6 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)

ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ ດຽວນີ້ເປັນໜຶ່ງໃນໜ້າທີ່ຫຼັກພາຍໃນອົງກອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສາມາດຂັບເຄື່ອນຂະບວນການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ. ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນວ່າມີເຄື່ອງມືຈໍານວນຫຼາຍໃນຕະຫຼາດສໍາລັບທັງຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຜູ້ທີ່ມີພື້ນຖານຈໍາກັດໃນພາກສະຫນາມ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງພາບ, ວິເຄາະ, ແລະຕິດຕາມຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍທຸລະກິດຂອງທ່ານ. 

AI ໃນການວິເຄາະ

AI ເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຍຸດທະສາດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ມັນ​ເປັນ​ວິ​ທີ​ທີ່​ມີ​ອໍາ​ນາດ​, ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​, ແລະ​ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ມວນ​ຜົນ​ຂໍ້​ມູນ​. 

ປັນຍາປະດິດກວດສອບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຊອກຫາແນວໂນ້ມ ແລະຮູບແບບທີ່ສາມາດໃຊ້ເພື່ອຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການປັບປຸງຂະບວນການທຸລະກິດ. AI ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍການລວມຂໍ້ມູນທັງຫມົດເຂົ້າໄປໃນການແກ້ໄຂຫນຶ່ງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີພາບລວມຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. ເມື່ອ AI ແລະຂໍ້ມູນຖືກລວມເຂົ້າກັນສໍາລັບ Predictive AI, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພັດທະນາການຄາດຄະເນແລະວິເຄາະສະຖານະການບາງຢ່າງເພື່ອກໍານົດໂອກາດທີ່ຈະປະສົບຜົນສໍາເລັດ. 

ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແມ່ນກຸນແຈ ສຳ ລັບອົງການໃດ ໜຶ່ງ ທີ່ຊອກຫາຄວາມ ສຳ ເລັດໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນນີ້.

ນີ້ແມ່ນເບິ່ງຢູ່ 6 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ: 

1. Julius A.I.

Julius AI ເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນອັດສະລິຍະທີ່ຕີຄວາມໝາຍ, ວິເຄາະ ແລະສະແດງພາບຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໃນລັກສະນະທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ແລະເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້. ພະລັງງານຂອງມັນແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ແລະສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືສະຖິຕິ.

ພວກມັນສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບໄຟລ໌ຂໍ້ມູນໃດໆ, ລວມທັງແຕ່ບໍ່ຈໍາກັດກັບ Spreadsheets (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets, ແລະຖານຂໍ້ມູນ Postgres.

ຫຼັງຈາກການເຊື່ອມໂຍງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດວິເຄາະມັນດ້ວຍພາສາທໍາມະຊາດໃນຫນ້າສົນທະນາ - ລອງຖາມຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼືຊີ້ບອກ Julius ເພື່ອສ້າງການເບິ່ງເຫັນ.

ເຄື່ອງມືນີ້ແມ່ນດີທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ງ່າຍແລະໂຄງການງ່າຍດາຍ.

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Tableau: 

• ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງໂດຍກົງໃນການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາ.
• ວິເຄາະສະເປຣດຊີດດ້ວຍຫຼາຍແຖບ.
•  ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ຢ່າງ​ເຂັ້ມ​ງວດ, ເປັນ​ຜູ້​ໃຊ້​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​ພຽງ​ແຕ່​ມີ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ຕົນ​ເອງ.
• ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້.

ອ່ານການທົບທວນຄືນ

ຢ້ຽມຢາມ Julius AI →

2. DataLab

DataLab ເປັນປື້ມບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ AI ອອກແບບມາເພື່ອງ່າຍ ແລະເລັ່ງການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້. ມັນລວມສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບປະສົມປະສານທີ່ມີປະສິດທິພາບ (IDE) ກັບເຕັກໂນໂລຊີ AI ການຜະລິດ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາ intuitive. ການຕັ້ງຄ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຂຽນ, ປັບປຸງ, ແລະແກ້ໄຂລະຫັດ, ວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະສ້າງບົດລາຍງານທີ່ສົມບູນແບບໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງປ່ຽນລະຫວ່າງຫຼາຍເຄື່ອງມື.

ຜູ້ຊ່ວຍ AI ໃນ DataLab ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດ 'ສົນທະນາກັບຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ,' ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງໄວວາ. ມັນຊ່ວຍຂຽນແລະແກ້ໄຂລະຫັດ, ອະທິບາຍໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ແລະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບສະພາບການ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກໂດຍລວມ. DataLab ຍັງສະຫນັບສະຫນູນການຮ່ວມມືແບບສົດໆ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນໃນໂຄງການຂໍ້ມູນ, ແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈ, ແລະຮັກສາການຄວບຄຸມເວີຊັນຢ່າງລຽບງ່າຍ.

ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ໃຊ້ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ, DataLab ອັດຕະໂນມັດສ້າງລາຍງານການອັບເດດສົດໆທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ແລະແບ່ງປັນຢ່າງງ່າຍດາຍ. ມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆເຊັ່ນໄຟລ໌ CSV, Google Sheets, Snowflake, ແລະ BigQuery, ເຮັດໃຫ້ການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະກົງໄປກົງມາ.

• DataLab ເປັນປື້ມບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ມີການໂຕ້ຕອບການສົນທະນາສໍາລັບການໂຕ້ຕອບຂໍ້ມູນ intuitive.
• ຜູ້ຊ່ວຍ AI ຊ່ວຍໃນການຂຽນລະຫັດ, ການແກ້ໄຂ, ແລະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບສະພາບການ.
• ສະຫນັບສະຫນູນການຮ່ວມມືໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບໂຄງການທີມງານ seamless ແລະການຄວບຄຸມສະບັບ.
• ສ້າງລາຍງານການອັບເດດສົດໂດຍອັດຕະໂນມັດທີ່ງ່າຍຕໍ່ການປັບແຕ່ງ ແລະແບ່ງປັນ.
• ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆເຊັ່ນໄຟລ໌ CSV, Google Sheets, Snowflake, ແລະ BigQuery.

ເຂົ້າເບິ່ງ DataLab →

2. Microsoft Power BI

ເຄື່ອງມື AI ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Microsoft Power BI, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມຄວາມສະຫລາດທາງທຸລະກິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດສູງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຈັດຮຽງຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າແລະເບິ່ງມັນສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈ. ເວທີດັ່ງກ່າວອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຈາກເກືອບທຸກແຫຼ່ງ, ແລະພວກເຂົາສາມາດເລີ່ມຕົ້ນສ້າງບົດລາຍງານແລະ dashboards ທັນທີ. 

Microsoft Power BI ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະນໍາໃຊ້ຄຸນສົມບັດອື່ນໆທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມໂຍງຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມໂຍງ Excel ແບບພື້ນເມືອງແລະການເຊື່ອມໂຍງກັບ Azure Machine Learning. ຖ້າວິສາຫະກິດໃຊ້ເຄື່ອງມືຂອງ Microsoft ແລ້ວ, Power BI ສາມາດຖືກປະຕິບັດໄດ້ງ່າຍສໍາລັບການລາຍງານຂໍ້ມູນ, ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ແລະສໍາລັບການກໍ່ສ້າງ dashboards. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Microsoft Power BI: 

• ປະສົມປະສານເຂົ້າກັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
• ສ້າງ dashboards ສ່ວນບຸກຄົນ. 
• ຊ່ວຍເຜີຍແຜ່ບົດລາຍງານທີ່ປອດໄພ.
• ບໍ່ມີຂໍ້ ຈຳ ກັດຄວາມ ຈຳ ແລະຄວາມໄວ. 

ເຂົ້າເບິ່ງ Microsoft →

3. Polymer

ທາງເລືອກທີ່ດີອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Polymer, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມື AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສະຫນອງ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະມີປະສິດທິພາບ. ຄ້າຍຄືກັນກັບເຄື່ອງມື AI ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ອື່ນໆ, ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ Polymer ແມ່ນວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະຫັດໃດໆ. 

ເຄື່ອງມືແມ່ນອີງໃສ່ AI ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບມັນ. Polymer ບັນລຸໄດ້ທັງຫມົດນີ້ໂດຍບໍ່ມີການຂະບວນການ onboarding ຍາວ. ຜູ້ໃຊ້ທັງໝົດຕ້ອງເຮັດຄືການອັບໂຫລດສະເປຣດຊີດຂອງພວກເຂົາໃສ່ເວທີເພື່ອປ່ຽນມັນໃຫ້ກາຍເປັນຖານຂໍ້ມູນທີ່ປັບປຸງໄດ້ທັນທີ ເຊິ່ງສາມາດສຳຫຼວດຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້. 

Polymer ພູມໃຈໃນຕົວຂອງມັນເອງທີ່ເປັນເຄື່ອງມືດຽວທີ່ເຮັດໃຫ້ສະເປຣດຊີດຂອງຜູ້ໃຊ້ "ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້, ສະຫຼາດ, ແລະໂຕ້ຕອບໄດ້ທັນທີ." ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກກາລະຕະຫຼາດດິຈິຕອນ, ຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາ, ແລະອື່ນໆ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Polymer: 

• ເຄື່ອງມື AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນ. 
• ບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະຫັດໃດໆ.
• ວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. 
• ເຮັດໃຫ້ສະເປຣດຊີດສາມາດຊອກຫາໄດ້ ແລະໂຕ້ຕອບໄດ້. 

ຢ້ຽມຢາມ Polymer →

4. ອາຄາໂກ

ໃກ້ຈະສິ້ນສຸດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Akkio, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະທຸລະກິດແລະການຄາດຄະເນສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາແລະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. 

ເຄື່ອງມື AI ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດອັບໂຫລດຊຸດຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າແລະເລືອກຕົວແປທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການຄາດຄະເນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ Akkio ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ປະມານຕົວແປນັ້ນ. ມັນເປັນປະໂຫຍດສູງສໍາລັບການວິເຄາະຄາດຄະເນ, ການຕະຫຼາດ, ແລະການຂາຍ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືຊັ້ນນໍາອື່ນໆໃນບັນຊີລາຍຊື່ນີ້, Akkio ບໍ່ຕ້ອງການປະສົບການການຂຽນລະຫັດກ່ອນ. 

Akkio ໃຊ້ 80 ເປີເຊັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກອັບໂຫລດເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ແລະອີກ 20 ເປີເຊັນແມ່ນໃຊ້ເປັນຂໍ້ມູນການກວດສອບ. ແທນທີ່ຈະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ, ເຄື່ອງມື AI ໃຫ້ຄະແນນຄວາມຖືກຕ້ອງສໍາລັບແບບຈໍາລອງແລະດຶງເອົາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Akkio: 

• ເວທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີລະຫັດ.
• ດີເລີດສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊອກຫາເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.
• ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ປະມານຕົວແປທີ່ເລືອກ.
• ການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຈໍາລອງ.

ຢ້ຽມຢາມ Akkio →

5. MonkeyLearn

ປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ MonkeyLearn, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ບໍ່ມີລະຫັດອື່ນທີ່ໃຊ້ຄຸນສົມບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ AI ​​ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເບິ່ງເຫັນແລະຈັດລຽງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາຄືນໃຫມ່. 

MonkeyLearn ປະກອບມີເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຫຼາຍອັນທີ່ວິເຄາະ ແລະສະແດງຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ທັນທີ. ມັນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕັ້ງຄ່າຕົວຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແລະຕົວສະກັດຂໍ້ຄວາມ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຈັດຮຽງຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດຕາມຫົວຂໍ້ຫຼືຄວາມຕັ້ງໃຈ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສະກັດຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນຫຼືຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້. 

ດ້ວຍການອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທຸລະກິດອັດຕະໂນມັດ ແລະວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, MonkeyLearn ສາມາດປະຫຍັດເວລາການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນດ້ວຍມືໄດ້ຫຼາຍຊົ່ວໂມງ. ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ຜູ້ໃຊ້ມັກທີ່ສຸດແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ MonkeyLearn ທີ່ຈະດຶງຂໍ້ມູນຈາກຕົ໋ວອັດຕະໂນມັດເມື່ອພວກເຂົາເຂົ້າມາ. ມັນຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຜ່ານຄໍາສໍາຄັນແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມລະດັບສູງ, ແລະເນັ້ນໃສ່ຂໍ້ຄວາມສະເພາະແລະຈັດປະເພດມັນເພື່ອຈັດລຽງແລະປຸງແຕ່ງໄດ້ງ່າຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ MonkeyLearn: 

• ຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໃນປ້າຍຊື່ດ້ວຍວິທີງ່າຍໆ.
• ເຮັດ​ໃຫ້​ມັນ​ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ທໍາ​ຄວາມ​ສະ​ອາດ​, ຈັດ​ຕັ້ງ​, ແລະ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຄໍາ​ຄຶດ​ຄໍາ​ເຫັນ​. 
• ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃສ່ລະຫັດ. 
• ປະຢັດຊົ່ວໂມງໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງທຸລະກິດອັດຕະໂນມັດ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ. 

ເຂົ້າເບິ່ງ MonkeyLearn →

6. ຕາຕະລາງ

ເຄື່ອງມືຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນ Tableau, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມການວິເຄາະແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ຫນຶ່ງໃນຈຸດຂາຍຍອດນິຍົມຂອງ Tableau ແມ່ນວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບການຂຽນລະຫັດໃດໆ. ດ້ວຍ Tableau, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງບົດລາຍງານແລະແບ່ງປັນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນທົ່ວ desktop ແລະເວທີມືຖື. 

ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະຫນັບສະຫນູນການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະເພື່ອສ້າງບົດລາຍງານທີ່ສາມາດແບ່ງປັນພາຍໃນຕົວທ່ອງເວັບຫຼືຝັງຢູ່ໃນແອັບພລິເຄຊັນ. ທັງໝົດນີ້ສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນຂະນະທີ່ Tableau ຖືກແລ່ນຢູ່ໃນເມຄ ຫຼືຢູ່ໃນສະຖານທີ່. 

ພາສາແບບສອບຖາມທີ່ແພລະຕະຟອມ Tableau ແລ່ນຢູ່ນັ້ນເອີ້ນວ່າ VizQL, ເຊິ່ງແປວ່າແຖບການລາກ ແລະ ວາງ ແລະອົງປະກອບການເບິ່ງເຫັນພາບເຂົ້າໄປໃນແບບສອບຖາມດ້ານຫຼັງ. ມັນຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຕ້ອງການພຽງເລັກນ້ອຍສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Tableau: 

• ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຊັບ​ຊ້ອນ​, ການ​ປະ​ສົມ​ຂໍ້​ມູນ​, ແລະ dashboarding​. 
• ສ້າງສາຍຕາແບບໂຕ້ຕອບໄດ້ໄວ. 
• ຄວາມງ່າຍຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ
• ຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. 

ໄປ​ຢ້ຽມ​ຢາມ Tableau →

Summary

ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການເຊື່ອມໂຍງຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າໄປໃນ ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ ແມ່ນການປະຕິວັດວິທີການອົງການຈັດຕັ້ງຕີຄວາມຫມາຍແລະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ປັບປຸງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນເຈາະເລິກທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ຂັບເຄື່ອນການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ ແລະປັບປຸງຍຸດທະສາດທຸລະກິດ. ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ AI, ທຸລະກິດສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານ, ຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້ໃນໂລກທີ່ມີຂໍ້ມູນ.

ເຄື່ອງມືທີ່ກ້າວໜ້າເຫຼົ່ານີ້ຕອບສະໜອງໃຫ້ແກ່ທັງຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີລະດູການ, ສະເໜີການໂຕ້ຕອບທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ ແລະ ກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການຄວາມຮູ້ການຂຽນລະຫັດຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຈາກການສ້າງພາບທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ເຖິງການສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ ແລະເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາ, ເຄື່ອງມືການວິເຄາະ AI ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຕັດສິນໃຈດ້ວຍຂໍ້ມູນໄດ້ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະຄວາມໄວຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເຄື່ອງມືທີ່ເນັ້ນໃສ່ໃນບົດຄວາມນີ້ສະແດງເຖິງບາງວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້, ແຕ່ລະຄົນສະເຫນີຄຸນສົມບັດແລະຜົນປະໂຫຍດທີ່ເປັນເອກະລັກທີ່ຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫລາກຫລາຍ. ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແນ່ນອນຈະກາຍເປັນສ່ວນປະກອບສໍາຄັນຫຼາຍຕໍ່ກັບຄວາມສໍາເລັດຂອງອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.