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数据分析师的 8 款最佳 AI 工具（2024 年 XNUMX 月）
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数据分析 现在是任何数据驱动型组织的核心职能之一。它使公司能够将原始数据转化为有用的见解，从而推动更好的决策过程。数据分析最好的部分是，市场上有许多工具可供专业人士和该领域背景有限的人士使用。这些工具可帮助您可视化、分析和跟踪数据，以便您获得实现业务目标所需的见解。
人工智能在分析中的应用
人工智能是任何有效数据分析策略背后的驱动力。 它是一种强大、高效且平易近人的数据处理方式。
人工智能检查大量数据以发现趋势和模式，这些趋势和模式可用于获得改进业务流程的见解。 人工智能还通过将所有数据汇集到一个解决方案中来帮助简化数据分析，使用户能够全面了解数据。 当人工智能和数据结合起来进行预测人工智能时，用户可以进行预测并分析某些场景以确定成功的机会。
对于任何希望在这个数据驱动的世界中取得成功的组织来说，人工智能驱动的数据分析工具都是关键。
这是 数据分析师的 8 个最佳 AI 工具:
1. 朱利叶斯·艾
Julius AI 是一款智能数据分析工具，能够以直观、用户友好的方式解释、分析和可视化复杂数据。 它的力量在于它能够使数据分析变得可访问且可操作，即使对于那些不是数据科学家或统计学家的人来说也是如此。
它们支持任何数据文件格式，包括但不限于电子表格（.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv）、Google Sheets 和 Postgres 数据库。
链接数据源后，您可以使用聊天页面上的自然语言提示对其进行分析 - 尝试询问见解或指导 Julius 创建可视化。
该工具最适合易于使用和简单的项目。
以下是 Tableau 的一些优点：
- 直接在聊天界面中链接到来源。
- 分析具有多个选项卡的电子表格。
- 严格的访问控制，因为每个用户只能访问自己的数据。
- 易于使用。
2. 数据实验室
DataLab 是一款由人工智能驱动的数据笔记本，旨在简化和加速数据转化为可行的见解。它将强大的集成开发环境 (IDE) 与生成式 AI 技术相结合，允许用户通过直观的聊天界面与其数据进行交互。此设置允许用户编写、更新和调试代码、分析数据并生成综合报告，而无需在多个工具之间切换。
DataLab 中的 AI 助手使用户能够“与数据聊天”，从而轻松快速地获得见解。它有助于编写和修复代码、解释数据结构并提供上下文感知建议，从而提高整体工作流程效率。 DataLab 还支持实时协作，允许团队在数据项目上协同工作、分享见解并无缝维护版本控制。
当用户探索数据时，DataLab 会自动创建可以轻松定制和共享的实时更新报告。它连接到各种数据源，如 CSV 文件、Google Sheets、Snowflake 和 BigQuery，使数据导入和分析变得简单。
- DataLab 是一款人工智能驱动的数据笔记本，带有聊天界面，可实现直观的数据交互。
- AI 助手可帮助编写、修复代码并提供上下文感知建议。
- 支持无缝团队项目和版本控制的实时协作。
- 自动创建易于定制和共享的实时更新报告。
- 连接到各种数据源，例如 CSV 文件、Google Sheets、Snowflake 和 BigQuery。
3. 回声基地
Echobase 是一个旨在帮助团队使用高级 AI 模型查询、创建和分析数据的平台。企业可以训练 AI 代理来处理问答、数据分析和内容创建等任务。集成非常简单，无需编码 — 只需上传文件或同步云存储即可。
Echobase 通过允许团队成员访问 AI 代理、分配角色和管理权限来促进协作。它使用 AWS 加密优先考虑数据安全，并让用户完全控制其数据。
该平台提供各种 AI 工具，例如段落和电子邮件生成器、故事创建器等，以提高创造力和生产力。用户可以免费试用 Echobase，无需信用卡。
- 训练 AI 代理进行问答、数据分析和内容创建，无需编码。
- 通过上传文件或同步云存储轻松集成。
- 通过角色分配和权限管理支持团队协作。
- 通过 AWS 加密和用户控制确保数据安全。
- 提供段落和电子邮件生成器以及故事创建者等 AI 工具。
4. Microsoft Power BI
另一个用于数据分析的顶级人工智能工具是 Microsoft Power BI，它是一个非常有用的商业智能平台，使用户能够对数据进行排序并将其可视化以获取见解。 该平台允许用户从几乎任何来源导入数据，并且他们可以立即开始构建报告和仪表板。
Microsoft Power BI 还使用户能够构建机器学习模型并利用其他人工智能支持的功能来分析数据。它支持多种集成，例如本机 Excel 集成和与 Azure 机器学习的集成。如果企业已经使用微软工具，则可以轻松实施Power BI来进行数据报告、数据可视化和构建仪表板。
以下是 Microsoft Power BI 的一些优势：
- 与现有应用程序无缝集成。
- 创建个性化仪表板。
- 帮助发布安全报告。
- 没有内存和速度限制。
5. 聚合物
对于数据分析师来说，另一个不错的选择是 Polymer，它是一款强大的 AI 工具，提供强大的 AI 将数据转换为精简、灵活且强大的数据库。 与其他出色的人工智能工具类似，Polymer 最好的方面之一是它不需要任何编码。
该工具依靠人工智能来分析数据并提高用户对数据的理解。 Polymer 无需经过漫长的入职流程即可实现这一切。 用户所要做的就是将电子表格上传到平台，立即将其转换为简化的数据库，然后可以探索该数据库以获取见解。
Polymer 以其成为唯一使用户的电子表格“可搜索、智能和即时交互”的工具而自豪。 该工具被广泛的专业人士使用，包括数据分析师、数字营销人员、内容创建者等。
以下是聚合物的一些优点：
- 强大的人工智能工具，可将数据转换为数据库。
- 不需要任何编码。
- 分析数据并提高用户的理解。
- 使电子表格可搜索且具有交互性。
6. 秋男
Akkio 是我们为数据分析师列出的 5 个最佳人工智能工具列表中的最后一个，它是一种业务分析和预测工具，可供用户分析数据并预测潜在结果。 该工具面向初学者，非常适合想要开始使用数据的用户。
AI 工具使用户能够上传数据集并选择他们想要预测的变量，这有助于 Akkio 围绕该变量构建神经网络。 它对于预测分析、营销和销售非常有用。 与此列表中的许多其他顶级工具一样，Akkio 不需要任何编码经验。
Akkio 使用 80% 的上传数据作为训练数据，另外 20% 作为验证数据。 人工智能工具不是预测结果，而是为模型提供准确度评级并排除误报。
以下是 Akkio 的一些优点：
- 无代码机器学习平台。
- 非常适合希望开始使用数据的初学者。
- 围绕选定的变量构建神经网络。
- 模型的准确度评级。
7. MonkeyLearn
MonkeyLearn 是我们列出的 5 个最佳数据分析人工智能工具列表的最后一个，它是另一个无编码平台，它使用人工智能数据分析功能来帮助用户可视化和重新排列他们的数据。
MonkeyLearn 包括多个人工智能驱动的文本分析工具，可以根据用户的需求即时分析和可视化数据。 它还可用于设置文本分类器和文本提取器，这有助于根据主题或意图自动对数据进行排序，以及提取产品功能或用户数据。
MonkeyLearn 依靠机器学习来自动化业务工作流程和分析文本，可以节省数小时的手动数据处理时间。 用户最喜欢的功能之一是 MonkeyLearn 能够在收到工单时自动提取数据。它通过关键字和高端文本分析对数据进行分类，突出显示特定文本并将其分类，以便于排序和处理。
以下是 MonkeyLearn 的一些优点：
- 以简单的方式对标签中的文本进行分类。
- 可以轻松清理、组织和可视化反馈。
- 无需编码。
- 通过自动化业务工作流程和分析文本来节省时间。
8. 画面
另一个顶级工具是 Tableau，它是一个分析和数据可视化平台，使用户能够与其数据进行交互。 Tableau 的最大卖点之一是它不需要任何编码知识。 借助 Tableau，用户可以创建报告并在桌面和移动平台上共享。
数据分析工具支持数据可视化和分析，以创建可在浏览器中共享或嵌入应用程序中的报告。 所有这些都可以在 Tableau 在云端或本地运行时进行。
Tableau 平台运行的查询语言称为 VizQL，它将拖放仪表板和可视化组件转换为后端查询。 它还几乎不需要最终用户性能优化。
以下是 Tableau 的一些优点：
- 支持复杂的计算、数据混合和仪表板。
- 快速创建交互式可视化。
- 易于实施
- 处理大量数据。
总结
总之，人工智能（AI）融入 数据分析 正在彻底改变组织解释和利用数据的方式。人工智能驱动的分析工具简化了数据处理，揭示了有价值的见解，从而推动更好的决策并增强业务战略。通过利用人工智能，企业可以有效地分析大量数据集、预测结果并优化运营，确保他们在数据驱动的世界中保持竞争力。
这些先进的工具既适合经验丰富的专业人士，也适合初学者，提供用户友好的界面，并且不需要大量的编码知识。从创建直观的可视化到自动化工作流程和增强预测能力，人工智能分析工具使用户能够以更高的准确性和速度做出数据驱动的决策。
本文重点介绍的工具代表了当今可用的一些最佳的人工智能驱动解决方案，每种解决方案都提供独特的功能和优势，可以满足广泛的需求。随着人工智能的不断发展，这些工具无疑将成为数据驱动型组织成功不可或缺的一部分。
