2024 年 7 个最佳数据分析人工智能工具以及如何使用它们

数据分析是数据驱动型公司的关键方面之一。 它帮助组织将原始数据转换为结构化和可读的格式，以改进决策。 随着人工智能的进步，处理和分析大量数据集变得非常容易。

有多种用于数据分析的人工智能工具可以帮助可视化、处理和分析数据，以节省时间和资源。 让我们看看一些最突出和最可靠的数据分析工具，以满足您的数据处理要求。

如何利用AI进行数据分析？

AI 可用于多种目的的数据分析，例如预测分析、自动化重复任务、识别数据趋势等。借助 AI 分析工具，您可以创建和训练模型来执行预测分析。

它将帮助您预测未来结果、预测趋势并做出数据驱动的决策。 以下是在数据分析过程中使用人工智能的一些其他方法。

• 自动化重复任务：人工智能可以帮助自动执行各种日常任务，例如数据清理、数据格式化、数据导入等。通过自动化这些任务，您可以专注于解释数据结果并生成有意义的见解。
• 识别数据趋势：基于人工智能的算法可以帮助识别和识别大数据集中的复杂模式和相关性。 通过实施人工智能和机器学习技术，数据分析工具可以帮助识别人类分析师可能错过的数据趋势。
• 部署和监控数据模型：这些工具可让您部署数据模型，帮助您分析数据集、做出预测并实时收集见解。 借助用于数据分析的 AI 工具，您还可以监控模型性能并更新模型以保持数据准确性。
• 探索数据并将其可视化：通过利用人工智能驱动的可视化工具，您还可以可视化数据并从中获得见解。 这些工具使您可以更轻松地与数据交互以识别模式并检测异常。

7 个最佳免费数据分析人工智能工具列表

• 微软Power BI
• Google Cloud 提供的 Looker Studio
• 聚合物
• 画面
• 微软Excel
• 秋尾
• Qlik

让我们根据功能和定价来看看用于数据分析的最佳人工智能工具。 这些工具提供的信息将帮助您从最佳数据分析工具中选择正确的数据分析软件。

1. Microsoft Power BI：最适合生成有洞察力的报告

Power BI 商业智能工具可帮助数据分析人员可视化和分析来自多个来源的数据。 它配备了交互式仪表板和数据可视化功能，可生成引人注目的数据视觉效果并与其他人实时分享见解。

它是最流行的人工智能工具之一，可用于数据过滤、数据建模、转换原始数据等。

微软Power BI的特点

• 发布和共享数据报告
• 生成数据可视化的交互式报告
• 从不同的数据源生成数据集
• 检测人工智能驱动的数据集中的模式
• 确保数据满足监管合规要求

如何使用微软Power BI？

注册 Power BI 并导入相关数据以生成报告。 在报告中创建您选择的图表。 接下来，从多个可用于可视化数据的可视化选项中进行选择。 接下来，调整仪表板的布局并生成报告。

微软 Power BI 定价

提供免费计划 | 付费套餐 830.12 印度卢比/月起

2. Google Cloud 出品的 Looker Studio：最适合从多个数据集生成报告

Looker Studio 是一个数据可视化和探索平台，用于基于人工智能的分析。 该平台使用户能够轻松创建自定义仪表板、报告和可视化，以分析来自不同来源的数据。

凭借其直观的拖放界面，用户可以轻松操作数据字段以生成图表、图形和其他可视化表示，而无需高级技术知识。 这个免费的人工智能平台还可以帮助您自定义数据表并在报告中插入可点击的内容。

Looker工作室特点

• 支持实时协作数据共享
• 提供数据混合以创建统一的数据集
• 提供交互式仪表板以获得有价值的见解
• 使用品牌徽标和图像注释报告
• 从 BigQuery、MySQL、PostgreSQL 等导入数据。

如何使用Looker Studio？

通过将数据导入其中开始创建报告。 接下来，添加图表或图形以可视化报告的数据。 之后，单击“提交”即可创建报告。 如果满意，那么您的报告就可以共享以供进一步分析。

Looker 工作室定价

提供免费计划 | 付费计划起价为 INR 747.16/项目/月

3. Polymer AI：最适合创建交互式仪表板

Polymer AI 分析工具有助于将原始数据转换为可访问和精炼的数据库，无需任何编码。 它通过基于人工智能的分析增强数据理解，并将电子表格的数据转换为交互式仪表板，以获得可行的见解。

借助其实时协作功能，您可以轻松共享数据仪表板链接或将其嵌入到演示文稿中以便与团队成员协作。 它还用于以可读格式对数据进行排序、过滤和组织。

聚合物的特性

• 提供数据连接器来整合数据
• 创建令人惊叹的仪表板并使用人工智能分析数据
• 提供预建模板以快速创建报告
• 提供不同的图表类型（例如热图和线图）来可视化数据
• 支持条件格式以突出显示报告中的模式

如何使用聚合物？

定义您的数据分析目标。 接下来，导入、清理并重新格式化您的数据。 然后，选择合适的数据分析技术，如回归分析、聚类分析等对数据进行分析。

之后，解释您的数据并通过不同的选项（例如条形图或饼图）将其可视化。 完成后，数据就可以与其他团队成员共享。

聚合物片材价格

没有可用的免费计划 | 付费套餐每月 4,150.84 印度卢比起

4. Tableau：最适合更快地发现数据洞察

Tableau 是另一个可用于与数据交互的分析和数据可视化平台。 凭借其交互式仪表板和丰富的数据可视化工具，分析和可视化数据变得非常简单。

通过此工具创建的数据报告可以通过桌面和移动应用程序轻松与其他人共享。 其详细级别 (LOD) 表达式还可用于执行复杂的查询。

画面功能

• 支持复杂的计算和数据混合
• 对数据集进行分组以简化数据分析
• 支持预测和预测建模
• 支持地理空间分析
• 将原始数据转换为精炼数据
• 提供内存数据引擎以加快分析速度

如何使用Tableau？

从多个数据连接器导入数据。 接下来，使用拖放选项可视化您的数据。 之后，使用人工智能算法来处理和分析您的数据。 然后，根据数据分析生成可以轻松共享和发布的报告。

Tableau 的定价

付费套餐 996.13 印度卢比/月起

5. MS Excel：最适合计算电子表格中的数据

Microsoft Excel 是您可以考虑用于数据分析的最流行的人工智能工具之一。 它可用于分析和处理大数据集，并通过多个图形和图表将其可视化。 Excel 可以帮助通过数据透视表和搜索框快速过滤数据。

有了它，您还可以开发机器学习模型并使用公式执行复杂的计算。 它还提供数据分析工具包，用于回归分析、抽样、假设检验等。

MS Excel 功能

• 在单个工作簿中创建多个电子表格
• 提供多个公式来执行计算
• 提供不同的图形和图表类型来可视化数据
• 提供数据透视表来总结和分析大数据集
• 支持数据验证规则以确保数据准确性

如何使用 MS Excel？

以表格格式导入和组织数据。 接下来，清理数据并通过多种可视化和格式化选项将其可视化。 之后，部署机器学习模型来分析数据并从中获得有价值的见解。

MS Excel 定价

提供免费计划 | Microsoft 365 下的付费套餐起价为 INR 497.29/月

6. Akkio：最适合预测分析

Akkio 业务分析和预测软件可帮助用户分析数据集并根据数据洞察预测结果。 这个无编码平台附带潜在客户评分，选择对潜在客户列表进行资格和细分，并优先考虑热门潜在客户。

这个人工智能工具允许您上传任何数据集并选择他们希望预测的变量，这有助于创建神经网络，这对于预测分析非常有用。

特点

• 构建和共享实时报告
• 提取数据并将其合并到单个工作表中
• 支持数据分析的回归和分类建模
• 创建一个聊天机器人来与数据集交互
• 执行预测分析并与客户分享见解

如何使用Akkio？

决定您想要用模型预测什么。 接下来，在数据表中填写相关数据。 之后，创建并训练您的模型来为您执行分析。 最后，部署该模型并使用创建的模型进行分析。

定价

提供免费计划 | 付费套餐 4,071.38 印度卢比/月起

7. Qlik Sense：最适合转换和清理数据

Qlik Sense 帮助组织将多个来源的数据整合到单个数据表中。 您可以使用此 AI 进行数据分析，并将可视化分析嵌入到现有应用程序中。

Qlik 可以帮助您创建用于数据分析的 ML 模型、构建数据管道和报告、获得基于 AI 的数据洞察、构建自动化工作流程等。

Qlik的特点

• 连接并合并来自多个来源的数据
• 使用人工智能准备和清理数据
• 提供预测分析来识别数据趋势
• 提供关联引擎来探索数据关系
• 根据基于搜索的视觉发现生成相关分析

如何使用Qlik？

使用内置连接器从多个源导入数据。 接下来，清理、操作数据并将其转换为适合分析的格式。 接下来，使用各种布局、图表、格式选项等可视化您的数据。之后，交互并探索您的数据以进行分析。

Qlik 的定价

付费计划的分析计划起价为每月 1,660.10 印度卢比

人工智能与数据分析的关系

人工智能和机器学习可以帮助实现大多数数据分析过程的自动化，从而使您能够比人类更快、更准确地处理大量数据。 人工智能可以识别复杂的数据模式并提供人类分析师无法识别的见解。

在传统的数据分析中，由于处理速度较低和存储容量有限，难以处理大数据集。 然而，人工智能数据分析可以轻松、高速地处理大数据集，使其成为实时数据分析的合适方法。

除此之外，传统分析主要处理结构化数据，例如电子表格中组织的数据。 另一方面，基于人工智能的分析可以处理结构化和非结构化数据（例如音频和视频），以进行更全面的分析。

为什么人工智能在数据分析中很重要？

借助人工智能工具，您可以轻松识别数据集中的不一致之处，以防人类分析师遗漏。 同样，您可以快速执行复杂的数据计算，从而节省您的宝贵时间。 除此之外，用于数据分析的人工智能工具也很重要，原因如下。

• 速度和可扩展性：人工智能算法可以比人类更快地处理海量数据集，这使其成为分析大数据的理想选择。 这样可以更快地获得见解并做出实时决策。
• 自动化任务：人工智能自动执行重复性任务，例如数据清理和准备。 这解放了数据分析师，让他们专注于更高级别的活动，如解决问题、解释和战略分析。
• 执行复杂的计算：人工智能和机器学习算法执行复杂的计算并揭示传统方法可能遗漏的隐藏模式。 这会带来更深入的见解和更准确的预测。
• 执行预测分析：人工智能算法可以从历史数据中学习，预测未来的数据趋势和结果，从而改进决策和降低风险。
• 改进数据清理：人工智能算法可以更有效地清理和准备数据，确保分析的质量和可靠性。
• 自动化报告生成：通过使用AI工具，您可以快速生成自动化报告。 人工智能工具可以从数据表中提取相关数据并生成报告，而不是手动生成报告。

结论

基于人工智能的数据分析工具在从复杂的数据集中提取有价值的见解、实现明智的决策和推动业务成功方面发挥着至关重要的作用。 这些工具使用户能够发现原本无法检测到的信息之间的模式、趋势和相关性。

您可以为您的组织选择上述人工智能驱动的数据分析工具。 但是，在选择其中任何一个之前，请考虑您的预算和功能要求。

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