6 найкращих інструментів ШІ для аналітиків даних (травень 2024 р.)

Зараз аналіз даних є однією з основних функцій будь-якої організації, що керується даними. Це дозволяє компаніям перетворювати необроблені дані в корисну інформацію, яка може сприяти кращому процесу прийняття рішень. Найкраща частина аналізу даних полягає в тому, що на ринку є багато інструментів як для професіоналів, так і для тих, хто має обмежений досвід у цій галузі. Ці інструменти допомагають візуалізувати, аналізувати та відстежувати дані, щоб ви могли отримати інформацію, необхідну для досягнення ваших бізнес-цілей. 

AI в Analytics

ШІ є рушійною силою будь-якої ефективної стратегії аналізу даних. Це потужний, ефективний і доступний спосіб обробки даних. 

Штучний інтелект вивчає величезні масиви даних, щоб знайти тенденції та закономірності, які можна використовувати для отримання інформації для вдосконалення бізнес-процесів. Штучний інтелект також допомагає оптимізувати аналіз даних, об’єднуючи всі дані в одне рішення, що дозволяє користувачам мати повний огляд даних. Коли штучний інтелект і дані поєднуються для Predictive AI, користувачі можуть розробляти прогнози та аналізувати певні сценарії, щоб визначити шанси на успіх. 

Інструменти аналізу даних на основі штучного інтелекту є ключовими для будь-якої організації, яка прагне досягти успіху в цьому світі, що керується даними.

Ось огляд 5 найкращих інструментів ШІ для аналітиків даних: 

1. Юлій А.І

Julius AI — це інтелектуальний інструмент аналізу даних, який інтерпретує, аналізує та візуалізує складні дані інтуїтивно зрозумілим і зручним способом. Його сила полягає в його здатності зробити аналіз даних доступним і практичним навіть для тих, хто не є спеціалістами з обробки даних або статистиками.

Вони підтримують будь-який формат файлів даних, включаючи, але не обмежуючись ними, електронні таблиці (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), таблиці Google і бази даних Postgres.

Пов’язавши джерело даних, ви можете проаналізувати його за допомогою підказок природною мовою на сторінці чату — спробуйте запитати статистику або скерувати Юліуса створити візуалізацію.

Цей інструмент найкраще підходить для простих проектів.

Ось деякі з переваг Tableau: 

• Посилання на джерело безпосередньо в інтерфейсі чату.
• Аналізуйте електронні таблиці з кількома вкладками.
•  Суворий контроль доступу, оскільки кожен користувач має доступ лише до своїх даних.
• Простота у використанні.

прочитайте наші Юлій А. І. Огляд або відвідайте Юлій А.І.

2. Microsoft Power BI

Ще одним найкращим інструментом ШІ для аналізу даних є Microsoft Power BI, яка є дуже корисною платформою бізнес-аналітики, яка дозволяє користувачам сортувати свої дані та візуалізувати їх для аналізу. Платформа дозволяє користувачам імпортувати дані практично з будь-якого джерела, і вони можуть відразу почати створювати звіти та інформаційні панелі. 

Microsoft Power BI також дозволяє користувачам створювати моделі машинного навчання та використовувати інші функції штучного інтелекту для аналізу даних. Він підтримує численні інтеграції, як-от власну інтеграцію з Excel та інтеграцію з машинним навчанням Azure. Якщо на підприємстві вже використовуються інструменти Microsoft, Power BI можна легко запровадити для створення звітів, візуалізації даних і створення інформаційних панелей. 

Ось деякі з переваг Microsoft Power BI: 

• Бездоганно інтегрується з існуючими програмами.
• Створює персоналізовані інформаційні панелі. 
• Допомагає публікувати безпечні звіти.
• Немає обмежень по пам'яті та швидкості. 

3. Полімер

Іншим чудовим варіантом для аналітиків даних є Polymer, який є надійним інструментом штучного інтелекту, який пропонує потужний штучний інтелект для перетворення даних у оптимізовану, гнучку та потужну базу даних. Подібно до інших чудових інструментів штучного інтелекту, одна з найкращих сторін Polymer полягає в тому, що він не потребує кодування. 

Інструмент покладається на ШІ для аналізу даних і покращення їх розуміння користувачами. Polymer досягає всього цього без тривалого процесу адаптації. Все, що потрібно зробити користувачеві, — це завантажити свою електронну таблицю на платформу, щоб миттєво перетворити її на оптимізовану базу даних, яку потім можна досліджувати для отримання інформації. 

Polymer пишається тим, що є єдиним інструментом, який робить електронні таблиці користувача «миттєво доступними для пошуку, інтелектуальними та інтерактивними». Цей інструмент використовується широким колом професіоналів, включаючи аналітиків даних, цифрових маркетологів, творців контенту тощо. 

Ось деякі з переваг Polymer: 

• Надійний інструмент ШІ, який перетворює дані в базу даних. 
• Не потребує кодування.
• Аналізує дані та покращує розуміння користувачами. 
• Робить електронні таблиці доступними для пошуку та інтерактивними. 

4. Аккіо

Наближається до кінця нашого списку 5 найкращих інструментів ШІ для аналітиків даних Akkio, який є інструментом бізнес-аналітики та прогнозування, за допомогою якого користувачі можуть аналізувати свої дані та прогнозувати потенційні результати. Інструмент призначений для початківців і ідеально підходить для користувачів, які хочуть почати роботу зі своїми даними. 

Інструмент AI дозволяє користувачам завантажувати свій набір даних і вибирати змінну, яку вони хочуть передбачити, що допомагає Akkio побудувати нейронну мережу навколо цієї змінної. Це дуже корисно для прогнозного аналізу, маркетингу та продажів. Як і багато інших найкращих інструментів у цьому списку, Akkio не потребує попереднього досвіду програмування. 

Akkio використовує 80 відсотків завантажених даних як дані навчання, а інші 20 відсотків використовуються як дані перевірки. Замість того, щоб прогнозувати результати, інструмент штучного інтелекту пропонує рейтинг точності для моделей і витягує помилкові спрацьовування. 

Ось деякі з переваг Akkio: 

• Платформа машинного навчання без коду.
• Чудово підходить для початківців, які хочуть почати роботу з даними.
• Побудуйте нейронну мережу навколо вибраних змінних.
• Рейтинг точності для моделей.

5. MonkeyLearn

Завершує наш список 5 найкращих інструментів штучного інтелекту для аналізу даних MonkeyLearn, це ще одна платформа без кодування, яка використовує функції аналізу даних штучного інтелекту, щоб допомогти користувачам візуалізувати та змінювати свої дані. 

MonkeyLearn містить кілька інструментів аналізу тексту на базі ШІ, які миттєво аналізують і візуалізують дані відповідно до потреб користувача. Його також можна використовувати для налаштування текстових класифікаторів і екстракторів тексту, які допомагають автоматично сортувати дані відповідно до теми чи призначення, а також витягувати характеристики продукту чи дані користувача. 

Завдяки машинному навчанню для автоматизації бізнес-процесів і аналізу тексту MonkeyLearn може заощадити години ручної обробки даних. Однією з особливостей, яка найбільше подобається користувачам, є здатність MonkeyLearn автоматично отримувати дані з квитків, щойно вони надходять. Він класифікує дані за допомогою ключових слів і аналізу високого рівня тексту, а також виділяє певний текст і класифікує його для легкого сортування та обробки. 

Ось деякі з переваг MonkeyLearn: 

• Класифікує текст у мітках простим способом.
• Спрощує очищення, упорядкування та візуалізацію відгуків. 
• Кодування не потрібне. 
• Економить години завдяки автоматизації бізнес-процесів і аналізу тексту. 

6. Жива картина

Іншим найкращим інструментом є Tableau, платформа аналітики та візуалізації даних, яка дозволяє користувачам взаємодіяти зі своїми даними. Одним із головних переваг Tableau є те, що він не вимагає жодних знань програмування. За допомогою Tableau користувачі можуть створювати звіти та ділитися ними на настільних і мобільних платформах. 

Інструмент аналізу даних підтримує візуалізацію даних і аналітику для створення звітів, якими можна ділитися в браузері або вбудовувати в програму. Все це може відбуватися під час запуску Tableau або в хмарі, або локально. 

Мова запитів, на якій працює платформа Tableau, називається VizQL, яка перетворює інформаційну панель і компоненти візуалізації за допомогою перетягування у внутрішні запити. Це також вимагає невеликої потреби в оптимізації продуктивності кінцевого користувача. 

Ось деякі з переваг Tableau: 

• Підтримує складні обчислення, змішування даних і панелі керування. 
• Швидко створюйте інтерактивні візуалізації. 
• Простота реалізації
• Обробляє великі обсяги даних.