6 լավագույն AI գործիքներ տվյալների վերլուծաբանների համար (հունիս 2024)

Տվյալների վերլուծություն այժմ տվյալների վրա հիմնված ցանկացած կազմակերպության հիմնական գործառույթներից մեկն է: Այն թույլ է տալիս ընկերություններին չմշակված տվյալները վերածել օգտակար պատկերացումների, որոնք կարող են ավելի լավ որոշումներ կայացնել: Տվյալների վերլուծության լավագույն մասն այն է, որ շուկայում կան բազմաթիվ գործիքներ ինչպես մասնագետների, այնպես էլ ոլորտում սահմանափակ առաջադիմություն ունեցողների համար: Այս գործիքներն օգնում են ձեզ պատկերացնել, վերլուծել և հետևել տվյալները, որպեսզի կարողանաք ստանալ ձեր բիզնես նպատակներին հասնելու համար անհրաժեշտ պատկերացումները: 

AI-ն Analytics-ում

AI-ն շարժիչ ուժն է տվյալների վերլուծության ցանկացած արդյունավետ ռազմավարության հետևում: Դա տվյալների մշակման հզոր, արդյունավետ և մատչելի միջոց է: 

Արհեստական ​​ինտելեկտը ուսումնասիրում է հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ գտնելու միտումներ և օրինաչափություններ, որոնք կարող են օգտագործվել բիզնես գործընթացների բարելավման համար պատկերացումներ ստանալու համար: AI-ն նաև օգնում է պարզեցնել տվյալների վերլուծությունը՝ բոլոր տվյալները մեկ լուծման մեջ ներդնելով՝ հնարավորություն տալով օգտվողներին ունենալ տվյալների ամբողջական ակնարկ: Երբ AI-ն և տվյալները համակցվում են Predictive AI-ի համար, օգտվողները կարող են մշակել կանխատեսումներ և վերլուծել որոշակի սցենարներ՝ որոշելու հաջողության շանսերը: 

AI-ով աշխատող տվյալների վերլուծության գործիքները առանցքային են ցանկացած կազմակերպության համար, որը ցանկանում է հաջողության հասնել տվյալների վրա հիմնված այս աշխարհում:

Ահա մի հայացք է 6 լավագույն AI գործիքներ տվյալների վերլուծաբանների համար: 

1. Յուլիուս Ա.Ի

Julius AI-ն տվյալների վերլուծության խելացի գործիք է, որը մեկնաբանում, վերլուծում և պատկերացնում է բարդ տվյալները ինտուիտիվ, օգտագործողի համար հարմար եղանակով: Նրա ուժը տվյալների վերլուծությունը մատչելի և գործող դարձնելու ունակության մեջ է, նույնիսկ նրանց համար, ովքեր տվյալների գիտնական կամ վիճակագիր չեն:

Նրանք աջակցում են տվյալների ֆայլի ցանկացած ձևաչափ, ներառյալ, բայց չսահմանափակվելով աղյուսակների (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb, .csv), Google Sheets և Postgres տվյալների բազաներով:

Տվյալների աղբյուրը կապելուց հետո դուք կարող եք վերլուծել այն բնական լեզվով հուշումներով Զրույցի էջում. փորձեք պատկերացումներ խնդրել կամ ուղղորդել Ջուլիուսին պատկերացում ստեղծելու համար:

Այս գործիքը լավագույնն է հեշտ օգտագործման և պարզ նախագծերի համար:

Ահա Tableau-ի որոշ առավելություններ. 

• Հղում դեպի աղբյուր անմիջապես զրուցի միջերեսում:
• Վերլուծեք աղյուսակները բազմաթիվ ներդիրներով:
•  Խիստ մուտքի հսկողություն, քանի որ յուրաքանչյուր օգտատեր մուտք ունի միայն իր սեփական տվյալներին:
• Հեշտ է օգտագործման համար.

Կարդացեք վերանայում →

Այցելեք Julius AI →

2. DataLab

DataLab-ը AI-ով աշխատող տվյալների նոթատետր է, որը նախատեսված է պարզեցնելու և արագացնելու տվյալների փոխակերպումը գործող պատկերացումների: Այն համատեղում է հզոր ինտեգրված զարգացման միջավայրը (IDE) գեներատիվ AI տեխնոլոգիայի հետ՝ թույլ տալով օգտվողներին փոխազդել իրենց տվյալների հետ ինտուիտիվ չաթի ինտերֆեյսի միջոցով: Այս կարգավորումը թույլ է տալիս օգտվողներին գրել, թարմացնել և կարգաբերել կոդը, վերլուծել տվյալները և ստեղծել համապարփակ հաշվետվություններ՝ առանց մի քանի գործիքների միջև անցնելու անհրաժեշտության:

AI Assistant-ը DataLab-ում օգտատերերին հնարավորություն է տալիս «զրուցել իրենց տվյալների հետ»՝ հեշտացնելով արագ պատկերացումներ ստանալը: Այն օգնում է գրել և շտկել ծածկագիրը, բացատրել տվյալների կառուցվածքները և տրամադրում է համատեքստին ծանոթ առաջարկներ՝ բարձրացնելով ընդհանուր աշխատանքային հոսքի արդյունավետությունը: DataLab-ը նաև աջակցում է իրական ժամանակի համագործակցությանը, որը թիմերին թույլ է տալիս միասին աշխատել տվյալների նախագծերի վրա, կիսվել պատկերացումներով և անխափան պահպանել տարբերակի կառավարումը:

Երբ օգտվողներն ուսումնասիրում են իրենց տվյալները, DataLab-ն ավտոմատ կերպով ստեղծում է թարմացվող հաշվետվություններ, որոնք կարող են հարմարեցվել և առանց ջանքերի համօգտագործվել: Այն միանում է տվյալների տարբեր աղբյուրներին, ինչպիսիք են CSV ֆայլերը, Google Sheets-ը, Snowflake-ը և BigQuery-ը՝ պարզեցնելով տվյալների ներմուծումն ու վերլուծությունը:

• DataLab-ը AI-ով աշխատող տվյալների նոթատետր է՝ չաթի ինտերֆեյսով՝ ինտուիտիվ տվյալների փոխազդեցության համար:
• AI Assistant-ն օգնում է կոդ գրելու, շտկելու և համատեքստին ծանոթ առաջարկներ տրամադրելու հարցում:
• Աջակցում է իրական ժամանակի համագործակցությանը թիմային անխափան նախագծերի և տարբերակների վերահսկման համար:
• Ավտոմատ կերպով ստեղծում է թարմացվող հաշվետվություններ, որոնք հեշտ է հարմարեցնել և համօգտագործել:
• Միանում է տվյալների տարբեր աղբյուրներին, ինչպիսիք են CSV ֆայլերը, Google Sheets, Snowflake և BigQuery:

Այցելեք DataLab →

2. Microsoft Power BI- ն

Տվյալների վերլուծության մեկ այլ լավագույն AI գործիքը Microsoft Power BI-ն է, որը շատ օգտակար բիզնես ինտելեկտի հարթակ է, որը թույլ է տալիս օգտվողներին տեսակավորել իրենց տվյալները և պատկերացնել դրանք պատկերացումների համար: Պլատֆորմը թույլ է տալիս օգտվողներին ներմուծել տվյալներ գրեթե ցանկացած աղբյուրից, և նրանք կարող են անմիջապես սկսել հաշվետվությունների և վահանակների կառուցումը: 

Microsoft Power BI-ն նաև հնարավորություն է տալիս օգտատերերին ստեղծել մեքենայական ուսուցման մոդելներ և օգտագործել AI-ով աշխատող այլ հնարավորություններ՝ տվյալների վերլուծության համար: Այն աջակցում է բազմաթիվ ինտեգրացիաների, ինչպիսիք են բնիկ Excel-ի ինտեգրումը և Azure Machine Learning-ի հետ ինտեգրումը: Եթե ​​ձեռնարկությունն արդեն օգտագործում է microsoft գործիքներ, Power BI-ն կարող է հեշտությամբ կիրառվել տվյալների հաղորդման, տվյալների վիզուալիզացիայի և վահանակներ կառուցելու համար: 

Ահա Microsoft Power BI-ի որոշ առավելություններ. 

• Անխափան կերպով ինտեգրվում է գոյություն ունեցող հավելվածներին:
• Ստեղծում է անհատականացված վահանակներ: 
• Օգնում է հրապարակել անվտանգ հաշվետվություններ:
• Հիշողության և արագության սահմանափակումներ չկան: 

Այցելեք Microsoft →

3. Պոլիմերային

Տվյալների վերլուծաբանների համար մեկ այլ հիանալի տարբերակ է Polymer-ը, որը AI-ի հզոր գործիք է, որն առաջարկում է հզոր AI՝ տվյալները վերածելու պարզեցված, ճկուն և հզոր տվյալների բազայի: Ինչպես այլ հիանալի AI գործիքներ, Polymer-ի լավագույն կողմերից մեկն այն է, որ այն չի պահանջում որևէ կոդավորում: 

Գործիքը հենվում է AI-ի վրա՝ տվյալների վերլուծության և օգտատերերի կողմից դրանց ըմբռնումը բարելավելու համար: Պոլիմերն այս ամենին հասնում է առանց երկարատև տեղադրման գործընթացի: Այն ամենը, ինչ օգտատերը պետք է անի, իր աղյուսակը հարթակ վերբեռնելու համար այն անմիջապես վերածելու է պարզեցված տվյալների բազայի, որն այնուհետև կարելի է ուսումնասիրել պատկերացումների համար: 

Polymer-ը հպարտանում է նրանով, որ այն միակ գործիքն է, որը օգտվողների աղյուսակները դարձնում է «որոնելի, խելացի և ինտերակտիվ անմիջապես»: Գործիքը օգտագործվում է մասնագետների լայն շրջանակի կողմից, ներառյալ տվյալների վերլուծաբանները, թվային շուկայավարները, բովանդակություն ստեղծողները և այլն: 

Ահա պոլիմերի մի քանի առավելություններ. 

• Հզոր AI գործիք, որը տվյալները վերածում է տվյալների բազայի: 
• Չի պահանջում որևէ կոդավորում:
• Վերլուծում է տվյալները և բարելավում օգտվողների ըմբռնումը: 
• Աղյուսակները դարձնում է որոնելի և ինտերակտիվ: 

Այցելեք Polymer →

4. Ակկիո

Տվյալների վերլուծաբանների համար մեր 5 լավագույն AI գործիքների ցանկի ավարտին է մոտենում Akkio-ն, որը բիզնեսի վերլուծության և կանխատեսման գործիք է օգտատերերի համար՝ վերլուծելու իրենց տվյալները և կանխատեսելու հնարավոր արդյունքները: Գործիքը նախատեսված է սկսնակների համար և իդեալական է այն օգտվողների համար, ովքեր ցանկանում են սկսել իրենց տվյալները: 

AI գործիքը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս վերբեռնել իրենց տվյալների բազան և ընտրել այն փոփոխականը, որը նրանք ցանկանում են կանխատեսել, ինչը օգնում է Akkio-ին նեյրոնային ցանց կառուցել այդ փոփոխականի շուրջ: Այն շատ օգտակար է կանխատեսող վերլուծության, շուկայավարման և վաճառքի համար: Ինչպես այս ցուցակի այլ լավագույն գործիքներից շատերը, Akkio-ն չի պահանջում որևէ նախնական կոդավորման փորձ: 

Akkio-ն օգտագործում է վերբեռնված տվյալների 80 տոկոսը որպես վերապատրաստման տվյալներ, իսկ մնացած 20 տոկոսը՝ որպես վավերացման տվյալներ: Արդյունքները կանխատեսելու փոխարեն, AI գործիքն առաջարկում է մոդելների ճշգրտության վարկանիշ և դուրս է բերում կեղծ դրական արդյունքներ: 

Ահա Akkio-ի որոշ առավելություններ. 

• Առանց կոդերի մեքենայական ուսուցման հարթակ:
• Հիանալի է սկսնակների համար, ովքեր ցանկանում են սկսել տվյալների հետ:
• Կառուցեք նեյրոնային ցանց ընտրված փոփոխականների շուրջ:
• Մոդելների ճշգրտության գնահատական:

Այցելեք Akkio →

5. MonkeyLearn

Տվյալների վերլուծության համար 5 լավագույն AI գործիքների մեր ցանկը փակում է MonkeyLearn-ը, որը ևս մեկ առանց կոդավորման հարթակ է, որն օգտագործում է AI տվյալների վերլուծության առանձնահատկությունները՝ օգնելու օգտվողներին պատկերացնել և վերադասավորել իրենց տվյալները: 

MonkeyLearn-ը ներառում է բազմաթիվ արհեստական ​​ինտելեկտի վրա աշխատող տեքստի վերլուծության գործիքներ, որոնք ակնթարթորեն վերլուծում և պատկերացնում են տվյալներն օգտագործողի կարիքներին համապատասխան: Այն կարող է օգտագործվել նաև տեքստի դասակարգիչների և տեքստի արդյունահանիչների տեղադրման համար, որոնք օգնում են ավտոմատ կերպով տեսակավորել տվյալները ըստ թեմայի կամ նպատակի, ինչպես նաև հանել արտադրանքի առանձնահատկությունները կամ օգտագործողի տվյալները: 

Բիզնեսի աշխատանքային հոսքերն ավտոմատացնելու և տեքստը վերլուծելու համար մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված MonkeyLearn-ը կարող է ժամեր խնայել տվյալների ձեռքով մշակման համար: Իր օգտատերերի կողմից ամենաշատ դուր եկած գործառույթներից մեկը MonkeyLearn-ի կարողությունն է ավտոմատ կերպով մուտքագրել տվյալները տոմսերից: Այն դասակարգում է տվյալները հիմնաբառերի և բարձրակարգ տեքստի վերլուծության միջոցով, և առանձնացնում է կոնկրետ տեքստը և դասակարգում այն ​​հեշտ տեսակավորման և մշակման համար: 

Ահա MonkeyLearn-ի առավելություններից մի քանիսը. 

• Դասակարգում է տեքստը պիտակների մեջ պարզ ձևով:
• Հեշտացնում է հետադարձ կապը մաքրելը, կազմակերպելը և պատկերացնելը: 
• Ոչ մի կոդավորում չի պահանջվում: 
• Խնայում է ժամերը՝ ավտոմատացնելով բիզնեսի աշխատանքային հոսքերը և վերլուծելով տեքստը: 

Այցելեք MonkeyLearn →

6. սեղան

Մեկ այլ լավագույն գործիքը Tableau-ն է, որը վերլուծական և տվյալների վիզուալացման հարթակ է, որը թույլ է տալիս օգտվողներին փոխազդել իրենց տվյալների հետ: Tableau-ի ամենավաճառվող կետերից մեկն այն է, որ այն չի պահանջում կոդավորման գիտելիքներ: Tableau-ի միջոցով օգտատերերը կարող են ստեղծել հաշվետվություններ և կիսվել դրանք աշխատասեղանի և շարժական հարթակներում: 

Տվյալների վերլուծության գործիքն աջակցում է տվյալների վիզուալիզացիային և վերլուծություններին՝ ստեղծելու հաշվետվություններ, որոնք կարող են համօգտագործվել բրաուզերում կամ ներառվել հավելվածում: Այս ամենը կարող է տեղի ունենալ, երբ Tableau-ն աշխատում է ամպի վրա կամ ներսում: 

Հարցման լեզուն, որով աշխատում է Tableau պլատֆորմը, կոչվում է VizQL, որը թարգմանում է քաշել և թողնել վահանակը և վիզուալիզացիայի բաղադրիչները հետին պլանի հարցումների: Այն նաև քիչ կարիք է պահանջում վերջնական օգտագործողի կատարողականի օպտիմալացման համար: 

Ահա Tableau-ի որոշ առավելություններ. 

• Աջակցում է բարդ հաշվարկներին, տվյալների միաձուլմանը և վահանակի տեղադրմանը: 
• Արագ ստեղծեք ինտերակտիվ պատկերացումներ: 
• Իրականացման հեշտություն
• Կառավարում է մեծ քանակությամբ տվյալներ: 

Այցելեք Tableau →

Ամփոփում

Եզրափակելով, արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) ինտեգրումը տվյալների վերլուծություն Հեղափոխություն է անում, թե ինչպես են կազմակերպությունները մեկնաբանում և օգտագործում իրենց տվյալները: AI-ի վրա հիմնված վերլուծական գործիքները պարզեցնում են տվյալների մշակումը` բացահայտելով արժեքավոր պատկերացումներ, որոնք խթանում են ավելի լավ որոշումների կայացումը և բարելավում բիզնես ռազմավարությունները: Օգտագործելով AI-ն՝ ձեռնարկությունները կարող են արդյունավետորեն վերլուծել տվյալների հսկայական հավաքածուները, կանխատեսել արդյունքները և օպտիմիզացնել գործառնությունները՝ ապահովելով, որ նրանք մրցունակ են մնալու տվյալների վրա հիմնված աշխարհում:

Այս առաջադեմ գործիքները սպասարկում են ինչպես փորձառու մասնագետներին, այնպես էլ սկսնակներին՝ առաջարկելով օգտագործողի համար հարմար միջերեսներ և վերացնելով կոդավորման լայնածավալ գիտելիքների անհրաժեշտությունը: Ինտուիտիվ վիզուալիզացիաներ ստեղծելուց մինչև աշխատանքային հոսքերի ավտոմատացում և կանխատեսելի հնարավորությունների բարելավում, AI վերլուծական գործիքներն օգտատերերին հնարավորություն են տալիս ավելի մեծ ճշգրտությամբ և արագությամբ կայացնել տվյալների վրա հիմնված որոշումներ:

Այս հոդվածում ընդգծված գործիքները ներկայացնում են այսօր առկա AI-ի վրա հիմնված լավագույն լուծումներից մի քանիսը, որոնցից յուրաքանչյուրն առաջարկում է յուրահատուկ առանձնահատկություններ և առավելություններ, որոնք բավարարում են կարիքների լայն շրջանակ: Քանի որ AI-ն շարունակում է զարգանալ, այս գործիքները, անկասկած, ավելի անբաժանելի կդառնան տվյալների վրա հիմնված կազմակերպությունների հաջողության համար: