu peryogi coding.
• Nganalisis data sareng ningkatkeun pamahaman pangguna. 
• Ngajadikeun spreadsheets searchable tur interaktif. 

4. Akkio

Ngadeukeutan daptar 5 alat AI pangsaéna pikeun analis data nyaéta Akkio, anu mangrupikeun analitik bisnis sareng alat ramalan pikeun pangguna pikeun nganalisis datana sareng ngaduga hasil poténsial. Alatna ditujukeun pikeun pamula sareng idéal pikeun pangguna anu hoyong ngamimitian nganggo datana. 

Alat AI ngamungkinkeun pamaké pikeun unggah dataset maranéhanana sarta milih variabel nu maranéhna rék diprediksi, nu mantuan Akkio ngawangun jaringan saraf sabudeureun variabel éta. Éta mangpaat pisan pikeun analisa prediksi, pamasaran, sareng penjualan. Sapertos seueur alat top anu sanés dina daptar ieu, Akkio henteu ngabutuhkeun pangalaman coding sateuacana. 

Akkio ngagunakeun 80 persén data anu diunggah salaku data latihan, sareng 20 persén sanésna dianggo salaku data validasi. Tinimbang ngaramal hasil, alat AI nawiskeun rating akurasi pikeun modél sareng ngaluarkeun positip palsu. 

Ieu sababaraha kaunggulan Akkio: 

• Platform pembelajaran mesin tanpa kode.
• Gede pikeun beginners pilari ngamimitian jeung data.
• Ngawangun jaringan saraf sabudeureun variabel dipilih.
• Peunteun akurasi pikeun modél.

5. Monyet Diajar

Nutup daptar kami tina 5 alat AI pangsaéna pikeun analitik data nyaéta MonkeyLearn, anu sanés platform sanés-coding anu ngagunakeun fitur analisis data AI pikeun ngabantosan pangguna ngabayangkeun sareng nyusun ulang datana. 

MonkeyLearn kalebet sababaraha alat analisis téks anu dikuatkeun ku AI anu langsung nganalisa sareng ngabayangkeun data pikeun kabutuhan pangguna. Éta ogé tiasa dianggo pikeun nyetél klasifikasi téks sareng ékstrak téks, anu ngabantosan sacara otomatis nyortir data dumasar kana topik atanapi maksud, ogé ékstrak fitur produk atanapi data pangguna. 

Kalayan gumantungna kana mesin learning pikeun ngajadikeun otomatis alur kerja bisnis sareng nganalisa téks, MonkeyLearn tiasa ngahémat waktos ngolah data manual. Salah sahiji fitur anu paling dipikaresep ku pangguna nyaéta kamampuan MonkeyLearn pikeun narik data tina tiket sacara otomatis nalika aranjeunna asup. Éta ngagolongkeun data ngaliwatan kecap konci sareng analisis téks anu luhur, sareng nyorot téks khusus sareng ngagolongkeunana pikeun gampang asihan sareng ngolah. 

Ieu sababaraha kaunggulan MonkeyLearn: 

• Klasifikasi téks dina labél ku cara anu sederhana.
• Ngagampangkeun pikeun ngabersihan, ngatur, sareng ngabayangkeun tanggapan. 
• Taya coding diperlukeun. 
• Ngahemat jam ku ngajadikeun otomatis alur kerja bisnis sareng nganalisa téks. 

6. meja

Alat anu sanés nyaéta Tableau, anu mangrupikeun analytics sareng platform visualisasi data anu ngamungkinkeun para pangguna berinteraksi sareng datana. Salah sahiji titik jual luhur Tableau nyaéta yén éta henteu meryogikeun pangaweruh ngeunaan coding. Kalayan Tableau, pangguna tiasa nyiptakeun laporan sareng ngabagikeunana dina desktop sareng platform mobile. 

Alat analitik data ngadukung visualisasi data sareng analitik pikeun nyiptakeun laporan anu tiasa dibagikeun dina browser atanapi dipasang dina aplikasi. Sadaya ieu tiasa lumangsung nalika Tableau dijalankeun dina méga atanapi di tempat. 

Basa pamundut anu dijalankeun ku platform Tableau disebut VizQL, anu narjamahkeun dasbor sered-sareng-serelek sareng komponén visualisasi kana pamundut tukang. Éta ogé peryogi sakedik pikeun optimasi kinerja pangguna akhir. 

Ieu sababaraha kaunggulan Tableau: 

• Ngarojong komputasi kompléks, blending data, sarta dashboarding. 
• Gancang nyieun visualizations interaktif. 
• Betah palaksanaan
• Nanganan jumlah badag data.