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データ アナリスト向けの 6 つのベスト AI ツール (2024 年 XNUMX 月)
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データ分析 は現在、データドリブンな組織の中核となる機能の 1 つです。これにより、企業は生データを有益な洞察に変換し、より良い意思決定プロセスを推進できるようになります。データ分析の最も優れた点は、専門家とその分野でのバックグラウンドが限られている人の両方を対象としたツールが数多く市販されているということです。これらのツールは、データの視覚化、分析、追跡に役立ち、ビジネス目標を達成するために必要な洞察を導き出すことができます。
分析における AI
AI は、効果的なデータ分析戦略の推進力です。 これは、強力かつ効率的で親しみやすいデータ処理方法です。
人工知能は大量のデータを調べて、ビジネス プロセスを改善するための洞察を引き出すために使用できる傾向とパターンを見つけます。 AI はまた、すべてのデータを XNUMX つのソリューションに集めてデータ分析を合理化し、ユーザーがデータの完全な概要を把握できるようにします。 AI とデータを組み合わせて予測 AI を実現すると、ユーザーは予測を作成し、特定のシナリオを分析して成功の可能性を判断できます。
AI を活用したデータ分析ツールは、このデータ主導の世界で成功を目指す組織にとって鍵となります。
ここで見てみましょう データ アナリスト向けの 6 つのベスト AI ツール:
1. ジュリアスAI
Julius AI は、直感的で使いやすい方法で複雑なデータを解釈、分析、視覚化するインテリジェントなデータ アナリスト ツールです。 その威力は、データ サイエンティストや統計学者ではない人でも、データ分析をアクセスしやすく実用的なものにする能力にあります。
スプレッドシート (.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv)、Google スプレッドシート、Postgres データベースを含むがこれらに限定されない、あらゆるデータ ファイル形式をサポートします。
データ ソースをリンクした後、チャット ページで自然言語プロンプトを使用してデータ ソースを分析できます。洞察を求めたり、Julius にビジュアライゼーションを作成するように指示したりしてみてください。
このツールは、使いやすく単純なプロジェクトに最適です。
Tableau の利点の一部を次に示します。
- チャット インターフェイスでソースに直接リンクします。
- 複数のタブを使用してスプレッドシートを分析します。
- 各ユーザーは自分のデータにのみアクセスできるため、厳格なアクセス制御が行われます。
- 使いやすい。
2. データラボ
DataLab は、実用的な洞察へのデータ変換を簡素化し、加速するように設計された AI を活用したデータ ノートブックです。強力な統合開発環境 (IDE) と生成 AI テクノロジを組み合わせて、ユーザーが直感的なチャット インターフェイスを通じてデータを操作できるようにします。この設定により、ユーザーは複数のツールを切り替えることなく、コードの作成、更新、デバッグ、データの分析、包括的なレポートの生成が可能になります。
DataLab の AI アシスタントを使用すると、ユーザーは「データとチャット」できるため、簡単に迅速に洞察を得ることができます。コードの作成と修正、データ構造の説明、コンテキストを認識した提案の提供を支援し、全体的なワークフロー効率を向上させます。 DataLab はリアルタイム コラボレーションもサポートしているため、チームがデータ プロジェクトで協力し、洞察を共有し、バージョン管理をシームレスに維持できるようになります。
ユーザーがデータを探索すると、DataLab は簡単にカスタマイズして共有できるライブ更新レポートを自動的に作成します。 CSV ファイル、Google スプレッドシート、Snowflake、BigQuery などのさまざまなデータ ソースに接続し、データのインポートと分析を簡単にします。
- DataLab は、直感的なデータ対話のためのチャット インターフェイスを備えた AI を活用したデータ ノートブックです。
- AI アシスタントは、コードの作成、修正、およびコンテキストに応じた提案の提供を支援します。
- シームレスなチーム プロジェクトとバージョン管理のためのリアルタイム コラボレーションをサポートします。
- カスタマイズと共有が簡単なライブ更新レポートを自動的に作成します。
- CSV ファイル、Google スプレッドシート、Snowflake、BigQuery などのさまざまなデータ ソースに接続します。
2. Microsoft パワー BI
データ分析用のもう XNUMX つのトップ AI ツールは Microsoft Power BI です。これは、ユーザーがデータを分類し、視覚化して洞察を得ることができる非常に便利なビジネス インテリジェンス プラットフォームです。 このプラットフォームを使用すると、ユーザーはほぼすべてのソースからデータをインポートでき、すぐにレポートやダッシュボードの構築を開始できます。
Microsoft Power BI を使用すると、ユーザーは機械学習モデルを構築し、他の AI を利用した機能を利用してデータを分析することもできます。ネイティブ Excel 統合や Azure Machine Learning との統合など、複数の統合がサポートされています。企業がすでに Microsoft ツールを使用している場合は、データ レポート、データ視覚化、ダッシュボードの構築のために Power BI を簡単に実装できます。
Microsoft Power BI の利点の一部を次に示します。
- 既存のアプリケーションとシームレスに統合します。
- パーソナライズされたダッシュボードを作成します。
- 安全なレポートの発行に役立ちます。
- メモリと速度の制限はありません。
3. ポリマーの分析
データ アナリストにとってもう XNUMX つの優れたオプションである Polymer は、データを合理化された柔軟で強力なデータベースに変換する強力な AI を提供する堅牢な AI ツールです。 他の優れた AI ツールと同様に、Polymer の最も優れた点の XNUMX つはコーディングを必要としないことです。
このツールは AI を利用してデータを分析し、ユーザーのデータに対する理解を向上させます。 Polymer は、長いオンボーディング プロセスを必要とせずにこれらすべてを実現します。 ユーザーが行う必要があるのは、スプレッドシートをプラットフォームにアップロードすることだけで、スプレッドシートが合理化されたデータベースに即座に変換され、そこから洞察を得ることができます。
Polymer は、ユーザーのスプレッドシートを「即座に検索可能、インテリジェント、インタラクティブ」にする唯一のツールであることを誇りに思っています。 このツールは、データ アナリスト、デジタル マーケティング担当者、コンテンツ クリエイターなど、幅広い専門家によって使用されています。
ポリマーの利点のいくつかを次に示します。
- データをデータベースに変換する堅牢な AI ツール。
- コーディングは必要ありません。
- データを分析し、ユーザーの理解を向上させます。
- スプレッドシートを検索可能かつインタラクティブにします。
4. アッキオ
データ アナリスト向けのベスト AI ツール 5 つのリストの終わりに近づいているのは、ユーザーがデータを分析して潜在的な結果を予測するためのビジネス分析および予測ツールである Akkio です。 このツールは初心者を対象としており、データの使用を始めたいユーザーに最適です。
AI ツールを使用すると、ユーザーはデータセットをアップロードして、予測したい変数を選択できます。これは、Akkio がその変数を中心にニューラル ネットワークを構築するのに役立ちます。 予測分析、マーケティング、販売に非常に役立ちます。 このリストにある他の多くの上位ツールと同様に、Akkio には事前のコーディング経験は必要ありません。
Akkio はアップロードされたデータの 80% をトレーニング データとして使用し、残りの 20% を検証データとして使用します。 AI ツールは結果を予測するのではなく、モデルの精度評価を提供し、誤検知を抽出します。
Akkio の利点は次のとおりです。
- コード不要の機械学習プラットフォーム。
- データの取り扱いを始めたい初心者に最適です。
- 選択した変数を中心にニューラル ネットワークを構築します。
- モデルの精度評価。
5. モンキーラーン
データ分析に最適な 5 つの AI ツールのリストを締めくくるのは、MonkeyLearn です。これは、AI データ分析機能を使用して、ユーザーがデータを視覚化し、再配置できるようにする、コーディング不要のプラットフォームです。
MonkeyLearn には、ユーザーのニーズに合わせてデータを即座に分析および視覚化する、AI を活用した複数のテキスト分析ツールが含まれています。 また、テキスト分類子とテキスト抽出子のセットアップにも使用できます。これらは、トピックや意図に応じてデータを自動的に並べ替えたり、製品の機能やユーザー データを抽出したりするのに役立ちます。
ビジネス ワークフローの自動化とテキストの分析を機械学習に依存することで、MonkeyLearn は手動のデータ処理にかかる時間を節約できます。 ユーザーに最も好まれている機能の XNUMX つは、チケットが受信されると自動的にチケットからデータを取得する MonkeyLearn の機能です。これは、キーワードと高度なテキスト分析を通じてデータを分類し、特定のテキストを強調表示して分類して並べ替えと処理を容易にします。
MonkeyLearn の利点の一部を次に示します。
- ラベル内のテキストを簡単な方法で分類します。
- フィードバックの整理、整理、視覚化が簡単になります。
- コーディングは必要ありません。
- ビジネス ワークフローを自動化し、テキストを分析することで時間を節約します。
6. タブロー
もう XNUMX つのトップ ツールは Tableau です。これは、ユーザーがデータを操作できるようにする分析およびデータ視覚化プラットフォームです。 Tableau の最大のセールス ポイントの XNUMX つは、コーディングの知識が必要ないことです。 Tableau を使用すると、ユーザーはレポートを作成し、デスクトップとモバイル プラットフォーム間で共有できます。
データ分析ツールは、データの視覚化と分析をサポートし、ブラウザー内で共有したりアプリケーションに埋め込んだりできるレポートを作成します。 これらはすべて、Tableau がクラウドまたはオンプレミスで実行されているときに実行できます。
Tableau プラットフォームが実行されるクエリ言語は VizQL と呼ばれ、ドラッグ アンド ドロップのダッシュボードと視覚化コンポーネントをバックエンド クエリに変換します。 また、エンドユーザーのパフォーマンスの最適化もほとんど必要ありません。
Tableau の利点の一部を次に示します。
- 複雑な計算、データ ブレンディング、ダッシュボードをサポートします。
- インタラクティブなビジュアライゼーションをすばやく作成します。
- 実装のしやすさ
- 大量のデータを処理します。
まとめ
結論として、人工知能 (AI) の統合は、 データ分析 組織がデータを解釈して利用する方法に革命をもたらしています。 AI を活用した分析ツールはデータ処理を合理化し、より適切な意思決定を促進し、ビジネス戦略を強化する貴重な洞察を明らかにします。 AI を活用することで、企業は膨大なデータセットを効率的に分析し、結果を予測し、運用を最適化して、データ主導の世界で競争力を維持することができます。
これらの高度なツールは、経験豊富な専門家と初心者の両方に対応し、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、広範なコーディング知識を必要としません。直感的なビジュアライゼーションの作成からワークフローの自動化、予測機能の強化に至るまで、AI 分析ツールはユーザーがデータに基づいた意思決定をより正確かつ迅速に行えるようにします。
この記事で取り上げたツールは、現在利用可能な最高の AI 主導ソリューションの一部を表しており、それぞれが幅広いニーズに対応する独自の機能とメリットを提供します。 AI が進化し続けるにつれて、これらのツールは間違いなくデータ駆動型組織の成功にとってさらに不可欠なものとなるでしょう。
