Die 7 besten KI-Tools für die Datenanalyse im Jahr 2024 und wie man sie verwendet

Die Datenanalyse ist einer der Schlüsselaspekte eines datengesteuerten Unternehmens. Es hilft Unternehmen, ihre Rohdaten in ein strukturiertes und lesbares Format umzuwandeln, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Mit der Weiterentwicklung der KI ist die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen extrem einfach geworden.

Es gibt mehrere KI-Tools für die Datenanalyse, die bei der Visualisierung, Verarbeitung und Analyse Ihrer Daten helfen können, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Schauen wir uns einige der bekanntesten und zuverlässigsten Datenanalysetools an, die Ihren Datenverarbeitungsanforderungen gerecht werden.

Wie nutzt man KI für die Datenanalyse?

KI kann in der Datenanalyse für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, z. B. zur prädiktiven Analyse, zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, zur Identifizierung von Datentrends usw. Mit KI-Analysetools können Sie Ihre Modelle erstellen und trainieren, um prädiktive Analysen durchzuführen.

Es hilft Ihnen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, Trends zu antizipieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige weitere Möglichkeiten, künstliche Intelligenz in Datenanalyseverfahren einzusetzen.

• Automatisierte sich wiederholende Aufgaben: KI kann bei der Automatisierung verschiedener alltäglicher Aufgaben wie Datenbereinigung, Datenformatierung, Datenimport usw. helfen. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Sie sich auf die Interpretation von Datenergebnissen und die Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse konzentrieren.
• Identifizieren Sie Datentrends: KI-basierte Algorithmen können dabei helfen, komplizierte Muster und Korrelationen innerhalb eines großen Datensatzes zu identifizieren und zu erkennen. Durch die Implementierung von KI- und ML-Techniken können Datenanalysetools dabei helfen, Datentrends zu identifizieren, die menschlichen Analysten möglicherweise entgangen sind.
• Datenmodelle bereitstellen und überwachen: Mit diesen Tools können Sie Datenmodelle bereitstellen, mit denen Sie Datensätze analysieren, Vorhersagen treffen und Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen können. Mit KI-Tools zur Datenanalyse können Sie auch die Modellleistung überwachen und aktualisieren, um die Datengenauigkeit aufrechtzuerhalten.
• Daten erkunden und visualisieren: Durch den Einsatz KI-gestützter Visualisierungstools können Sie Ihre Daten auch visualisieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Diese Tools erleichtern die Interaktion mit Ihren Daten, um Muster und Anomalien zu erkennen.

Liste der 7 besten kostenlosen KI-Tools für die Datenanalyse

• Microsoft Power BI
• Looker Studio von Google Cloud
• Polymer
• Tableau
• MS Excel
• Akkio
• Qlik

Schauen wir uns die besten KI-Tools für die Datenanalyse anhand ihrer Funktionen und Preise an. Die zu diesen Tools bereitgestellten Informationen helfen Ihnen bei der Auswahl der richtigen Datenanalysesoftware unter den besten Datenanalysetools.

1. Microsoft Power BI: Am besten zum Generieren aufschlussreicher Berichte geeignet

Das Business-Intelligence-Tool Power BI hilft Datenanalysatoren bei der Visualisierung und Analyse von Daten aus mehreren Quellen. Es verfügt über interaktive Dashboards und Datenvisualisierungsfunktionen, um überzeugende Datenvisualisierungen zu erstellen und die Erkenntnisse in Echtzeit mit anderen zu teilen.

Es ist eines der beliebtesten KI-Tools, das Sie zum Filtern von Daten, zur Datenmodellierung, zur Transformation von Rohdaten usw. verwenden können.

Funktionen von Microsoft Power BI

• Veröffentlicht und teilt Datenberichte
• Erstellt interaktive Berichte zur Datenvisualisierung
• Erzeugt Datensätze aus verschiedenen Datenquellen
• Erkennt Muster in KI-gestützten Datensätzen
• Stellt sicher, dass die Daten den gesetzlichen Compliance-Anforderungen entsprechen

Wie verwende ich Microsoft Power BI?

Melden Sie sich bei Power BI an und importieren Sie relevante Daten, um Berichte zu erstellen. Erstellen Sie im Bericht ein Diagramm Ihrer Wahl. Wählen Sie als Nächstes aus mehreren verfügbaren Visualisierungsoptionen zur Visualisierung von Daten. Passen Sie als Nächstes das Layout des Dashboards an und generieren Sie Berichte.

Preise für Microsoft Power BI

Kostenloser Plan verfügbar | Der kostenpflichtige Plan beginnt bei 830,12 INR/Monat

2. Looker Studio von Google Cloud: Am besten zum Generieren von Berichten aus mehreren Datensätzen geeignet

Looker Studio ist eine Datenvisualisierungs- und Explorationsplattform für KI-basierte Analysen. Mit dieser Plattform können Benutzer mühelos benutzerdefinierte Dashboards, Berichte und Visualisierungen erstellen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren.

Mit der intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer Datenfelder einfach manipulieren, um Diagramme, Grafiken und andere visuelle Darstellungen zu erstellen, ohne dass fortgeschrittene technische Kenntnisse erforderlich sind. Diese kostenlose KI-Plattform kann Ihnen auch dabei helfen, Datenblätter anzupassen und anklickbare Inhalte in Berichte einzufügen.

Looker Studio-Funktionen

• Unterstützt Echtzeit-Zusammenarbeit für den Datenaustausch
• Bietet Datenverschmelzung, um einen einheitlichen Datensatz zu erstellen
• Bietet interaktive Dashboards, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen
• Kommentiert Berichte mit dem Logo und den Bildern der Marke
• Importiert Daten aus BigQuery, MySQL, PostgreSQL usw.

Wie verwende ich Looker Studio?

Beginnen Sie mit der Erstellung von Berichten, indem Sie Daten in diese importieren. Fügen Sie als Nächstes Diagramme oder Grafiken hinzu, um die Daten des Berichts zu visualisieren. Klicken Sie anschließend auf „Senden“ und der Bericht wird erstellt. Wenn Sie zufrieden sind, kann Ihr Bericht zur weiteren Analyse freigegeben werden.

Looker Studio-Preise

Kostenloser Plan verfügbar | Der kostenpflichtige Plan beginnt bei INR 747,16/Projekt/Monat

3. Polymer-KI: Am besten zum Erstellen interaktiver Dashboards geeignet

Das Polymer-KI-Analysetool hilft bei der Umwandlung von Rohdaten in zugängliche und verfeinerte Datenbanken, ohne dass eine Codierung erforderlich ist. Es verbessert das Datenverständnis durch KI-basierte Analyse und wandelt Tabellendaten in interaktive Dashboards um, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit der Echtzeit-Zusammenarbeitsfunktion können Sie den Daten-Dashboard-Link ganz einfach teilen oder in Präsentationen einbetten, um mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten. Es wird auch zum Sortieren, Filtern und Organisieren von Daten in einem lesbaren Format verwendet.

Eigenschaften von Polymer

• Bietet Datenkonnektoren zur Konsolidierung von Daten
• Erstellt beeindruckende Dashboards und analysiert Daten mit KI
• Bietet vorgefertigte Vorlagen zum schnellen Erstellen von Berichten
• Bietet verschiedene Diagrammtypen wie Heatmap und Liniendiagramm zur Visualisierung von Daten
• Unterstützt bedingte Formatierung, um Muster in Berichten hervorzuheben

Wie verwendet man Polymer?

Definieren Sie Ihre Datenanalyseziele. Als nächstes importieren, bereinigen und formatieren Sie Ihre Daten neu. Wählen Sie dann die geeigneten Datenanalysetechniken wie Regressionsanalyse und Clusteranalyse aus, um die Daten zu analysieren.

Anschließend interpretieren Sie Ihre Daten und visualisieren sie mithilfe verschiedener Optionen wie Balkendiagrammen oder Kreisdiagrammen. Sobald dies erledigt ist, können die Daten mit anderen Teammitgliedern geteilt werden.

Preis für Polymerplatten

Kein kostenloser Plan verfügbar | Der kostenpflichtige Plan beginnt bei INR 4.150,84/Monat

4. Tableau: Am besten geeignet, um Dateneinblicke schneller zu gewinnen

Tableau ist eine weitere Analyse- und Datenvisualisierungsplattform, mit der Sie mit Ihren Daten interagieren können. Mit seinem interaktiven Dashboard und den umfangreichen Datenvisualisierungstools ist die Analyse und Visualisierung von Daten äußerst einfach.

Die mit diesem Tool erstellten Datenberichte können problemlos über den Desktop und die mobile App mit anderen Personen geteilt werden. Seine LOD-Ausdrücke (Level of Detail) können auch zur Durchführung komplexer Abfragen verwendet werden.

Tableau-Funktionen

• Unterstützt komplizierte Berechnungen und Datenmischung
• Gruppiert Datensätze, um die Datenanalyse zu vereinfachen
• Unterstützt Prognosen und prädiktive Modellierung
• Unterstützt Geodatenanalysen
• Konvertiert Rohdaten in verfeinerte Daten
• Bietet eine In-Memory-Daten-Engine für eine schnellere Analyse

Wie verwende ich Tableau?

Importieren Sie Daten von mehreren Datenkonnektoren. Verwenden Sie als Nächstes die Drag-and-Drop-Option, um Ihre Daten zu visualisieren. Anschließend verarbeiten und analysieren Sie Ihre Daten mithilfe von KI-Algorithmen. Erstellen Sie dann auf der Datenanalyse basierende Berichte, die Sie problemlos teilen und veröffentlichen können.

Preise für Tableau

Der kostenpflichtige Plan beginnt bei 996,13 INR/Monat

5. MS Excel: Am besten zum Berechnen von Daten in einer Tabellenkalkulation

Microsoft Excel ist eines der beliebtesten KI-Tools, die Sie für die Datenanalyse in Betracht ziehen können. Es kann verwendet werden, um große Datensätze zu analysieren, zu verarbeiten und sie über mehrere Grafiken und Diagramme zu visualisieren. Excel kann beim schnellen Filtern von Daten über Pivot-Tabellen und Suchfelder helfen.

Damit können Sie auch Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und mithilfe von Formeln komplexe Berechnungen durchführen. Es bietet außerdem das Data Analysis Tool Pak für Regressionsanalysen, Stichproben, Hypothesentests usw.

MS Excel-Funktionen

• Erstellt mehrere Tabellenkalkulationen in einer einzigen Arbeitsmappe
• Bietet mehrere Formeln zur Durchführung von Berechnungen
• Bietet verschiedene Diagramme und Diagrammtypen zur Visualisierung von Daten
• Bietet Pivot-Tabellen zum Zusammenfassen und Analysieren großer Datenmengen
• Unterstützt Datenvalidierungsregeln für Datengenauigkeit

Wie verwende ich MS Excel?

Importieren und organisieren Sie Ihre Daten in einem Tabellenformat. Bereinigen Sie anschließend Ihre Daten und visualisieren Sie sie mithilfe verschiedener Visualisierungs- und Formatierungsoptionen. Anschließend setzen Sie Modelle für maschinelles Lernen ein, um die Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

MS Excel-Preise

Kostenloser Plan verfügbar | Der kostenpflichtige Plan unter Microsoft 365 beginnt bei 497,29 INR/Monat

6. Akkio: Am besten für prädiktive Analysen geeignet

Die Geschäftsanalyse- und Prognosesoftware von Akkio hilft Benutzern, ihre Datensätze zu analysieren und Ergebnisse auf der Grundlage von Dateneinblicken vorherzusagen. Diese Plattform ohne Codierung bietet bei der Lead-Bewertung die Möglichkeit, die Lead-Listen zu qualifizieren, zu segmentieren und heiße Leads zu priorisieren.

Mit diesem KI-Tool können Sie beliebige Datensätze hochladen und die Variable auswählen, die Sie vorhersagen möchten, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das für prädiktive Analysen äußerst nützlich ist.

Akkio-Funktionen

• Erstellt und teilt Live-Berichte
• Extrahiert und führt Daten in einem einzigen Blatt zusammen
• Unterstützt Regressions- und Klassifizierungsmodellierung für die Datenanalyse
• Erstellt einen Chatbot zur Interaktion mit Datensätzen
• Führt prädiktive Analysen durch und teilt Erkenntnisse mit Kunden

Wie verwende ich Akkio?

Entscheiden Sie, was Sie mit Ihrem Modell vorhersagen möchten. Füllen Sie anschließend die relevanten Daten in den Datenblättern aus. Anschließend erstellen und trainieren Sie Ihr Modell, um Analysen für Sie durchzuführen. Stellen Sie am Ende dieses Modell bereit und führen Sie eine Analyse mit dem erstellten Modell durch.

Akkio-Preise

Kostenloser Plan verfügbar | Der kostenpflichtige Plan beginnt bei 4.071,38 INR/Monat

7. Qlik Sense: Am besten zum Transformieren und Bereinigen von Daten geeignet

Qlik Sense hilft Unternehmen dabei, ihre Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Datenblatt zu konsolidieren. Sie können diese KI zur Datenanalyse und zur Einbettung visueller Analysen in Ihre bestehenden Anwendungen verwenden.

Qlik kann Ihnen bei der Erstellung von ML-Modellen für die Datenanalyse, dem Aufbau von Datenpipelines und Berichten, der Gewinnung KI-basierter Dateneinblicke, dem Aufbau automatisierter Arbeitsabläufe usw. helfen.

Funktionen von Qlik

• Verbindet und kombiniert Daten aus mehreren Quellen
• Bereitet Daten mit KI auf und bereinigt sie
• Bietet prädiktive Analysen zur Identifizierung von Datentrends
• Bietet eine assoziative Engine zur Untersuchung von Datenbeziehungen
• Erzeugt relevante Analysen gemäß der suchbasierten visuellen Entdeckung

Wie verwende ich Qlik?

Importieren Sie Daten aus mehreren Quellen mit integrierten Konnektoren. Als Nächstes bereinigen, manipulieren und transformieren Sie Ihre Daten in ein für die Analyse geeignetes Format. Visualisieren Sie als Nächstes Ihre Daten mit verschiedenen Layouts, Diagrammen, Formatierungsoptionen usw. Anschließend interagieren und untersuchen Sie Ihre Daten zur Analyse.

Preise von Qlik

Der kostenpflichtige Plan beginnt bei 1.660,10 INR/Monat für den Analytics-Plan

Zusammenhang zwischen KI und Datenanalyse

KI und maschinelles Lernen können bei der Automatisierung der meisten Datenanalyseverfahren erheblich helfen, sodass Sie große Datenmengen schneller und genauer als Menschen verarbeiten können. KI kann komplizierte Datenmuster erkennen und Erkenntnisse liefern, die für menschliche Analysten nicht erkennbar sind.

Bei der herkömmlichen Datenanalyse ist es aufgrund der geringeren Verarbeitungsgeschwindigkeit und der begrenzten Speicherkapazität schwierig, große Datensätze zu verarbeiten. Allerdings kann die KI-Datenanalyse problemlos große Datensätze mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten, was sie zu einem geeigneten Ansatz für die Echtzeit-Datenanalyse macht.

Darüber hinaus befasste sich die traditionelle Analyse hauptsächlich mit strukturierten Daten, die beispielsweise in einer Tabellenkalkulation organisiert sind. Andererseits können KI-basierte Analysen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten wie Audio und Video für eine umfassendere Analyse verarbeiten.

Warum ist KI in der Datenanalyse wichtig?

Mit KI-Tools können Sie Inkonsistenzen in Datensätzen leicht erkennen, falls diese von menschlichen Analysten übersehen werden. Ebenso können Sie komplizierte Datenberechnungen schnell durchführen und so wertvolle Zeit sparen. Darüber hinaus sind KI-Tools zur Datenanalyse aus folgenden Gründen wichtig.

• Geschwindigkeit und Skalierbarkeit: KI-Algorithmen können riesige Datensätze deutlich schneller verarbeiten als Menschen und eignen sich daher ideal für die Analyse großer Datenmengen. Dies ermöglicht schnellere Einblicke und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Automatisiert Aufgaben: KI automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Datenbereinigung und -vorbereitung. Dies entlastet Datenanalysten und ermöglicht ihnen, sich auf übergeordnete Aktivitäten wie Problemlösung, Interpretation und strategische Analyse zu konzentrieren.
• Führen Sie komplexe Berechnungen durch: KI- und maschinelle Lernalgorithmen führen komplexe Berechnungen durch und decken verborgene Muster auf, die herkömmliche Methoden möglicherweise übersehen. Dies führt zu tieferen Erkenntnissen und genaueren Vorhersagen.
• Führen Sie prädiktive Analysen durch: KI-Algorithmen können aus historischen Daten lernen, um zukünftige Datentrends und -ergebnisse vorherzusagen und so die Entscheidungsfindung und Risikominderung zu verbessern.
• Verbesserte Datenbereinigung: KI-Algorithmen können Daten effektiver bereinigen und aufbereiten und so die Qualität und Zuverlässigkeit der Analyse sicherstellen.
• Automatisierte Berichtserstellung: Durch den Einsatz von KI-Tools können Sie schnell automatisierte Berichte erstellen. Anstatt Berichte manuell zu erstellen, können KI-Tools relevante Daten aus Datenblättern extrahieren und Berichte dafür erstellen.

Abschluss

KI-basierte Datenanalysetools spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen, ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung und steigern den Geschäftserfolg. Mit diesen Tools können Benutzer Muster, Trends und Zusammenhänge zwischen Informationen aufdecken, die andernfalls unentdeckt bleiben würden.

Sie können aus den oben genannten KI-gestützten Datenanalysetools für Ihr Unternehmen wählen. Berücksichtigen Sie jedoch Ihr Budget und Ihre Funktionsanforderungen, bevor Sie sich für eines davon entscheiden.

FAQs zu KI-Tools für die Datenanalyse