Best Of
6 საუკეთესო AI ინსტრუმენტი მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის (2024 წლის ივნისი)
Unite.AI ერთგულია მკაცრი სარედაქციო სტანდარტების მიმართ. ჩვენ შეიძლება მივიღოთ კომპენსაცია, როდესაც დააწკაპუნებთ ჩვენს მიერ განხილული პროდუქტების ბმულებზე. გთხოვთ ნახოთ ჩვენი შვილობილი გამჟღავნება.
მონაცემთა ანალიზი ახლა არის ერთ-ერთი ძირითადი ფუნქცია ნებისმიერი მონაცემებზე ორიენტირებული ორგანიზაციის ფარგლებში. ეს საშუალებას აძლევს კომპანიებს გადააკეთონ ნედლეული მონაცემები სასარგებლო შეხედულებებად, რომლებსაც შეუძლიათ გადაწყვეტილების მიღების უკეთესი პროცესები. მონაცემთა ანალიტიკის საუკეთესო ნაწილი არის ის, რომ ბაზარზე ბევრი ინსტრუმენტია როგორც პროფესიონალებისთვის, ასევე მათთვის, ვისაც ამ სფეროში შეზღუდული გამოცდილება აქვს. ეს ხელსაწყოები გეხმარებათ მონაცემების ვიზუალიზაციაში, გაანალიზებაში და თვალყურის დევნებაში, რათა მიიღოთ თქვენი ბიზნეს მიზნების მისაღწევად საჭირო ინფორმაცია.
AI ანალიტიკაში
AI არის მამოძრავებელი ძალა მონაცემთა ანალიტიკის ნებისმიერი ეფექტური სტრატეგიის უკან. ეს არის მონაცემთა დამუშავების ძლიერი, ეფექტური და ხელმისაწვდომი გზა.
ხელოვნური ინტელექტი იკვლევს უამრავ მონაცემს, რათა აღმოაჩინოს ტენდენციები და შაბლონები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბიზნეს პროცესების გასაუმჯობესებლად. ხელოვნური ინტელექტი ასევე ხელს უწყობს მონაცემთა ანალიზის გამარტივებას ყველა მონაცემის ერთ გადაწყვეტაში გადატანით, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ჰქონდეთ მონაცემების სრული მიმოხილვა. როდესაც AI და მონაცემები გაერთიანებულია წინასწარმეტყველური AI-სთვის, მომხმარებლებს შეუძლიათ განავითარონ პროგნოზები და გააანალიზონ გარკვეული სცენარები წარმატების შანსების დასადგენად.
AI-ზე მომუშავე მონაცემთა ანალიზის ხელსაწყოები საკვანძოა ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელიც ცდილობს წარმატების მიღწევას მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში.
აქ არის შევხედოთ 6 საუკეთესო AI ინსტრუმენტი მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის:
1. იულიუს აი
Julius AI არის ინტელექტუალური მონაცემთა ანალიტიკოსის ინსტრუმენტი, რომელიც ინტერპრეტაციას, ანალიზს და ვიზუალიზაციას უკეთებს კომპლექსურ მონაცემებს ინტუიციური, მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი გზით. მისი ძალა მდგომარეობს მის უნარში, გახადოს მონაცემთა ანალიზი ხელმისაწვდომი და ქმედითუნარიანი, თუნდაც მათთვის, ვინც არ არის მონაცემთა მეცნიერი ან სტატისტიკოსი.
ისინი მხარს უჭერენ მონაცემთა ფაილის ნებისმიერ ფორმატს, მათ შორის, მაგრამ არ შემოიფარგლება Spreadsheets (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets და Postgres მონაცემთა ბაზებით.
მონაცემთა წყაროს დაკავშირების შემდეგ, შეგიძლიათ გააანალიზოთ ის ბუნებრივი ენის მოთხოვნით ჩატის გვერდზე — სცადეთ მოითხოვოთ ინფორმაცია ან მიმართოთ იულიუსს ვიზუალიზაციის შესაქმნელად.
ეს ინსტრუმენტი საუკეთესოა მარტივი და მარტივი პროექტებისთვის.
აქ მოცემულია Tableau-ს რამდენიმე უპირატესობა:
- დაუკავშირდით წყაროს პირდაპირ ჩატის ინტერფეისში.
- ელცხრილების ანალიზი მრავალი ჩანართით.
- მკაცრი წვდომის კონტროლი, რადგან თითოეულ მომხმარებელს აქვს წვდომა მხოლოდ საკუთარ მონაცემებზე.
- მარტივი გამოყენება.
2. მონაცემთა ლაბორატორია
DataLab არის AI-ზე მომუშავე მონაცემთა რვეული, რომელიც შექმნილია მონაცემთა გადაქცევის გასამარტივებლად და დაჩქარების მიზნით. ის აერთიანებს მძლავრ ინტეგრირებულ განვითარების გარემოს (IDE) გენერაციულ AI ტექნოლოგიასთან, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაუკავშირდნენ მათ მონაცემებს ინტუიციური ჩატის ინტერფეისის საშუალებით. ეს კონფიგურაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაწერონ, განაახლონ და გამართონ კოდი, გააანალიზონ მონაცემები და შექმნან ყოვლისმომცველი ანგარიშები მრავალ ინსტრუმენტს შორის გადართვის საჭიროების გარეშე.
AI ასისტენტი DataLab-ში მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს „ჩატიონ თავიანთ მონაცემებთან“, რაც აადვილებს ინფორმაციის სწრაფად მიღებას. ის ეხმარება კოდის დაწერასა და გამოსწორებას, მონაცემთა სტრუქტურების ახსნას და კონტექსტში გაცნობიერებულ წინადადებებს, რაც აძლიერებს სამუშაო ნაკადის საერთო ეფექტურობას. DataLab ასევე მხარს უჭერს რეალურ დროში თანამშრომლობას, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს ერთად იმუშაონ მონაცემთა პროექტებზე, გაიზიარონ ინფორმაცია და შეუფერხებლად შეინარჩუნონ ვერსიის კონტროლი.
როდესაც მომხმარებლები იკვლევენ მათ მონაცემებს, DataLab ავტომატურად ქმნის ცოცხალი განახლების ანგარიშებს, რომელთა მორგება და გაზიარება ძალისხმევის გარეშეა შესაძლებელი. ის უერთდება მონაცემთა სხვადასხვა წყაროს, როგორიცაა CSV ფაილები, Google Sheets, Snowflake და BigQuery, რაც აადვილებს მონაცემთა იმპორტს და ანალიზს.
- DataLab არის AI-ით აღჭურვილი მონაცემთა რვეული, ჩატის ინტერფეისით ინტუიციური მონაცემების ურთიერთქმედებისთვის.
- ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი გეხმარება კოდის დაწერაში, დაფიქსირებაში და კონტექსტური შემოთავაზებების მიწოდებაში.
- მხარს უჭერს რეალურ დროში თანამშრომლობას უწყვეტი გუნდის პროექტებისთვის და ვერსიების კონტროლისთვის.
- ავტომატურად ქმნის ცოცხალი განახლების ანგარიშებს, რომელთა მორგება და გაზიარება მარტივია.
- დაკავშირებულია მონაცემთა სხვადასხვა წყაროსთან, როგორიცაა CSV ფაილები, Google Sheets, Snowflake და BigQuery.
2. Microsoft Power BI
კიდევ ერთი საუკეთესო AI ინსტრუმენტი მონაცემთა ანალიზისთვის არის Microsoft Power BI, რომელიც არის ძალიან სასარგებლო ბიზნეს ინტელექტის პლატფორმა, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დაახარისხონ თავიანთი მონაცემები და ვიზუალურად წარმოაჩინონ ისინი ინსაიტისთვის. პლატფორმა საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეიტანონ მონაცემები თითქმის ნებისმიერი წყაროდან და მათ შეუძლიათ დაუყოვნებლივ დაიწყონ მოხსენებებისა და დაფების შექმნა.
Microsoft Power BI ასევე საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან მანქანათმცოდნეობის მოდელები და გამოიყენონ AI-ით აღჭურვილი სხვა ფუნქციები მონაცემების გასაანალიზებლად. იგი მხარს უჭერს მრავალ ინტეგრაციას, როგორიცაა მშობლიური Excel ინტეგრაცია და ინტეგრაცია Azure Machine Learning-თან. თუ საწარმო უკვე იყენებს microsoft ინსტრუმენტებს, Power BI შეიძლება ადვილად განხორციელდეს მონაცემთა მოხსენებისთვის, მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის და დაფების შესაქმნელად.
აქ მოცემულია Microsoft Power BI-ის რამდენიმე უპირატესობა:
- შეუფერხებლად ინტეგრირდება არსებულ აპლიკაციებთან.
- ქმნის პერსონალიზებულ დაფებს.
- ეხმარება უსაფრთხო ანგარიშების გამოქვეყნებას.
- მეხსიერების და სიჩქარის შეზღუდვის გარეშე.
3. Polymer
მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის კიდევ ერთი შესანიშნავი ვარიანტია პოლიმერი, რომელიც არის ძლიერი AI ინსტრუმენტი, რომელიც გთავაზობთ ძლიერ AI-ს მონაცემების გამარტივებულ, მოქნილ და მძლავრ მონაცემთა ბაზად გადაქცევისთვის. სხვა შესანიშნავი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების მსგავსად, პოლიმერის ერთ-ერთი საუკეთესო ასპექტი არის ის, რომ მას არ სჭირდება კოდირება.
ინსტრუმენტი ეყრდნობა AI-ს, რათა გააანალიზოს მონაცემები და გააუმჯობესოს მომხმარებლების გაგება. პოლიმერი ამ ყველაფერს აღწევს ხანგრძლივი ჩასვლის პროცესის გარეშე. მომხმარებელმა უბრალოდ უნდა ატვირთოს თავისი ელცხრილი პლატფორმაზე, რათა მყისიერად გარდაქმნას იგი გამარტივებულ მონაცემთა ბაზაში, რომელიც შემდეგ შეიძლება შეისწავლოს ინფორმაციის მისაღებად.
პოლიმერი ამაყობს იმით, რომ არის ერთადერთი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლის ცხრილებს „მყისიერად საძიებლად, ინტელექტუალურ და ინტერაქტიულს ხდის“. ხელსაწყოს იყენებს პროფესიონალთა ფართო სპექტრი, მათ შორის მონაცემთა ანალიტიკოსები, ციფრული მარკეტოლოგები, კონტენტის შემქმნელები და სხვა.
აქ არის პოლიმერის რამდენიმე უპირატესობა:
- ძლიერი AI ინსტრუმენტი, რომელიც გარდაქმნის მონაცემებს მონაცემთა ბაზაში.
- არ საჭიროებს რაიმე კოდირებას.
- აანალიზებს მონაცემებს და აუმჯობესებს მომხმარებლის გაგებას.
- ელცხრილებს საძიებლად და ინტერაქტიულს ხდის.
4. აკიო
მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის ჩვენი 5 საუკეთესო AI ინსტრუმენტის სიის დასასრულს უახლოვდება Akkio, რომელიც არის ბიზნეს ანალიტიკისა და პროგნოზირების ინსტრუმენტი მომხმარებლებისთვის, რათა გააანალიზონ თავიანთი მონაცემები და იწინასწარმეტყველონ პოტენციური შედეგები. ინსტრუმენტი განკუთვნილია დამწყებთათვის და იდეალურია მომხმარებლებისთვის, რომელთაც სურთ თავიანთი მონაცემების დაწყება.
AI ინსტრუმენტი საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ატვირთონ თავიანთი მონაცემთა ბაზა და შეარჩიონ ცვლადი, რომლის პროგნოზირებაც სურთ, რაც ეხმარება Akkio-ს ამ ცვლადის გარშემო ნერვული ქსელის აშენებაში. ის ძალზე სასარგებლოა პროგნოზირებადი ანალიზისთვის, მარკეტინგისა და გაყიდვებისთვის. ამ სიის მრავალი სხვა საუკეთესო ინსტრუმენტის მსგავსად, Akkio არ საჭიროებს რაიმე წინა კოდირების გამოცდილებას.
Akkio იყენებს ატვირთული მონაცემების 80 პროცენტს, როგორც სასწავლო მონაცემებს, ხოლო დანარჩენი 20 პროცენტი გამოიყენება როგორც ვალიდაციის მონაცემი. შედეგების პროგნოზირების ნაცვლად, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი გთავაზობთ მოდელების სიზუსტის შეფასებას და გამოაქვს ცრუ დადებითი.
აქ არის Akkio-ს რამდენიმე უპირატესობა:
- მანქანური სწავლების პლატფორმა კოდის გარეშე.
- შესანიშნავია დამწყებთათვის, რომლებიც ცდილობენ დაიწყონ მონაცემები.
- შექმენით ნერვული ქსელი შერჩეული ცვლადების გარშემო.
- მოდელების სიზუსტის შეფასება.
5. MonkeyLearn
მონაცემთა ანალიტიკისთვის ჩვენი 5 საუკეთესო AI ინსტრუმენტის სიას ხურავს MonkeyLearn, რომელიც არის კიდევ ერთი არაკოდირების პლატფორმა, რომელიც იყენებს AI მონაცემთა ანალიზის ფუნქციებს, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს ვიზუალიზაციაში და მათი მონაცემების გადაკეთებაში.
MonkeyLearn მოიცავს AI-ზე მომუშავე ტექსტის ანალიზის მრავალ ინსტრუმენტს, რომელიც მყისიერად აანალიზებს და ასახავს მონაცემებს მომხმარებლის საჭიროებებზე. ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტის კლასიფიკატორებისა და ტექსტის ამომყვანების დასაყენებლად, რაც ხელს უწყობს მონაცემთა ავტომატურად დახარისხებას თემის ან განზრახვის მიხედვით, ასევე პროდუქტის მახასიათებლების ან მომხმარებლის მონაცემების ამოღებაში.
მანქანურ სწავლებაზე დამოკიდებულებით ბიზნესის სამუშაო ნაკადების ავტომატიზაციისა და ტექსტის გაანალიზების მიზნით, MonkeyLearn-ს შეუძლია დაზოგოს საათის ხელით მონაცემთა დამუშავება. ერთ-ერთი მახასიათებელი, რომელიც ყველაზე მეტად მოსწონთ მის მომხმარებლებს, არის MonkeyLearn-ის უნარი, ავტომატურად ამოიტანოს მონაცემები ბილეთებიდან მათი შემოსვლისას. ის ახდენს მონაცემების კლასიფიკაციას საკვანძო სიტყვების და მაღალი დონის ტექსტის ანალიზის მეშვეობით და ხაზს უსვამს კონკრეტულ ტექსტს და კატეგორიზაციას უწევს მის მარტივ დახარისხებასა და დამუშავებას.
აქ არის MonkeyLearn-ის რამდენიმე უპირატესობა:
- ეტიკეტებში ტექსტის კლასიფიცირება მარტივი გზით.
- აადვილებს გამოხმაურების გაწმენდას, ორგანიზებას და ვიზუალიზაციას.
- არ არის საჭირო კოდირება.
- დაზოგავს საათებს ბიზნეს სამუშაოების ავტომატიზაციისა და ტექსტის ანალიზით.
6. ცხრილი
კიდევ ერთი საუკეთესო ინსტრუმენტი არის Tableau, რომელიც არის ანალიტიკისა და მონაცემთა ვიზუალიზაციის პლატფორმა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ურთიერთქმედონ თავიანთ მონაცემებთან. Tableau-ს ერთ-ერთი ყველაზე გაყიდვადი წერტილი არის ის, რომ იგი არ საჭიროებს კოდირების ცოდნას. Tableau-ს საშუალებით მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან მოხსენებები და გააზიარონ ისინი დესკტოპის და მობილური პლატფორმების საშუალებით.
მონაცემთა ანალიტიკის ხელსაწყო მხარს უჭერს მონაცემთა ვიზუალიზაციას და ანალიტიკას, რათა შეიქმნას მოხსენებები, რომლებიც შეიძლება იყოს გაზიარებული ბრაუზერში ან ჩართული იყოს აპლიკაციაში. ეს ყველაფერი შეიძლება მოხდეს მაშინ, როდესაც Tableau მუშაობს ღრუბელზე ან შიდა შენობაში.
შეკითხვის ენას, რომელზედაც მუშაობს Tableau პლატფორმა, ეწოდება VizQL, რომელიც თარგმნის გადაადგილების დაფის და ვიზუალიზაციის კომპონენტებს back-end შეკითხვებად. ის ასევე მოითხოვს მცირე საჭიროებას საბოლოო მომხმარებლის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის.
აქ მოცემულია Tableau-ს რამდენიმე უპირატესობა:
- მხარს უჭერს რთულ გამოთვლებს, მონაცემთა შერწყმას და დაფაზე.
- სწრაფად შექმენით ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია.
- განხორციელების მარტივია
- ამუშავებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს.
შემაჯამებელი
დასასრულს, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინტეგრაცია მონაცემთა ანალიზი რევოლუციას ახდენს ორგანიზაციების ინტერპრეტაცია და მათი მონაცემების გამოყენება. AI-ზე მომუშავე ანალიტიკური ინსტრუმენტები აუმჯობესებს მონაცემთა დამუშავებას, ავლენს ღირებულ შეხედულებებს, რომლებიც უკეთეს გადაწყვეტილების მიღებას უწყობს ხელს და აძლიერებს ბიზნეს სტრატეგიებს. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ბიზნესს შეუძლია ეფექტურად გააანალიზოს მონაცემთა დიდი ნაკრები, იწინასწარმეტყველოს შედეგები და ოპტიმიზაცია მოახდინოს ოპერაციებზე, რაც უზრუნველყოფს კონკურენტუნარიანობის შენარჩუნებას მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში.
ეს მოწინავე ინსტრუმენტები ემსახურება როგორც გამოცდილი პროფესიონალების, ასევე დამწყებთათვის, გთავაზობთ მოსახერხებელი ინტერფეისებს და გამორიცხავს კოდირების ფართო ცოდნის საჭიროებას. ინტუიციური ვიზუალიზაციის შექმნიდან სამუშაო ნაკადების ავტომატიზებამდე და პროგნოზირების შესაძლებლობების გაძლიერებამდე, AI ანალიტიკის ხელსაწყოები მომხმარებლებს აძლევს შესაძლებლობას მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები უფრო დიდი სიზუსტით და სიჩქარით.
ამ სტატიაში ხაზგასმული ხელსაწყოები წარმოადგენს AI-ზე ორიენტირებული საუკეთესო გადაწყვეტილებებს, რომლებიც დღეს ხელმისაწვდომია, რომელთაგან თითოეული გვთავაზობს უნიკალურ მახასიათებლებს და უპირატესობებს, რომლებიც აკმაყოფილებს საჭიროებების ფართო სპექტრს. AI განაგრძობს განვითარებას, ეს ინსტრუმენტები უდავოდ გახდება კიდევ უფრო განუყოფელი მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული ორგანიზაციების წარმატებისთვის.
