適合資料分析師的 6 個最佳 AI 工具（2024 年 XNUMX 月）

數據分析現在是任何數據驅動組織的核心功能之一。 它使公司能夠將原始數據轉化為有用的見解，從而推動更好的決策過程。 數據分析最好的部分是，市場上有許多工具可供專業人士和該領域背景有限的人士使用。 這些工具可幫助您可視化、分析和跟踪數據，以便您獲得實現業務目標所需的見解。 

人工智能在分析中的應用

人工智能是任何有效數據分析策略背後的驅動力。 它是一種強大、高效且平易近人的數據處理方式。 

人工智能檢查大量數據以發現趨勢和模式，這些趨勢和模式可用於獲得改進業務流程的見解。 人工智能還通過將所有數據匯集到一個解決方案中來幫助簡化數據分析，使用戶能夠全面了解數據。 當人工智能和數據結合起來進行預測人工智能時，用戶可以進行預測並分析某些場景以確定成功的機會。 

對於任何希望在這個數據驅動的世界中取得成功的組織來說，人工智能驅動的數據分析工具都是關鍵。

以下是最適合數據分析師的 5 款人工智能工具： 

1. 朱利葉斯·艾

Julius AI 是一款智慧數據分析工具，能夠以直覺、用戶友好的方式解釋、分析和視覺化複雜數據。 它的力量在於它能夠使數據分析變得可訪問且可操作，即使對於那些不是數據科學家或統計學家的人也是如此。

它們支援任何資料檔案格式，包括但不限於電子表格（.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv）、Google Sheets 和 Postgres 資料庫。

連結資料來源後，您可以使用聊天頁面上的自然語言提示對其進行分析 - 嘗試詢問見解或指導 Julius 建立視覺化。

該工具最適合易於使用和簡單的項目。

以下是 Tableau 的一些優點： 

• 直接在聊天介面中連結到來源。
• 分析具有多個選項卡的電子表格。
•  嚴格的存取控制，因為每個使用者只能存取自己的資料。
• 易於使用。

請閱讀我們的 朱利葉斯人工智慧評論 或訪問 朱利葉斯·艾.

2. Microsoft Power BI

另一個用於數據分析的頂級人工智能工具是 Microsoft Power BI，它是一個非常有用的商業智能平台，使用戶能夠對數據進行排序並將其可視化以獲取見解。 該平台允許用戶從幾乎任何來源導入數據，並且他們可以立即開始構建報告和儀表板。 

Microsoft Power BI 還使用戶能夠建立機器學習模型並利用其他人工智慧支援的功能來分析資料。它支援多種集成，例如本機 Excel 整合和與 Azure 機器學習的整合。如果企業已經使用微軟工具，可以輕鬆實施Power BI來進行資料報告、資料視覺化和建立儀表板。 

以下是 Microsoft Power BI 的一些優勢： 

• 與現有應用程序無縫集成。
• 創建個性化儀表板。 
• 幫助發布安全報告。
• 沒有內存和速度限制。 

3. 聚合物

對於數據分析師來說，另一個不錯的選擇是 Polymer，它是一款強大的 AI 工具，提供強大的 AI 將數據轉換為精簡、靈活且強大的數據庫。 與其他出色的人工智能工具類似，Polymer 最好的方面之一是它不需要任何編碼。 

該工具依靠人工智能來分析數據並提高用戶對數據的理解。 Polymer 無需經過漫長的入職流程即可實現這一切。 用戶所要做的就是將電子表格上傳到平台，立即將其轉換為簡化的數據庫，然後可以探索該數據庫以獲取見解。 

Polymer 以其成為唯一使用戶的電子表格“可搜索、智能和即時交互”的工具而自豪。 該工具被廣泛的專業人士使用，包括數據分析師、數字營銷人員、內容創建者等。 

以下是聚合物的一些優點： 

• 強大的人工智能工具，可將數據轉換為數據庫。 
• 不需要任何編碼。
• 分析數據並提高用戶的理解。 
• 使電子表格可搜索且具有交互性。 

4. 秋男

Akkio 是我們為數據分析師列出的 5 個最佳人工智能工具列表中的最後一個，它是一種業務分析和預測工具，可供用戶分析數據並預測潛在結果。 該工具面向初學者，非常適合想要開始使用數據的用戶。 

AI 工具使用戶能夠上傳數據集並選擇他們想要預測的變量，這有助於 Akkio 圍繞該變量構建神經網絡。 它對於預測分析、營銷和銷售非常有用。 與此列表中的許多其他頂級工具一樣，Akkio 不需要任何編碼經驗。 

Akkio 使用 80% 的上傳數據作為訓練數據，另外 20% 作為驗證數據。 人工智能工具不是預測結果，而是為模型提供準確度評級並排除誤報。 

以下是 Akkio 的一些優點： 

• 無代碼機器學習平台。
• 非常適合希望開始使用數據的初學者。
• 圍繞選定的變量構建神經網絡。
• 模型的準確度評級。

5. 猴子學習

MonkeyLearn 是我們列出的 5 個最佳數據分析人工智能工具列表的最後一個，它是另一個無編碼平台，它使用人工智能數據分析功能來幫助用戶可視化和重新排列他們的數據。 

MonkeyLearn 包括多個人工智能驅動的文本分析工具，可以根據用戶的需求即時分析和可視化數據。 它還可用於設置文本分類器和文本提取器，這有助於根據主題或意圖自動對數據進行排序，以及提取產品功能或用戶數據。 

MonkeyLearn 依靠機器學習來自動化業務工作流程和分析文本，可以節省數小時的手動數據處理時間。 用戶最喜歡的功能之一是 MonkeyLearn 能夠在收到工單時自動提取數據。它通過關鍵字和高端文本分析對數據進行分類，突出顯示特定文本並將其分類，以便於排序和處理。 

以下是 MonkeyLearn 的一些優點： 

• 以簡單的方式對標籤中的文本進行分類。
• 可以輕鬆清理、組織和可視化反饋。 
• 無需編碼。 
• 通過自動化業務工作流程和分析文本來節省時間。 

6. 畫面

另一個頂級工具是 Tableau，它是一個分析和資料視覺化平台，使用戶能夠與其資料進行互動。 Tableau 的最大賣點之一是它不需要任何編碼知識。 借助 Tableau，使用者可以建立報告並在桌面和行動平台上共用。 

數據分析工具支持數據可視化和分析，以創建可在瀏覽器中共享或嵌入應用程序中的報告。 所有這些都可以在 Tableau 在雲端或本地運行時進行。 

Tableau 平台運行的查詢語言稱為 VizQL，它將拖放儀表板和可視化組件轉換為後端查詢。 它還幾乎不需要最終用戶性能優化。 

以下是 Tableau 的一些優點： 

• 支持複雜的計算、數據混合和儀表板。 
• 快速創建交互式可視化。 
• 易於實施
• 處理大量數據。