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6 migliori strumenti di intelligenza artificiale per analisti di dati (giugno 2024)
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L'analisi dei dati è ora una delle funzioni principali di qualsiasi organizzazione basata sui dati. Consente alle aziende di convertire i dati grezzi in informazioni utili che possono favorire processi decisionali migliori. L’aspetto migliore dell’analisi dei dati è che esistono molti strumenti sul mercato sia per i professionisti che per coloro con un background limitato nel settore. Questi strumenti ti aiutano a visualizzare, analizzare e tenere traccia dei dati in modo da poter ricavare le informazioni necessarie per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.
L'intelligenza artificiale nell'analisi
L'intelligenza artificiale è la forza trainante di qualsiasi strategia di analisi dei dati efficace. È un modo potente, efficiente e accessibile per elaborare i dati.
L'intelligenza artificiale esamina enormi quantità di dati per trovare tendenze e modelli che possono essere utilizzati per ricavare approfondimenti per migliorare i processi aziendali. L'intelligenza artificiale aiuta anche a semplificare l'analisi dei dati convogliando tutti i dati in un'unica soluzione, consentendo agli utenti di avere una panoramica completa dei dati. Quando AI e dati vengono combinati per l'AI predittiva, gli utenti possono sviluppare previsioni e analizzare determinati scenari per determinare le possibilità di successo.
Gli strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale sono fondamentali per qualsiasi organizzazione che desideri avere successo in questo mondo basato sui dati.
Ecco uno sguardo al I 6 migliori strumenti di intelligenza artificiale per gli analisti di dati:
1. Giulio AI
Julius AI è uno strumento di analisi dei dati intelligente che interpreta, analizza e visualizza dati complessi in modo intuitivo e facile da usare. Il suo potere risiede nella capacità di rendere l'analisi dei dati accessibile e utilizzabile, anche per coloro che non sono data scientist o statistici.
Supportano qualsiasi formato di file di dati, inclusi ma non limitati a fogli di calcolo (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Fogli Google e database Postgres.
Dopo aver collegato un'origine dati, puoi analizzarla con istruzioni in linguaggio naturale nella pagina Chat: prova a chiedere approfondimenti o a chiedere a Julius di creare una visualizzazione.
Questo strumento è ideale per progetti semplici e facili da usare.
Ecco alcuni dei vantaggi di Tableau:
- Collegamento a una fonte direttamente nell'interfaccia della chat.
- Analizza fogli di calcolo con più schede.
- Controllo rigoroso degli accessi, poiché ogni utente ha accesso solo ai propri dati.
- Facile da usare;
2. DataLab
DataLab è un notebook di dati basato sull'intelligenza artificiale progettato per semplificare e accelerare la trasformazione dei dati in informazioni fruibili. Combina un potente ambiente di sviluppo integrato (IDE) con la tecnologia AI generativa, consentendo agli utenti di interagire con i propri dati attraverso un'interfaccia di chat intuitiva. Questa configurazione consente agli utenti di scrivere, aggiornare ed eseguire il debug del codice, analizzare i dati e generare report completi senza dover passare da uno strumento all'altro.
L'assistente AI in DataLab consente agli utenti di "chattare con i propri dati", facilitando e ottenendo rapidamente informazioni dettagliate. Aiuta a scrivere e correggere il codice, spiegare le strutture dei dati e fornire suggerimenti sensibili al contesto, migliorando l'efficienza complessiva del flusso di lavoro. DataLab supporta inoltre la collaborazione in tempo reale, consentendo ai team di lavorare insieme su progetti di dati, condividere approfondimenti e mantenere il controllo della versione senza interruzioni.
Mentre gli utenti esplorano i propri dati, DataLab crea automaticamente report aggiornati in tempo reale che possono essere personalizzati e condivisi senza sforzo. Si collega a varie origini dati come file CSV, Fogli Google, Snowflake e BigQuery, semplificando l'importazione e l'analisi dei dati.
- DataLab è un notebook di dati basato sull'intelligenza artificiale con un'interfaccia chat per un'interazione intuitiva dei dati.
- L'Assistente AI aiuta con la scrittura del codice, la correzione e fornendo suggerimenti sensibili al contesto.
- Supporta la collaborazione in tempo reale per progetti di team senza soluzione di continuità e controllo della versione.
- Crea automaticamente report aggiornati in tempo reale facili da personalizzare e condividere.
- Si connette a varie origini dati come file CSV, Fogli Google, Snowflake e BigQuery.
2. Microsoft Power BI
Un altro importante strumento di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati è Microsoft Power BI, una piattaforma di business intelligence molto utile che consente agli utenti di ordinare i propri dati e visualizzarli per approfondimenti. La piattaforma consente agli utenti di importare dati da quasi tutte le fonti e possono iniziare subito a creare report e dashboard.
Microsoft Power BI consente inoltre agli utenti di creare modelli di machine learning e utilizzare altre funzionalità basate sull'intelligenza artificiale per analizzare i dati. Supporta più integrazioni, ad esempio un'integrazione nativa di Excel e un'integrazione con Azure Machine Learning. Se un'azienda utilizza già gli strumenti Microsoft, Power BI può essere facilmente implementato per il reporting e la visualizzazione dei dati e per la creazione di dashboard.
Ecco alcuni dei vantaggi di Microsoft Power BI:
- Si integra perfettamente con le applicazioni esistenti.
- Crea dashboard personalizzati.
- Aiuta a pubblicare report protetti.
- Nessun limite di memoria e velocità.
3. Polimero
Un'altra ottima opzione per gli analisti di dati è Polymer, un robusto strumento di intelligenza artificiale che offre una potente intelligenza artificiale per trasformare i dati in un database snello, flessibile e potente. Simile ad altri fantastici strumenti di intelligenza artificiale, uno degli aspetti migliori di Polymer è che non richiede alcuna codifica.
Lo strumento si basa sull'intelligenza artificiale per analizzare i dati e migliorarne la comprensione da parte degli utenti. Polymer ottiene tutto questo senza un lungo processo di onboarding. Tutto ciò che un utente deve fare è caricare il proprio foglio di calcolo sulla piattaforma per trasformarlo istantaneamente in un database semplificato che può quindi essere esplorato per approfondimenti.
Polymer è orgoglioso di essere l'unico strumento che rende i fogli di calcolo di un utente "ricercabili, intelligenti e interattivi all'istante". Lo strumento è utilizzato da una vasta gamma di professionisti, inclusi analisti di dati, esperti di marketing digitale, creatori di contenuti e altro ancora.
Ecco alcuni dei vantaggi del polimero:
- Robusto strumento di intelligenza artificiale che trasforma i dati in un database.
- Non richiede alcuna codifica.
- Analizza i dati e migliora la comprensione degli utenti.
- Rende i fogli di calcolo ricercabili e interattivi.
4. Akkio
Verso la fine del nostro elenco dei 5 migliori strumenti di intelligenza artificiale per analisti di dati c'è Akkio, uno strumento di analisi e previsione aziendale che consente agli utenti di analizzare i propri dati e prevedere potenziali risultati. Lo strumento è rivolto ai principianti ed è ideale per gli utenti che desiderano iniziare con i propri dati.
Lo strumento AI consente agli utenti di caricare il proprio set di dati e selezionare la variabile che desiderano prevedere, il che aiuta Akkio a costruire una rete neurale attorno a tale variabile. È molto utile per l'analisi predittiva, il marketing e le vendite. Come molti degli altri migliori strumenti in questo elenco, Akkio non richiede alcuna precedente esperienza di codifica.
Akkio utilizza l'80% dei dati caricati come dati di addestramento e il restante 20% viene utilizzato come dati di convalida. Invece di prevedere i risultati, lo strumento AI offre una valutazione di accuratezza per i modelli ed estrae i falsi positivi.
Ecco alcuni dei vantaggi di Akkio:
- Piattaforma di apprendimento automatico senza codice.
- Ottimo per i principianti che desiderano iniziare con i dati.
- Costruisci una rete neurale attorno a variabili selezionate.
- Valutazione della precisione per i modelli.
5. scimmiaImpara
A chiudere il nostro elenco dei 5 migliori strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati è MonkeyLearn, un'altra piattaforma senza codifica che utilizza le funzionalità di analisi dei dati di intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a visualizzare e riorganizzare i propri dati.
MonkeyLearn include più strumenti di analisi del testo basati sull'intelligenza artificiale che analizzano e visualizzano istantaneamente i dati in base alle esigenze dell'utente. Può anche essere utilizzato per impostare classificatori di testo ed estrattori di testo, che aiutano a ordinare automaticamente i dati in base all'argomento o all'intento, nonché a estrarre le caratteristiche del prodotto o i dati dell'utente.
Facendo affidamento sull'apprendimento automatico per automatizzare i flussi di lavoro aziendali e analizzare il testo, MonkeyLearn può risparmiare ore di elaborazione manuale dei dati. Una delle funzionalità più apprezzate dai suoi utenti è la capacità di MonkeyLearn di estrarre automaticamente i dati dai biglietti non appena arrivano. Classifica i dati tramite parole chiave e analisi del testo di fascia alta, evidenzia un testo specifico e lo classifica per un facile ordinamento ed elaborazione.
Ecco alcuni dei vantaggi di MonkeyLearn:
- Classifica il testo nelle etichette in modo semplice.
- Semplifica la pulizia, l'organizzazione e la visualizzazione del feedback.
- Nessuna codifica richiesta.
- Risparmia ore automatizzando i flussi di lavoro aziendali e analizzando il testo.
6. Quadro
Un altro strumento di punta è Tableau, una piattaforma di analisi e visualizzazione dei dati che consente agli utenti di interagire con i propri dati. Uno dei punti di forza di Tableau è che non richiede alcuna conoscenza di programmazione. Con Tableau, gli utenti possono creare report e condividerli su piattaforme desktop e mobili.
Lo strumento di analisi dei dati supporta la visualizzazione e l'analisi dei dati per creare report che possono essere condivisi all'interno di un browser o incorporati in un'applicazione. Tutto questo può avvenire mentre Tableau è in esecuzione sul cloud o on-premise.
Il linguaggio di query su cui viene eseguita la piattaforma Tableau è chiamato VizQL, che traduce i componenti di dashboard e visualizzazione trascinabili in query di back-end. Richiede anche poca necessità di ottimizzazione delle prestazioni dell'utente finale.
Ecco alcuni dei vantaggi di Tableau:
- Supporta calcoli complessi, combinazione di dati e dashboard.
- Crea rapidamente visualizzazioni interattive.
- Facilità di implementazione
- Gestisce grandi quantità di dati.
Sommario
In conclusione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel analisi dei dati sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni interpretano e utilizzano i propri dati. Gli strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale semplificano l'elaborazione dei dati, scoprendo informazioni preziose che guidano un migliore processo decisionale e migliorano le strategie aziendali. Sfruttando l’intelligenza artificiale, le aziende possono analizzare in modo efficiente vasti set di dati, prevedere i risultati e ottimizzare le operazioni, garantendo di rimanere competitive in un mondo basato sui dati.
Questi strumenti avanzati si rivolgono sia ai professionisti esperti che ai principianti, offrendo interfacce intuitive ed eliminando la necessità di una conoscenza approfondita della codifica. Dalla creazione di visualizzazioni intuitive all'automazione dei flussi di lavoro e al miglioramento delle capacità predittive, gli strumenti di analisi dell'intelligenza artificiale consentono agli utenti di prendere decisioni basate sui dati con maggiore precisione e velocità.
Gli strumenti evidenziati in questo articolo rappresentano alcune delle migliori soluzioni basate sull'intelligenza artificiale oggi disponibili, ognuna delle quali offre caratteristiche e vantaggi unici che soddisfano un'ampia gamma di esigenze. Man mano che l’intelligenza artificiale continua ad evolversi, questi strumenti diventeranno senza dubbio ancora più parte integrante del successo delle organizzazioni basate sui dati.
