6 bästa AI-verktyg för dataanalytiker (maj 2024)

Dataanalys är nu en av kärnfunktionerna inom alla datadrivna organisationer. Det gör det möjligt för företag att omvandla rådata till användbara insikter som kan driva bättre beslutsprocesser. Det bästa med dataanalys är att det finns många verktyg på marknaden för både proffs och de med en begränsad bakgrund inom området. Dessa verktyg hjälper dig att visualisera, analysera och spåra data så att du kan hämta insikter som behövs för att uppnå dina affärsmål. 

AI i Analytics

AI är drivkraften bakom alla effektiva dataanalysstrategier. Det är ett kraftfullt, effektivt och lättillgängligt sätt att bearbeta data. 

Artificiell intelligens undersöker enorma mängder data för att hitta trender och mönster som kan användas för att få insikter för att förbättra affärsprocesser. AI hjälper också till att effektivisera dataanalys genom att kanalisera all data till en lösning, vilket gör det möjligt för användare att få en fullständig översikt över data. När AI och data kombineras för Predictive AI, kan användare utveckla prognoser och analysera vissa scenarier för att avgöra chanserna att lyckas. 

AI-drivna dataanalysverktyg är nyckeln för alla organisationer som vill lyckas i denna datadrivna värld.

Här är en titt på de 5 bästa AI-verktygen för dataanalytiker: 

1. Julius A.I.

Julius AI är ett intelligent dataanalytikerverktyg som tolkar, analyserar och visualiserar komplexa data på ett intuitivt och användarvänligt sätt. Dess kraft ligger i dess förmåga att göra dataanalys tillgänglig och användbar, även för dem som inte är datavetare eller statistiker.

De stöder alla datafilformat, inklusive men inte begränsat till kalkylblad (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets och Postgres-databaser.

Efter att ha länkat en datakälla kan du analysera den med naturliga språkuppmaningar på chattsidan – försök att be om insikter eller dirigera Julius att skapa en visualisering.

Det här verktyget är bäst för enkel användning och enkla projekt.

Här är några av fördelarna med Tableau: 

• Länka till en källa direkt i chattgränssnittet.
• Analysera kalkylblad med flera flikar.
•  Strikt åtkomstkontroll, eftersom varje användare bara har tillgång till sin egen data.
• Lätt att använda.

Läs vår Julius AI recension eller besök Julius A.I..

2. Microsoft Power BI

Ett annat toppverktyg för AI för dataanalys är Microsoft Power BI, som är en mycket användbar business intelligence-plattform som gör det möjligt för användare att sortera igenom sin data och visualisera den för insikter. Plattformen tillåter användare att importera data från nästan vilken källa som helst, och de kan börja bygga rapporter och instrumentpaneler direkt. 

Microsoft Power BI gör det också möjligt för användare att bygga maskininlärningsmodeller och använda andra AI-drivna funktioner för att analysera data. Den stöder flera integrationer, till exempel en inbyggd Excel-integration och en integration med Azure Machine Learning. Om ett företag redan använder Microsofts verktyg kan Power BI enkelt implementeras för datarapportering, datavisualisering och för att bygga instrumentpaneler. 

Här är några av fördelarna med Microsoft Power BI: 

• Integreras sömlöst med befintliga applikationer.
• Skapar personliga instrumentpaneler. 
• Hjälper till att publicera säkra rapporter.
• Inget minne och hastighetsbegränsningar. 

3. Polymer

Ett annat bra alternativ för dataanalytiker är Polymer, som är ett robust AI-verktyg som erbjuder en kraftfull AI för att omvandla data till en strömlinjeformad, flexibel och kraftfull databas. I likhet med andra fantastiska AI-verktyg är en av de bästa aspekterna av Polymer att den inte kräver någon kodning. 

Verktyget förlitar sig på AI för att analysera data och förbättra användarnas förståelse för den. Polymer uppnår allt detta utan en lång introduktionsprocess. Allt en användare behöver göra är att ladda upp sitt kalkylblad till plattformen för att omedelbart omvandla det till en strömlinjeformad databas som sedan kan utforskas för insikter. 

Polymer är stolt över att vara det enda verktyget som gör en användares kalkylblad "sökbara, intelligenta och interaktiva direkt." Verktyget används av ett brett spektrum av yrkesverksamma, inklusive dataanalytiker, digitala marknadsförare, innehållsskapare och mer. 

Här är några av fördelarna med polymer: 

• Robust AI-verktyg som omvandlar data till en databas. 
• Kräver ingen kodning.
• Analyserar data och förbättrar användarnas förståelse. 
• Gör kalkylblad sökbara och interaktiva. 

4. Akkio

Närmar sig slutet på vår lista över 5 bästa AI-verktyg för dataanalytiker är Akkio, som är ett affärsanalys- och prognosverktyg för användare att analysera sin data och förutsäga potentiella resultat. Verktyget riktar sig till nybörjare och är idealiskt för användare som vill komma igång med sin data. 

AI-verktyget gör det möjligt för användare att ladda upp sin datauppsättning och välja den variabel som de vill förutsäga, vilket hjälper Akkio att bygga ett neuralt nätverk runt den variabeln. Det är mycket användbart för prediktiv analys, marknadsföring och försäljning. Liksom många av de andra toppverktygen på den här listan, kräver Akkio ingen tidigare erfarenhet av kodning. 

Akkio använder 80 procent av den uppladdade data som träningsdata, och de övriga 20 procenten används som valideringsdata. Istället för att förutsäga resultat erbjuder AI-verktyget en noggrannhetsklassning för modellerna och drar ut falska positiva resultat. 

Här är några av fördelarna med Akkio: 

• Maskininlärningsplattform utan kod.
• Perfekt för nybörjare som vill komma igång med data.
• Bygg neurala nätverk runt utvalda variabler.
• Noggrannhetsklassning för modellerna.

5. MonkeyLär dig

Vi avslutar vår lista över 5 bästa AI-verktyg för dataanalys är MonkeyLearn, som är ännu en plattform utan kodning som använder AI-dataanalysfunktioner för att hjälpa användare att visualisera och ordna om sina data. 

MonkeyLearn innehåller flera AI-drivna textanalysverktyg som omedelbart analyserar och visualiserar data efter användarens behov. Den kan också användas för att ställa in textklassificerare och textextraktorer, som hjälper till att automatiskt sortera data efter ämne eller syfte, samt extrahera produktfunktioner eller användardata. 

Med sitt beroende av maskininlärning för att automatisera arbetsflöden och analysera text, kan MonkeyLearn spara timmar av manuell databearbetning. En av de funktioner som användarna gillar mest är MonkeyLearns förmåga att hämta data från biljetter automatiskt när de kommer in. Den klassificerar data genom nyckelord och avancerad textanalys, och framhäver specifik text och kategoriserar den för enkel sortering och bearbetning. 

Här är några av fördelarna med MonkeyLearn: 

• Klassificerar text i etiketter på ett enkelt sätt.
• Gör det enkelt att rengöra, organisera och visualisera feedback. 
• Ingen kodning krävs. 
• Sparar timmar genom att automatisera arbetsflöden och analysera text. 

6. Tableau

Ett annat toppverktyg är Tableau, som är en analys- och datavisualiseringsplattform som gör det möjligt för användare att interagera med sin data. En av de bästa försäljningsargumenten för Tableau är att det inte kräver någon kunskap om kodning. Med Tableau kan användare skapa rapporter och dela dem på stationära och mobila plattformar. 

Dataanalysverktyget stöder datavisualisering och analys för att skapa rapporter som kan delas i en webbläsare eller bäddas in i en applikation. Allt detta kan ske medan Tableau körs antingen i molnet eller på plats. 

Frågespråket som Tableau-plattformen körs på kallas VizQL, som översätter dra-och-släpp-instrumentpanelen och visualiseringskomponenter till back-end-frågor. Det kräver också lite behov av optimering av slutanvändarens prestanda. 

Här är några av fördelarna med Tableau: 

• Stöder komplexa beräkningar, datablandning och dashboarding. 
• Skapa snabbt interaktiva visualiseringar. 
• Enkel implementering
• Hanterar stora mängder data.