用于数据分析的 5 大人工智能工具 | 商业人工智能#84

已发表: 2024-03-15
在数字化转型时代，数据比以往任何时候都多。 然而，光有数据是没有价值的。 它的价值取决于我们将其转化为通向成功的知识和策略的能力。 在这里，人工智能 (AI) 发挥着至关重要的作用，成为该领域的宝贵合作伙伴，改变了分析的游戏规则。 哪些业务领域可以从数据分析中受益最多？ 什么是最好的人工智能工具，可以帮助企业生存并主导市场，利用数据最大限度地发挥其潜力？ 请继续阅读以了解更多信息。

用于数据分析的 AI 工具 - 目录

  1. AI如何将数据分析转化为知识？
  2. 在数据分析中使用人工智能的主要好处
  3. 用于数据分析的顶级人工智能工具
  4. 哪些业务领域从数据分析中受益最多？
  5. 概括

AI如何将数据分析转化为知识？

大数据是指人类难以管理的庞大而复杂的数据集。 这就是人工智能的用武之地，它的解决方案不仅可以处理大量信息，还可以促进信息的提取、处理和分析。

例如，诸如 ChatGPT Plus 之类的人工智能数据分析工具附带文档分析模块，可以分析客户数据并根据该数据创建个性化营销信息，从而有助于提高营销活动的效果。 另一方面，Tableau 等平台使用 AI 创建高级数据可视化，帮助识别可能与产品或服务开发相关的趋势。

在将数据转化为知识的背景下，人工智能能够：

  • 预测建模——人工智能可以做出预测、分析潜在场景并确定最有利的结果，
  • 细分分析——借助人工智能，可以精确识别目标群体，这显着影响营销活动的有效性，
  • 数据清理——用于数据分析的最佳人工智能工具自动识别并纠正数据错误，节省分析师的时间，
  • 数据可视化——Power BI 等工具可以创建交互式图表和报告，从而更容易理解趋势。

使用这些顶级人工智能工具，公司可以根据可靠的数据分析做出更好的业务决策。

在数据分析中使用人工智能的主要好处

自动化和预测数据分析是使用人工智能的两个主要好处。 自动化将分析师从重复性任务中解放出来，使他们能够专注于战略。 人工智能没有人类偏见，可以以令人难以置信的速度处理数据，预测活动结果并提供主动的见解。

使用人工智能进行数据分析的好处主要有：

  • 节省时间和资源，可用于战略分析并采取适当的行动，
  • 数据分析标准化，无需掌握数据处理和分析的专业技能即可跟踪数据，
  • 通过直接上传文件到工具，最大限度地减少数据分析中的错误，使数据分析更加可靠。

用于数据分析的顶级人工智能工具

选择正确的人工智能工具进行数据分析可以显着影响企业的成功。 以下是市场上最好的人工智能工具的概述。

聊天GPT Plus

OpenAI 开发的最著名的强大 AI 语言模型可以：

  • 生成文本和图像，
  • 分析数据，以及
  • 用自然的书面和口头语言回答问题。

在 Plus、Team 和 Enterprise 计划中提供的付费版本中，它可用于使用自然语言命令自动生成报告或创建用于 Python 或 R 中的数据转换的分析脚本。

由于能够将文件附加到 ChatGPT 的提示中，我们可以轻松地“与数据对话”，这使其成为最好的 AI 工具之一。 它的一个关键优点是能够精确地遵循用户指令，而缺点是需要准备数据以使用其他软件进行分析。

然而，ChatGPT 能够处理：

  • 重复的线条，
  • 缺失数据，
  • 单位不一致，
  • 识别异常值，
  • 错误检查，以及
  • 清理、预处理、分析和可视化数据。

人工智能可以很好地处理结构化数据。 您可以上传 Excel 或 CSV 文件并指示 ChatGPT 描述、处理、分析、可视化和解释数据。

画面

Tableau 是一个数据分析和可视化平台。 它可以轻松解释复杂的数据集。 凭借其直观的界面，用户无需编程技能即可创建高级仪表板。

Tableau 具有“Ask Data”功能，允许用户用自然语言制定查询，然后自动创建适当的数据可视化。 此功能使用人工智能来解释用户的查询并提供数据驱动的答案。 Tableau 还提供其他基于 AI 的功能，例如“解释数据”，它可以自动执行数据分析并提供有价值的见解。

ai tools for data analysis

资料来源：Tableau (https://www.tableau.com/)

电力商业智能

Power BI 是一款集成 AI 来提供深度分析和数据可视化的 Microsoft 产品。 它具有基于人工智能的功能，例如人工智能洞察，允许用户发现数据中隐藏的模式和关系。

Power BI 提供了一整套基于 AI 的工具，可使用预构建或自定义机器学习模型高效、轻松地丰富数据。 Microsoft Power BI 中的人工智能（称为 AI Insights）可实现：

  • 文本中的情感分析，
  • 提取关键词和短语，
  • 语言识别，以及
  • 专有名词的识别。

它用于分析客户评论、自动检测产品评论中的关键主题、识别电子邮件的语言以及识别报纸文章中的人名、组织和地点。 Power BI 还允许您处理图像，包括自动标记图像并使用描述其内容的标签对其进行分类。 它用于对产品图像进行分类、标记风景或动物照片、识别面孔或徽标以及在图像上创建场景描述。 此外，Power BI 与 Azure 集成，使您可以访问高级分析模型和云功能。

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来源：微软 Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)

微软Excel

第二个非常适合数据分析的 Microsoft 工具是由 Microsoft 365 Copilot 提供支持的 Excel。 该套件是最好的人工智能工具之一，具有使用自然语言创建可视化和数据查询的功能。 Microsoft 365 订阅者可以使用由 AI 提供支持的 Excel，每年起价 99 美元。

聚合物

Polymer 是一种智能数据分析解决方案 (BI)，不需要复杂的配置或陡峭的学习曲线。 它允许您在几分钟内创建可视化、构建仪表板并呈现数据。 以下是其主要特性和优点：

  • 轻松的数据集成——Polymer 允许轻松传输数据集以启动探索和可视化。 不需要任何技术技能。
  • 洞察自动化——这个伟大的工具使用人工智能自动从数据中生成洞察，例如趋势、模式、异常和预测。 用户还可以用自然语言提出问题并以图表和表格的形式获得答案，

重要的是，如果您不相信，Polymer 提供 14 天免费试用。 定价计划起价为每位用户每月 9 美元。 其开发人员还确保可视化和仪表板可以轻松共享和评论，以及导出和嵌入网页或演示文稿中。

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资料来源：聚合物 (https://www.polymersearch.com/)

哪些业务领域从数据分析中受益最多

各个业务部门可以利用数据分析来获得竞争优势并更好地了解市场和客户。 这里有一些例子：

  1. 通过人工智能预测市场趋势——ChatGPT等工具可以帮助小型企业预测趋势，这对于它们的发展和适应不断变化的市场条件至关重要。
  2. 人工智能在竞争分析中的应用——人工智能工具可用于分析竞争对手的行为，使您能够优化自己的业务策略。
  3. 了解客户——细分和人工智能数据分析有助于分析大型数据集，这对于资源有限的小型企业特别有用。 例如，Polymer 根据客户的在线活动自动对客户进行细分。
  4. 自动报告生成——通过自动化报告流程节省时间和资源，使企业能够专注于业务的其他关键领域。 例如，Microsoft Excel 可以根据 CRM 系统中的数据自动生成销售报告。

概括

通过使用最好的人工智能工具进行数据分析，企业不仅可以提高效率，还可以发现新的商机并更好地了解客户。 所有这些都转化为更好的决策和更强大的市场地位。 将人工智能引入分析流程是可以为企业带来切实好处并帮助他们实现长期成功的一步。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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