2024년 데이터 분석을 위한 최고의 AI 도구 7가지와 사용 방법

데이터 분석은 데이터 중심 기업의 핵심 측면 중 하나입니다. 이는 조직이 향상된 의사 결정을 위해 원시 데이터를 구조화되고 읽기 쉬운 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. AI의 발전으로 대량 데이터 세트의 처리 및 분석이 매우 쉬워졌습니다.

시간과 리소스를 절약하기 위해 데이터를 시각화, 처리 및 분석하는 데 도움이 되는 데이터 분석용 AI 도구가 여러 가지 있습니다. 데이터 처리 요구 사항을 충족하는 가장 우수하고 신뢰할 수 있는 데이터 분석 도구 중 일부를 살펴보겠습니다.

데이터 분석에 AI를 사용하는 방법은 무엇입니까?

AI는 예측 분석, 반복 작업 자동화, 데이터 추세 식별 등 다양한 목적으로 데이터 분석에 사용될 수 있습니다. AI 분석 도구를 사용하면 모델을 생성하고 훈련하여 예측 분석을 수행할 수 있습니다.

이는 미래 결과를 예측하고 추세를 예측하며 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석 절차에 인공지능을 활용하는 다른 방법은 다음과 같습니다.

• 자동화된 반복 작업: AI는 데이터 정리, 데이터 형식 지정, 데이터 가져오기 등과 같은 다양한 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하면 데이터 결과를 해석하고 의미 있는 통찰력을 생성하는 데 집중할 수 있습니다.
• 데이터 추세 식별: AI 기반 알고리즘은 빅 데이터 세트 내의 복잡한 패턴과 상관 관계를 식별하고 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 및 ML 기술을 구현함으로써 데이터 분석 도구는 인간 분석가가 놓쳤을 수 있는 데이터 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 모델 배포 및 모니터링: 이러한 도구를 사용하면 데이터 세트를 분석하고, 예측하고, 통찰력을 실시간으로 수집하는 데 도움이 되는 데이터 모델을 배포할 수 있습니다. 데이터 분석을 위한 AI 도구를 사용하면 모델 성능을 모니터링하고 업데이트하여 데이터 정확성을 유지할 수도 있습니다.
• 데이터 탐색 및 시각화: AI 기반 시각화 도구를 활용하면 데이터를 시각화하고 그로부터 통찰력을 얻을 수도 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터와 더 쉽게 상호 작용하여 패턴을 인식하고 이상 현상을 감지할 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 최고의 무료 AI 도구 7가지 목록

• 마이크로소프트 파워 BI
• Google Cloud의 Looker Studio
• 고분자
• 태블로
• MS 엑셀
• 아키오
• Qlik

기능과 가격을 기준으로 최고의 데이터 분석용 AI 도구를 살펴보겠습니다. 이러한 도구에 제공된 정보는 최고의 데이터 분석 도구 중에서 올바른 데이터 분석 소프트웨어를 선택하는 데 도움이 됩니다.

1. Microsoft Power BI: 통찰력 있는 보고서 생성에 가장 적합

Power BI 비즈니스 인텔리전스 도구는 데이터 분석가가 여러 원본의 데이터를 시각화하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 대화형 대시보드와 데이터 시각화 기능이 함께 제공되어 매력적인 데이터 시각적 개체를 생성하고 실시간으로 다른 사람들과 통찰력을 공유할 수 있습니다.

데이터 필터링, 데이터 모델링, 원시 데이터 변환 등에 사용할 수 있는 가장 널리 사용되는 AI 도구 중 하나입니다.

마이크로소프트 파워 BI의 특징

• 데이터 보고서 게시 및 공유
• 데이터 시각화를 위한 대화형 보고서 생성
• 다양한 데이터 소스에서 데이터세트를 생성합니다.
• AI 기반 데이터 세트의 패턴을 감지합니다.
• 데이터가 규정 준수 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

Microsoft Power BI를 사용하는 방법은 무엇입니까?

Power BI에 가입하고 관련 데이터를 가져와 보고서를 생성하세요. 보고서에서 원하는 차트를 만듭니다. 다음으로, 데이터 시각화에 사용할 수 있는 여러 시각화 옵션 중에서 선택하세요. 다음으로 대시보드의 레이아웃을 조정하고 보고서를 생성합니다.

Microsoft Power BI 가격

무료 플랜 이용 가능 | 유료 요금제는 INR 830.12/월부터 시작됩니다.

2. Google Cloud의 Looker Studio: 여러 데이터세트에서 보고서를 생성하는 데 가장 적합

Looker Studio는 AI 기반 분석에 사용되는 데이터 시각화 및 탐색 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 맞춤형 대시보드, 보고서 및 시각화를 손쉽게 생성하여 다양한 소스의 데이터를 분석할 수 있습니다.

직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 사용자는 고급 기술 지식 없이도 데이터 필드를 쉽게 조작하여 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현을 생성할 수 있습니다. 이 무료 AI 플랫폼은 데이터 시트를 사용자 정의하고 보고서에 클릭 가능한 콘텐츠를 삽입하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

Looker 스튜디오 기능

• 데이터 공유를 위한 실시간 협업 지원
• 통합 데이터 세트를 생성하기 위한 데이터 혼합 제공
• 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 대화형 대시보드 제공
• 브랜드 로고와 이미지로 보고서에 주석을 답니다.
• BigQuery, MySQL, PostgreSQL 등에서 데이터를 가져옵니다.

Looker Studio를 사용하는 방법?

데이터를 가져와서 보고서 작성을 시작하세요. 다음으로 차트나 그래프를 추가하여 보고서의 데이터를 시각화하세요. 그런 다음 제출을 클릭하면 보고서가 생성됩니다. 만족스러우면 추가 분석을 위해 보고서를 공유할 수 있습니다.

Looker Studio 가격

무료 플랜 이용 가능 | 유료 요금제는 INR 747.16/프로젝트/월부터 시작됩니다.

3. 폴리머 AI: 대화형 대시보드 생성에 가장 적합

Polymer AI 분석 도구는 코딩 없이 원시 데이터를 액세스 가능하고 정제된 데이터베이스로 변환하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 분석을 통해 데이터 이해력을 높이고 스프레드시트의 데이터를 대화형 대시보드로 변환하여 실행 가능한 통찰력을 얻습니다.

실시간 협업 기능을 사용하면 데이터 대시보드 링크를 쉽게 공유하거나 프레젠테이션에 삽입하여 팀 구성원과 협업할 수 있습니다. 또한 읽기 가능한 형식으로 데이터를 정렬, 필터링 및 구성하는 데에도 사용됩니다.

폴리머의 특징

• 데이터 통합을 위한 데이터 커넥터 제공
• 멋진 대시보드를 만들고 AI로 데이터를 분석합니다.
• 보고서를 빠르게 생성할 수 있도록 사전 구축된 템플릿 제공
• 데이터 시각화를 위해 히트맵, 선 그래프 등 다양한 차트 유형 제공
• 보고서의 패턴을 강조하기 위한 조건부 서식 지원

폴리머를 사용하는 방법?

데이터 분석 목표를 정의하십시오. 다음으로 데이터를 가져오고 정리하고 형식을 다시 지정하세요. 그런 다음 회귀분석, 클러스터링 분석 등 적합한 데이터 분석 기법을 선택하여 데이터를 분석합니다.

그런 다음 데이터를 해석하고 막대 차트나 원형 차트와 같은 다양한 옵션을 통해 시각화하세요. 완료되면 데이터를 다른 팀 구성원과 공유할 수 있습니다.

폴리머 시트 가격

무료 플랜이 없습니다 | 유료 요금제는 월 INR 4,150.84부터 시작됩니다.

4. Tableau: 데이터 인사이트를 더 빠르게 발견하는 데 가장 적합

Tableau는 데이터와 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 또 다른 분석 및 데이터 시각화 플랫폼입니다. 대화형 대시보드와 풍부한 데이터 시각화 도구를 사용하면 데이터 분석 및 시각화가 매우 간단해집니다.

이 도구를 통해 생성된 데이터 보고서는 데스크톱 및 모바일 앱을 통해 다른 개인과 쉽게 공유할 수 있습니다. 세부 수준(LOD) 식을 사용하여 복잡한 쿼리를 수행할 수도 있습니다.

Tableau 기능

• 복잡한 계산 및 데이터 혼합 지원
• 데이터 분석을 단순화하기 위해 데이터 세트를 그룹화합니다.
• 예측 및 예측 모델링 지원
• 지리공간 분석 지원
• 원시 데이터를 정제된 데이터로 변환합니다.
• 더 빠른 분석을 위해 인메모리 데이터 엔진 제공

Tableau를 사용하는 방법?

여러 데이터 커넥터에서 데이터를 가져옵니다. 다음으로 드래그 앤 드롭 옵션을 사용하여 데이터를 시각화합니다. 그런 다음 AI 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 분석하세요. 그런 다음 쉽게 공유하고 게시할 수 있는 데이터 분석을 기반으로 보고서를 생성합니다.

Tableau 가격

유료 요금제는 INR 996.13/월부터 시작됩니다.

5. MS Excel: 스프레드시트의 데이터 계산에 가장 적합

Microsoft Excel은 데이터 분석을 위해 고려할 수 있는 가장 널리 사용되는 AI 도구 중 하나입니다. 대규모 데이터 세트를 분석 및 처리하고 여러 그래프와 차트를 통해 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. Excel은 피벗 테이블과 검색 상자를 통해 데이터를 빠르게 필터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이를 통해 기계 학습 모델을 개발하고 수식을 사용하여 복잡한 계산을 수행할 수도 있습니다. 또한 회귀 분석, 샘플링, 가설 테스트 등을 위한 Data Analysis Tool Pak을 제공합니다.

MS 엑셀 기능

• 단일 통합 문서에 여러 스프레드시트를 만듭니다.
• 계산을 수행하기 위한 여러 수식 제공
• 데이터 시각화를 위한 다양한 그래프와 차트 유형 제공
• 빅데이터 세트를 요약하고 분석할 수 있는 피벗 테이블 제공
• 데이터 정확성을 위해 데이터 유효성 검사 규칙을 지원합니다.

MS 엑셀을 사용하는 방법?

데이터를 표 형식으로 가져오고 구성합니다. 다음으로, 데이터를 정리하고 여러 시각화 및 서식 지정 옵션을 통해 시각화합니다. 그런 다음 기계 학습 모델을 배포하여 데이터를 분석하고 그로부터 귀중한 통찰력을 얻으세요.

MS 엑셀 가격

무료 플랜 이용 가능 | Microsoft 365의 유료 요금제는 INR 497.29/월부터 시작됩니다.

6. Akkio: 예측 분석에 가장 적합

Akkio 비즈니스 분석 및 예측 소프트웨어는 사용자가 데이터 통찰력을 기반으로 데이터 세트를 분석하고 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이 코딩 없는 플랫폼에는 리드 목록을 선별 및 분류하고 인기 리드의 우선순위를 지정하는 리드 점수 매기기 기능이 함께 제공됩니다.

이 AI 도구를 사용하면 데이터 세트를 업로드하고 예측하려는 변수를 선택할 수 있어 예측 분석에 매우 유용한 신경망을 생성하는 데 도움이 됩니다.

아키오 특징

• 실시간 보고서 작성 및 공유
• 데이터를 단일 시트로 추출하고 병합합니다.
• 데이터 분석을 위한 회귀 및 분류 모델링 지원
• 데이터세트와 상호작용하는 챗봇 생성
• 예측 분석을 수행하고 고객과 통찰력을 공유합니다.

Akkio를 사용하는 방법?

모델을 사용하여 무엇을 예측할지 결정하세요. 다음으로 데이터시트에 관련 데이터를 입력합니다. 그런 다음 모델을 생성하고 훈련하여 분석을 수행하세요. 마지막으로 이 모델을 배포하고 생성된 모델로 분석을 수행합니다.

아키오 가격

무료 플랜 이용 가능 | 유료 요금제는 월 INR 4,071.38부터 시작됩니다.

7. Qlik Sense: 데이터 변환 및 정리에 가장 적합

Qlik Sense는 조직이 여러 소스의 데이터를 단일 데이터시트로 통합하는 데 도움이 됩니다. 이 AI를 데이터 분석에 사용하고 기존 애플리케이션에 시각적 분석을 포함시킬 수 있습니다.

Qlik은 데이터 분석을 위한 ML 모델 생성, 데이터 파이프라인 및 보고서 구축, AI 기반 데이터 통찰력 확보, 자동화된 워크플로 구축 등에 도움을 줄 수 있습니다.

Qlik의 특징

• 여러 소스의 데이터를 연결하고 결합합니다.
• AI로 데이터를 준비하고 정리합니다.
• 데이터 추세를 파악하기 위한 예측 분석 제공
• 데이터 관계를 탐색하기 위한 연관 엔진 제공
• 검색 기반의 시각적 발견에 따라 관련 분석을 생성합니다.

Qlik을 사용하는 방법?

내장된 커넥터를 사용하여 여러 소스에서 데이터를 가져옵니다. 다음으로 데이터를 정리하고 조작하고 분석에 적합한 형식으로 변환합니다. 그런 다음 다양한 레이아웃, 차트, 서식 옵션 등을 사용하여 데이터를 시각화합니다. 그런 다음 분석을 위해 데이터를 상호 작용하고 탐색합니다.

Qlik 가격

유료 요금제는 분석 요금제에 대해 월 INR 1,660.10부터 시작됩니다.

AI와 데이터 분석의 관계

AI와 머신러닝은 대부분의 데이터 분석 절차를 자동화하는 데 많은 도움을 줄 수 있어 대량의 데이터를 인간보다 빠르고 정확하게 처리할 수 있다. AI는 복잡한 데이터 패턴을 인식하고 인간 분석가가 식별할 수 없는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

기존 데이터 분석에서는 처리 속도가 느리고 저장 용량이 제한되어 대용량 데이터 세트를 처리하기가 어렵습니다. 하지만 AI 데이터 분석은 대용량 데이터세트를 고속으로 쉽게 처리할 수 있어 실시간 데이터 분석에 적합한 접근 방식이다.

게다가 기존 분석은 주로 스프레드시트에 정리된 것처럼 구조화된 데이터를 다루었습니다. 반면, AI 기반 분석은 보다 포괄적인 분석을 위해 오디오, 비디오 등 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.

데이터 분석에서 AI가 중요한 이유는 무엇입니까?

AI 도구를 사용하면 인간 분석가가 놓친 경우를 대비하여 데이터 세트의 불일치를 쉽게 식별할 수 있습니다. 마찬가지로, 복잡한 데이터 계산을 신속하게 수행하여 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. 그 외에도 데이터 분석을 위한 AI 도구는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

• 속도 및 확장성: AI 알고리즘은 인간보다 훨씬 빠르게 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있으므로 빅 데이터 분석에 이상적입니다. 이를 통해 더 빠른 통찰력과 실시간 의사결정이 가능해집니다.
• 작업 자동화: AI는 데이터 정리 및 준비와 같은 반복적인 작업을 자동화합니다. 이를 통해 데이터 분석가는 여유를 갖고 문제 해결, 해석, 전략적 분석과 같은 더 높은 수준의 활동에 집중할 수 있습니다.
• 복잡한 계산 수행: AI 및 기계 학습 알고리즘은 복잡한 계산을 수행하고 기존 방법에서 놓칠 수 있는 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. 이를 통해 더 깊은 통찰력과 더 정확한 예측이 가능해집니다.
• 예측 분석 수행: AI 알고리즘은 과거 데이터로부터 학습하여 향상된 의사 결정 및 위험 완화를 위한 미래 데이터 추세 및 결과를 예측할 수 있습니다.
• 향상된 데이터 정리: AI 알고리즘은 데이터를 보다 효과적으로 정리하고 준비하여 분석의 품질과 신뢰성을 보장합니다.
• 자동 보고서 생성: AI 도구를 사용하면 자동화된 보고서를 빠르게 생성할 수 있습니다. 보고서를 수동으로 생성하는 대신 AI 도구는 데이터 시트에서 관련 데이터를 추출하고 이에 대한 보고서를 생성할 수 있습니다.

결론

AI 기반 데이터 분석 도구는 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 비즈니스 성공을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구를 통해 사용자는 발견되지 않은 정보 간의 패턴, 추세 및 상관 관계를 발견할 수 있습니다.

위에서 언급한 AI 기반 데이터 분석 도구 중에서 귀하의 조직을 위한 도구를 선택할 수 있습니다. 그러나 선택하기 전에 예산 및 기능 요구 사항을 고려하십시오.

데이터 분석을 위한 AI 도구 관련 FAQ