6 công cụ AI tốt nhất dành cho nhà phân tích dữ liệu (tháng 2024 năm XNUMX)

Phân tích dữ liệu hiện là một trong những chức năng cốt lõi trong mọi tổ chức dựa trên dữ liệu. Nó cho phép các công ty chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích có thể thúc đẩy quá trình ra quyết định tốt hơn. Phần tốt nhất về phân tích dữ liệu là có nhiều công cụ trên thị trường dành cho cả chuyên gia và những người có kiến ​​thức nền hạn chế trong lĩnh vực này. Những công cụ này giúp bạn trực quan hóa, phân tích và theo dõi dữ liệu để bạn có thể rút ra những hiểu biết cần thiết nhằm đạt được mục tiêu kinh doanh của mình. 

Trí tuệ nhân tạo trong phân tích

AI là động lực đằng sau bất kỳ chiến lược phân tích dữ liệu hiệu quả nào. Đó là một cách mạnh mẽ, hiệu quả và dễ tiếp cận để xử lý dữ liệu. 

Trí tuệ nhân tạo kiểm tra lượng dữ liệu khổng lồ để tìm ra các xu hướng và mẫu có thể được sử dụng để rút ra những hiểu biết nhằm cải thiện quy trình kinh doanh. AI cũng giúp hợp lý hóa việc phân tích dữ liệu bằng cách đưa tất cả dữ liệu vào một giải pháp, cho phép người dùng có cái nhìn tổng quan đầy đủ về dữ liệu. Khi AI và dữ liệu được kết hợp cho AI dự đoán, người dùng có thể phát triển các dự báo và phân tích các tình huống nhất định để xác định cơ hội thành công. 

Các công cụ phân tích dữ liệu do AI cung cấp là chìa khóa cho bất kỳ tổ chức nào muốn thành công trong thế giới dựa trên dữ liệu này.

Dưới đây là 5 công cụ AI tốt nhất dành cho các nhà phân tích dữ liệu: 

1. Julius A.I.

Julius AI là một công cụ phân tích dữ liệu thông minh giúp diễn giải, phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp theo cách trực quan, thân thiện với người dùng. Sức mạnh của nó nằm ở khả năng làm cho việc phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và có thể thực hiện được, ngay cả đối với những người không phải là nhà khoa học hoặc nhà thống kê dữ liệu.

Chúng hỗ trợ mọi định dạng tệp dữ liệu, bao gồm nhưng không giới hạn ở cơ sở dữ liệu Bảng tính (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Trang tính và Postgres.

Sau khi liên kết nguồn dữ liệu, bạn có thể phân tích nguồn dữ liệu đó bằng lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên trên trang Trò chuyện — hãy thử yêu cầu thông tin chi tiết hoặc hướng dẫn Julius tạo hình ảnh trực quan.

Công cụ này là tốt nhất cho các dự án dễ sử dụng và đơn giản.

Dưới đây là một số ưu điểm của Tableau: 

• Liên kết tới một nguồn trực tiếp trong giao diện trò chuyện.
• Phân tích bảng tính với nhiều tab.
•  Kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, vì mỗi người dùng chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu của riêng họ.
• Dễ sử dụng.

đọc của chúng tôi Đánh giá AI của Julius hoặc truy cập Julius A.I..

2. Microsoft Power BI

Một công cụ AI hàng đầu khác để phân tích dữ liệu là Microsoft Power BI, một nền tảng kinh doanh thông minh rất hữu ích cho phép người dùng sắp xếp dữ liệu của họ và trực quan hóa dữ liệu đó để có thông tin chi tiết. Nền tảng này cho phép người dùng nhập dữ liệu từ hầu hết mọi nguồn và họ có thể bắt đầu tạo báo cáo và bảng điều khiển ngay lập tức. 

Microsoft Power BI cũng cho phép người dùng xây dựng các mô hình học máy và sử dụng các tính năng khác do AI hỗ trợ để phân tích dữ liệu. Nó hỗ trợ nhiều tích hợp, chẳng hạn như tích hợp Excel gốc và tích hợp với Azure Machine Learning. Nếu doanh nghiệp đã sử dụng các công cụ của Microsoft, Power BI có thể dễ dàng triển khai để báo cáo dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng bảng thông tin. 

Dưới đây là một số ưu điểm của Microsoft Power BI: 

• Tích hợp liền mạch với các ứng dụng hiện có.
• Tạo bảng điều khiển được cá nhân hóa. 
• Giúp xuất bản các báo cáo an toàn.
• Không có hạn chế về bộ nhớ và tốc độ. 

3. Polymer

Một lựa chọn tuyệt vời khác dành cho các nhà phân tích dữ liệu là Polymer, đây là một công cụ AI mạnh mẽ cung cấp AI mạnh mẽ để chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu mạnh mẽ, linh hoạt và hợp lý. Tương tự như các công cụ AI tuyệt vời khác, một trong những khía cạnh tốt nhất của Polymer là nó không yêu cầu bất kỳ mã hóa nào. 

Công cụ này dựa vào AI để phân tích dữ liệu và nâng cao hiểu biết của người dùng về dữ liệu đó. Polymer đạt được tất cả những điều này mà không cần quá trình tích hợp lâu dài. Tất cả những gì người dùng phải làm là tải bảng tính của họ lên nền tảng để ngay lập tức chuyển đổi nó thành cơ sở dữ liệu được sắp xếp hợp lý, sau đó có thể khám phá để biết thông tin chi tiết. 

Polymer tự hào là công cụ duy nhất giúp bảng tính của người dùng “có thể tìm kiếm, thông minh và tương tác ngay lập tức”. Công cụ này được sử dụng bởi nhiều chuyên gia, bao gồm các nhà phân tích dữ liệu, nhà tiếp thị kỹ thuật số, người tạo nội dung, v.v. 

Dưới đây là một số ưu điểm của Polyme: 

• Công cụ AI mạnh mẽ chuyển đổi dữ liệu thành cơ sở dữ liệu. 
• Không yêu cầu bất kỳ mã hóa.
• Phân tích dữ liệu và cải thiện sự hiểu biết của người dùng. 
• Làm cho bảng tính có thể tìm kiếm và tương tác. 

4. akio

Ở gần cuối danh sách 5 công cụ AI tốt nhất dành cho nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi là Akkio, một công cụ phân tích và dự báo kinh doanh để người dùng phân tích dữ liệu của họ và dự đoán các kết quả tiềm năng. Công cụ này dành cho người mới bắt đầu và lý tưởng cho người dùng muốn bắt đầu với dữ liệu của họ. 

Công cụ AI cho phép người dùng tải lên tập dữ liệu của họ và chọn biến mà họ muốn dự đoán, điều này giúp Akkio xây dựng một mạng lưới thần kinh xung quanh biến đó. Nó rất hữu ích cho phân tích dự đoán, tiếp thị và bán hàng. Giống như nhiều công cụ hàng đầu khác trong danh sách này, Akkio không yêu cầu bất kỳ kinh nghiệm viết mã nào trước đó. 

Akkio sử dụng 80 phần trăm dữ liệu đã tải lên làm dữ liệu đào tạo và 20 phần trăm còn lại được sử dụng làm dữ liệu xác thực. Thay vì dự đoán kết quả, công cụ AI đưa ra xếp hạng độ chính xác cho các mô hình và rút ra kết quả dương tính giả. 

Dưới đây là một số ưu điểm của Akio: 

• Nền tảng học máy không mã.
• Tuyệt vời cho người mới bắt đầu muốn bắt đầu với dữ liệu.
• Xây dựng mạng lưới thần kinh xung quanh các biến đã chọn.
• Đánh giá độ chính xác cho các mô hình.

5. KhỉHọc

Kết thúc danh sách 5 công cụ AI tốt nhất để phân tích dữ liệu của chúng tôi là MonkeyLearn, một nền tảng không mã hóa khác sử dụng các tính năng phân tích dữ liệu AI để giúp người dùng trực quan hóa và sắp xếp lại dữ liệu của họ. 

MonkeyLearn bao gồm nhiều công cụ phân tích văn bản do AI cung cấp giúp phân tích và trực quan hóa dữ liệu ngay lập tức theo nhu cầu của người dùng. Nó cũng có thể được sử dụng để thiết lập trình phân loại văn bản và trình trích xuất văn bản, giúp tự động sắp xếp dữ liệu theo chủ đề hoặc mục đích, cũng như trích xuất các tính năng của sản phẩm hoặc dữ liệu người dùng. 

Với sự phụ thuộc vào máy học để tự động hóa quy trình công việc kinh doanh và phân tích văn bản, MonkeyLearn có thể tiết kiệm hàng giờ xử lý dữ liệu thủ công. Một trong những tính năng được người dùng yêu thích nhất là khả năng của MonkeyLearn tự động lấy dữ liệu từ vé khi chúng đến. Nó phân loại dữ liệu thông qua từ khóa và phân tích văn bản cao cấp, đồng thời đánh dấu văn bản cụ thể và phân loại văn bản đó để dễ dàng sắp xếp và xử lý. 

Dưới đây là một số ưu điểm của MonkeyLearn: 

• Phân loại văn bản trong nhãn một cách đơn giản.
• Giúp bạn dễ dàng dọn dẹp, sắp xếp và trực quan hóa phản hồi. 
• Không cần mã hóa. 
• Tiết kiệm hàng giờ bằng cách tự động hóa quy trình công việc và phân tích văn bản. 

6. Cảnh vật trên sân khấu

Một công cụ hàng đầu khác là Tableau, một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng tương tác với dữ liệu của họ. Một trong những điểm bán hàng hàng đầu của Tableau là nó không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức nào về mã hóa. Với Tableau, người dùng có thể tạo báo cáo và chia sẻ chúng trên nền tảng máy tính để bàn và thiết bị di động. 

Công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu để tạo báo cáo có thể được chia sẻ trong trình duyệt hoặc được nhúng trong ứng dụng. Tất cả điều này có thể diễn ra trong khi Tableau được chạy trên đám mây hoặc tại chỗ. 

Ngôn ngữ truy vấn mà nền tảng Tableau chạy trên đó được gọi là VizQL, ngôn ngữ này dịch bảng điều khiển kéo và thả và các thành phần trực quan hóa thành các truy vấn back-end. Nó cũng đòi hỏi ít nhu cầu tối ưu hóa hiệu suất của người dùng cuối. 

Dưới đây là một số ưu điểm của Tableau: 

• Hỗ trợ tính toán phức tạp, trộn dữ liệu và bảng điều khiển. 
• Nhanh chóng tạo các hình ảnh tương tác. 
• Dễ thực hiện
• Xử lý một lượng lớn dữ liệu.