2024 Yılında Veri Analizi için En İyi 7 Yapay Zeka Aracı ve Bunların Nasıl Kullanılacağı

Veri analizi, veri odaklı bir şirketin temel yönlerinden biridir. Kuruluşların, daha iyi karar alma süreçleri için ham verilerini yapılandırılmış ve okunabilir formata dönüştürmelerine yardımcı olur. Yapay zekanın gelişmesiyle birlikte toplu veri kümelerinin işlenmesi ve analizi son derece kolay hale geldi.

Zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmek için verilerinizi görselleştirmenize, işlemenize ve analiz etmenize yardımcı olabilecek veri analizine yönelik çok sayıda yapay zeka aracı vardır. Veri işleme gereksinimlerinizi karşılayacak en öne çıkan ve güvenilir veri analizi araçlarından bazılarına göz atalım.

Veri Analizi için Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?

Yapay zeka, tahmine dayalı analiz, tekrarlanan görevleri otomatikleştirme, veri eğilimlerini belirleme vb. gibi birçok amaç için veri analizinde kullanılabilir. Yapay zeka analiz araçlarıyla, tahmine dayalı analiz gerçekleştirmek için modellerinizi oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.

Gelecekteki sonuçları tahmin etmenize, eğilimleri tahmin etmenize ve veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olacaktır. Veri analizi prosedürlerinde yapay zekayı kullanmanın diğer bazı yolları:

• Otomatik Tekrarlanan Görevler: Yapay zeka, veri temizleme, veri biçimlendirme, veri içe aktarma vb. gibi çeşitli sıradan görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir. Bu görevleri otomatikleştirerek, veri sonuçlarını yorumlamaya ve anlamlı içgörüler oluşturmaya odaklanabilirsiniz.
• Veri Trendlerini Belirleyin: Yapay zeka tabanlı algoritmalar, büyük bir veri kümesi içindeki karmaşık kalıpları ve korelasyonları tanımlamaya ve tanımaya yardımcı olabilir. Veri analizi araçları, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini uygulayarak insan analistlerin gözden kaçırmış olabileceği veri eğilimlerini belirlemeye yardımcı olabilir.
• Veri Modellerini Dağıtın ve İzleyin: Bu araçlar, veri kümelerini analiz etmenize, tahminler yapmanıza ve gerçek zamanlı olarak içgörüler toplamanıza yardımcı olabilecek veri modellerini dağıtmanıza olanak tanır. Veri analizine yönelik yapay zeka araçlarıyla model performansını da izleyebilir ve veri doğruluğunu korumak için güncelleyebilirsiniz.
• Verileri Keşfedin ve Görselleştirin: Yapay zeka destekli görselleştirme araçlarını kullanarak verilerinizi görselleştirebilir ve ondan içgörü elde edebilirsiniz. Bu araçlar, kalıpları tanımak ve anormallikleri tespit etmek için verilerinizle etkileşim kurmayı kolaylaştırır.

Veri Analizi için En İyi 7 Ücretsiz Yapay Zeka Aracının Listesi

• Microsoft Power BI
• Google Cloud'dan Looker Studio
• Polimer
• Tablo
• Microsoft Excel
• Akkio
• Qlik

Özelliklerine ve fiyatlarına göre Veri Analizi için en iyi Yapay Zeka Araçlarına bakalım. Bu araçlarda sağlanan bilgiler, en iyi veri analizi araçları arasından doğru veri analizi yazılımını seçmenize yardımcı olacaktır.

1. Microsoft Power BI: Anlaşılır Raporlar Oluşturmak İçin En İyisi

Power BI iş zekası aracı, veri analizcilerinin birden fazla kaynaktan gelen verileri görselleştirmesine ve analiz etmesine yardımcı olur. Etkileyici veri görselleri oluşturmak ve içgörüleri gerçek zamanlı olarak başkalarıyla paylaşmak için etkileşimli kontrol panelleri ve veri görselleştirme işlevleriyle birlikte gelir.

Veri filtreleme, veri modelleme, ham verileri dönüştürme vb. için kullanabileceğiniz en popüler yapay zeka araçlarından biridir.

Microsoft Power BI'ın Özellikleri

• Veri raporlarını yayınlar ve paylaşır
• Veri görselleştirmesi için etkileşimli raporlar oluşturur
• Farklı veri kaynaklarından veri kümeleri oluşturur
• Yapay zeka tarafından desteklenen veri kümelerindeki kalıpları tespit eder
• Verilerin mevzuata uygunluk gereksinimlerini karşıladığından emin olur

Microsoft Power BI Nasıl Kullanılır?

Power BI'a kaydolun ve rapor oluşturmak için ilgili verileri içeri aktarın. Raporda seçtiğiniz bir grafik oluşturun. Daha sonra, verileri görselleştirmek için mevcut birden fazla görselleştirme seçeneği arasından seçim yapın. Daha sonra kontrol panelinin düzenini ayarlayın ve raporlar oluşturun.

Microsoft Power BI Fiyatlandırması

Ücretsiz plan mevcut | Ücretli plan ayda 830,12 INR'den başlıyor

2. Google Cloud'dan Looker Studio: Birden Fazla Veri Kümesinden Rapor Oluşturma Açısından En İyisi

Looker Studio, yapay zeka tabanlı analizler için kullanılan bir veri görselleştirme ve araştırma platformudur. Bu platform, kullanıcılara farklı kaynaklardan gelen verileri analiz etmek için zahmetsizce özel kontrol panelleri, raporlar ve görselleştirmeler oluşturma olanağı sağlar.

Sezgisel sürükle ve bırak arayüzü sayesinde kullanıcılar, gelişmiş teknik bilgi gerektirmeden çizelgeler, grafikler ve diğer görsel temsiller oluşturmak için veri alanlarını kolayca yönetebilir. Bu ücretsiz yapay zeka platformu aynı zamanda veri sayfalarını özelleştirmenize ve raporlara tıklanabilir içerik eklemenize de yardımcı olabilir.

Looker Studio'nun Özellikleri

• Veri paylaşımı için gerçek zamanlı işbirliğini destekler
• Birleşik bir veri kümesi oluşturmak için veri harmanlama sunar
• Değerli bilgiler elde etmek için etkileşimli kontrol panelleri sağlar
• Raporlara markanın logosu ve görselleriyle açıklama ekler
• BigQuery, MySQL, PostgreSQL vb.'den verileri içe aktarır.

Looker Studio Nasıl Kullanılır?

Verileri içe aktararak raporlar oluşturmaya başlayın. Daha sonra raporun verilerini görselleştirmek için çizelgeler veya grafikler ekleyin. Bundan sonra gönder'e tıklayın ve rapor oluşturulacaktır. Memnun kalırsanız raporunuz daha fazla analiz için paylaşılmaya hazırdır.

Looker Studio Fiyatlandırması

Ücretsiz plan mevcut | Ücretli plan proje/ay başına 747,16 INR'den başlıyor

3. Polimer Yapay Zeka: İnteraktif Kontrol Panelleri Oluşturmak İçin En İyisi

Polymer AI analiz aracı, ham verilerin herhangi bir kodlamaya gerek kalmadan erişilebilir ve iyileştirilmiş veritabanlarına dönüştürülmesine yardımcı olur. Yapay zeka tabanlı analiz yoluyla verilerin anlaşılmasını geliştirir ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için e-tablo verilerini etkileşimli kontrol panellerine dönüştürür.

Gerçek zamanlı işbirliği özelliği sayesinde veri kontrol paneli bağlantısını kolayca paylaşabilir veya ekip üyeleriyle işbirliği yapmak için sunumlara gömebilirsiniz. Ayrıca verileri sıralamak, filtrelemek ve okunabilir bir biçimde düzenlemek için de kullanılır.

Polimerin Özellikleri

• Verileri birleştirmek için veri bağlayıcıları sunar
• Çarpıcı kontrol panelleri oluşturur ve yapay zeka ile verileri analiz eder
• Hızlı bir şekilde rapor oluşturmak için önceden oluşturulmuş şablonlar sağlar
• Verileri görselleştirmek için ısı haritası ve çizgi grafiği gibi farklı grafik türleri sunar
• Raporlardaki kalıpları vurgulamak için koşullu biçimlendirmeyi destekler

Polimer Nasıl Kullanılır?

Veri analizi hedeflerinizi tanımlayın. Ardından verilerinizi içe aktarın, temizleyin ve yeniden biçimlendirin. Daha sonra verileri analiz etmek için regresyon analizi ve kümeleme analizi gibi uygun veri analizi tekniklerini seçin.

Daha sonra verilerinizi yorumlayın ve çubuk grafikler veya pasta grafikler gibi farklı seçeneklerle görselleştirin. İşlem tamamlandıktan sonra veriler diğer ekip üyeleriyle paylaşılmaya hazırdır.

Polimer Levha Fiyatı

Ücretsiz plan yok | Ücretli plan ayda 4.150,84 INR'den başlıyor

4. Tableau: Veri İçgörülerini Daha Hızlı Ortaya Çıkarmak İçin En İyisi

Tableau, verilerinizle etkileşimde bulunmak için kullanabileceğiniz başka bir analiz ve veri görselleştirme platformudur. Etkileşimli kontrol paneli ve zengin veri görselleştirme araçlarıyla verileri analiz etmek ve görselleştirmek son derece basittir.

Bu araç aracılığıyla oluşturulan veri raporları, masaüstü ve mobil uygulama üzerinden diğer kişilerle kolaylıkla paylaşılabilmektedir. Ayrıntı Düzeyi (LOD) ifadeleri karmaşık sorguları gerçekleştirmek için de kullanılabilir.

Tablo Özellikleri

• Karmaşık hesaplamaları ve veri harmanlamayı destekler
• Veri analizini basitleştirmek için veri kümelerini gruplandırır
• Tahmin ve tahmine dayalı modellemeyi destekler
• Jeo-uzaysal analitiği destekler
• Ham verileri rafine edilmiş verilere dönüştürür
• Daha hızlı analiz için bellek içi veri motoru sağlar

Tableau Nasıl Kullanılır?

Birden fazla veri bağlayıcıdan verileri içe aktarın. Daha sonra verilerinizi görselleştirmek için sürükle ve bırak seçeneğini kullanın. Bundan sonra verilerinizi işlemek ve analiz etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanın. Ardından, kolayca paylaşabileceğiniz ve yayınlayabileceğiniz veri analizine dayalı raporlar oluşturun.

Tableau'nun Fiyatlandırılması

Ücretli plan ayda 996,13 INR'den başlıyor

5. MS Excel: Elektronik Tablodaki Verileri Hesaplamak İçin En İyisi

Microsoft Excel, veri analizi için değerlendirebileceğiniz en popüler yapay zeka araçlarından biridir. Büyük veri kümelerini analiz etmek, işlemek ve bunları birden fazla grafik ve şema aracılığıyla görselleştirmek için kullanılabilir. Excel, pivot tablolar ve arama kutuları aracılığıyla verilerin hızla filtrelenmesine yardımcı olabilir.

Bununla birlikte makine öğrenimi modelleri geliştirebilir ve karmaşık hesaplamalar gerçekleştirmek için formüller kullanabilirsiniz. Ayrıca regresyon analizi, örnekleme, hipotez testi vb. için Veri Analizi Araç Pakı'nı da sağlar.

MS Excel'in Özellikleri

• Tek bir çalışma kitabında birden fazla e-tablo oluşturur
• Hesaplamaları gerçekleştirmek için birden fazla formül sunar
• Verileri görselleştirmek için farklı grafikler ve grafik türleri sağlar
• Büyük veri kümelerini özetlemek ve analiz etmek için Pivot Tablolar sunar
• Veri doğruluğu için veri doğrulama kurallarını destekler

MS Excel Nasıl Kullanılır?

Verilerinizi tablo biçiminde içe aktarın ve düzenleyin. Ardından verilerinizi temizleyin ve çeşitli görselleştirme ve biçimlendirme seçenekleriyle görselleştirin. Bundan sonra, verileri analiz etmek ve onlardan değerli bilgiler elde etmek için makine öğrenimi modellerini dağıtın.

MS Excel Fiyatlandırması

Ücretsiz plan mevcut | Microsoft 365 kapsamındaki ücretli plan ayda 497,29 INR'den başlıyor

6. Akkio: Tahmine Dayalı Analiz Açısından En İyisi

Akkio iş analitiği ve tahmin yazılımı, kullanıcıların veri kümelerini analiz etmelerine ve veri içgörülerine dayanarak sonuçları tahmin etmelerine yardımcı olur. Bu kodlama gerektirmeyen platform, potansiyel müşteri listelerini nitelendirmek ve segmentlere ayırmak ve sıcak potansiyel müşterileri önceliklendirmek için müşteri adayı puanlama seçeneğiyle birlikte gelir.

Bu AI aracı, herhangi bir veri kümesini yüklemenize ve tahmine dayalı analiz için son derece yararlı olan bir sinir ağı oluşturmaya yardımcı olan, tahmin etmek istediğiniz değişkeni seçmenize olanak tanır.

Akkio'nun Özellikleri

• Canlı raporlar oluşturur ve paylaşır
• Verileri tek bir sayfaya çıkarır ve birleştirir
• Veri analizi için regresyon ve sınıflandırma modellemeyi destekler
• Veri kümeleriyle etkileşim kurmak için bir sohbet robotu oluşturur
• Tahmine dayalı analiz gerçekleştirir ve içgörüleri müşterilerle paylaşır

Akkio Nasıl Kullanılır?

Modelinizle neyi tahmin etmek istediğinize karar verin. Daha sonra veri sayfalarındaki ilgili verileri doldurun. Bundan sonra, sizin için analizler gerçekleştirecek modelinizi oluşturun ve eğitin. Sonunda bu modeli dağıtın ve oluşturulan modelle analiz yapın.

Akkio Fiyatlandırması

Ücretsiz plan mevcut | Ücretli plan ayda 4.071,38 INR'den başlıyor

7. Qlik Sense: Verileri Dönüştürme ve Temizleme Açısından En İyisi

Qlik Sense, kuruluşların birden fazla kaynaktaki verilerini tek bir veri sayfasında birleştirmesine yardımcı olur. Bu yapay zekayı veri analizi için ve görsel analitiği mevcut uygulamalarınıza yerleştirmek için kullanabilirsiniz.

Qlik, veri analizi için makine öğrenimi modelleri oluşturma, veri işlem hatları ve raporlar oluşturma, yapay zeka tabanlı veri öngörüleri alma, otomatik iş akışları oluşturma vb. konularda size yardımcı olabilir.

Qlik'in özellikleri

• Birden fazla kaynaktan gelen verileri birbirine bağlar ve birleştirir
• Yapay zeka ile verileri hazırlar ve temizler
• Veri trendlerini belirlemek için tahmine dayalı analizler sunar
• Veri ilişkilerini keşfetmek için ilişkisel bir motor sağlar
• Aramaya dayalı görsel keşfe göre ilgili analizler üretir

Qlik Nasıl Kullanılır?

Yerleşik bağlayıcılarla birden çok kaynaktan verileri içe aktarın. Daha sonra verilerinizi temizleyin, işleyin ve analize uygun bir formata dönüştürün. Ardından verilerinizi çeşitli düzenler, grafikler, biçimlendirme seçenekleri vb. ile görselleştirin. Bundan sonra etkileşim kurun ve analiz için verilerinizi keşfedin.

Qlik'in fiyatlandırması

Ücretli plan, Analytics Planı için ayda 1.660,10 INR'den başlıyor

Yapay Zeka ve Veri Analizi Arasındaki İlişki

Yapay zeka ve makine öğrenimi, veri analizi prosedürlerinin çoğunun otomatikleştirilmesine çok yardımcı olabilir, böylece toplu verileri insanlardan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işlemenize olanak tanır. Yapay zeka, karmaşık veri kalıplarını tanıyabilir ve insan analistlerin tanımlayamayacağı içgörüler sunabilir.

Geleneksel veri analizinde, düşük işlem hızı ve sınırlı depolama kapasitesi nedeniyle büyük veri kümelerinin işlenmesi zordur. Ancak yapay zeka veri analitiği, büyük veri kümelerini yüksek hızda kolayca işleyebilir, bu da onu gerçek zamanlı veri analizi için uygun bir yaklaşım haline getirir.

Buna ek olarak, geleneksel analizler öncelikle bir e-tabloda düzenlenen gibi yapılandırılmış verilerle ilgileniyordu. Öte yandan yapay zeka tabanlı analitikler, daha kapsamlı bir analiz için ses ve video gibi hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyebilir.

Veri Analizinde Yapay Zeka Neden Önemlidir?

Yapay zeka araçlarıyla, insan analistlerin gözden kaçırması durumunda veri kümelerindeki tutarsızlıkları kolayca tespit edebilirsiniz. Benzer şekilde, karmaşık veri hesaplamalarını hızlı bir şekilde gerçekleştirerek değerli zamanınızdan tasarruf edebilirsiniz. Buna ek olarak veri analizine yönelik yapay zeka araçları aşağıdaki nedenlerden dolayı önemlidir.

• Hız ve Ölçeklenebilirlik: Yapay zeka algoritmaları, büyük veri kümelerini insanlardan önemli ölçüde daha hızlı işleyebilir, bu da onları büyük verileri analiz etmek için ideal kılar. Bu, daha hızlı içgörülere ve gerçek zamanlı karar almaya olanak tanır.
• Görevleri Otomatikleştirir: Yapay zeka, veri temizleme ve hazırlama gibi tekrarlanan görevleri otomatikleştirir. Bu, veri analistlerinin serbest kalmasını sağlar ve problem çözme, yorumlama ve stratejik analiz gibi daha üst düzey faaliyetlere odaklanmalarını sağlar.
• Karmaşık Hesaplamalar Gerçekleştirin: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık hesaplamalar gerçekleştirir ve geleneksel yöntemlerin gözden kaçırabileceği gizli kalıpları ortaya çıkarır. Bu, daha derin içgörülere ve daha doğru tahminlere yol açar.
• Tahmine Dayalı Analiz Gerçekleştirin: Yapay zeka algoritmaları, gelişmiş karar alma ve risk azaltma amacıyla gelecekteki veri eğilimlerini ve sonuçlarını tahmin etmek için geçmiş verilerden öğrenebilir.
• Geliştirilmiş Veri Temizleme: Yapay zeka algoritmaları, verileri daha etkili bir şekilde temizleyip hazırlayabilir, böylece analizin kalitesi ve güvenilirliği sağlanır.
• Otomatik Rapor Oluşturma: Yapay zeka araçlarını kullanarak hızlı bir şekilde otomatik raporlar oluşturabilirsiniz. Yapay zeka araçları, raporları manuel olarak oluşturmak yerine veri sayfalarından ilgili verileri çıkarabilir ve bunun için raporlar oluşturabilir.

Çözüm

Yapay zeka tabanlı veri analizi araçları, karmaşık veri kümelerinden değerli içgörülerin elde edilmesinde, bilinçli karar alınmasına olanak sağlanmasında ve iş başarısının artırılmasında hayati bir rol oynar. Bu araçlar, kullanıcılara, normalde tespit edilemeyecek bilgiler arasındaki kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları ortaya çıkarma gücü verir.

Kuruluşunuz için yukarıda belirtilen yapay zeka destekli veri analizi araçları arasından seçim yapabilirsiniz. Ancak bunlardan herhangi birini seçmeden önce bütçenizi ve özellik gereksinimlerinizi göz önünde bulundurun.

Veri Analizi için Yapay Zeka Araçlarıyla İlgili SSS