2024 年 7 個最佳數據分析人工智慧工具以及如何使用它們

數據分析是數據驅動型公司的關鍵面向之一。 它幫助組織將原始資料轉換為結構化和可讀的格式，以改善決策。 隨著人工智慧的進步，處理和分析大量資料集變得非常容易。

有多種用於數據分析的人工智慧工具可以幫助視覺化、處理和分析數據，以節省時間和資源。 讓我們來看看一些最突出和最可靠的數據分析工具，以滿足您的數據處理要求。

如何利用AI進行數據分析？

AI 可用於多種目的的資料分析，例如預測分析、自動化重複任務、識別資料趨勢等。透過 AI 分析工具，您可以建立和訓練模型來執行預測分析。

它將幫助您預測未來結果、預測趨勢並做出數據驅動的決策。 以下是在數據分析過程中使用人工智慧的一些其他方法。

• 自動化重複任務：人工智慧可以幫助自動執行各種日常任務，例如資料清理、資料格式化、資料導入等。透過自動化這些任務，您可以專注於解釋資料結果並產生有意義的見解。
• 識別資料趨勢：基於人工智慧的演算法可以幫助識別和識別大數據集中的複雜模式和相關性。 透過實施人工智慧和機器學習技術，數據分析工具可以幫助識別人類分析師可能錯過的數據趨勢。
• 部署和監控資料模型：這些工具可讓您部署資料模型，幫助您分析資料集、做出預測並即時收集見解。 借助用於資料分析的 AI 工具，您還可以監控模型效能並更新模型以保持資料準確性。
• 探索數據並將其視覺化：透過利用人工智慧驅動的視覺化工具，您還可以視覺化數據並從中獲得見解。 這些工具使您可以更輕鬆地與資料互動以識別模式並檢測異常。

7 個最佳免費數據分析人工智慧工具列表

• 微軟Power BI
• Google Cloud 提供的 Looker Studio
• 聚合物
• 畫面
• 微軟Excel
• 秋尾
• Qlik

讓我們根據功能和定價來看看用於數據分析的最佳人工智慧工具。 這些工具提供的資訊將幫助您從最佳數據分析工具中選擇正確的數據分析軟體。

1. Microsoft Power BI：最適合產生有洞察力的報告

Power BI 商業智慧工具可協助資料分析人員視覺化和分析來自多個來源的資料。 它配備了互動式儀表板和數據視覺化功能，可產生引人注目的數據視覺效果並與其他人即時分享見解。

它是最受歡迎的人工智慧工具之一，可用於資料過濾、資料建模、轉換原始資料等。

微軟Power BI的特點

• 發布和共享數據報告
• 產生數據視覺化的互動式報告
• 從不同的資料來源產生資料集
• 檢測人工智慧驅動的資料集中的模式
• 確保數據滿足監管合規要求

如何使用微軟Power BI？

註冊 Power BI 並匯入相​​關資料以產生報表。 在報告中建立您選擇的圖表。 接下來，從多個可用於視覺化資料的視覺化選項中進行選擇。 接下來，調整儀表板的佈局並產生報告。

微軟 Power BI 定價

提供免費方案 | 付費方案 830.12 印度盧比/月起

2. Google Cloud 出品的 Looker Studio：最適合從多個資料集產生報告

Looker Studio 是一個資料視覺化和探索平台，用於基於人工智慧的分析。 該平台使用戶能夠輕鬆建立自訂儀表板、報告和視覺化，以分析來自不同來源的數據。

憑藉其直覺的拖放介面，使用者可以輕鬆操作資料欄位以產生圖表、圖形和其他視覺化表示，而無需高級技術知識。 這個免費的人工智慧平台還可以幫助您自訂資料表並在報告中插入可點擊的內容。

Looker工作室特點

• 支援即時協作數據共享
• 提供資料混合以建立統一的資料集
• 提供互動式儀表板以獲得有價值的見解
• 使用品牌標誌和圖像註釋報告
• 從 BigQuery、MySQL、PostgreSQL 等匯入資料。

如何使用Looker Studio？

透過將資料導入其中開始建立報表。 接下來，新增圖表或圖形以視覺化報告的數據。 之後，按一下「提交」即可建立報告。 如果滿意，那麼您的報告就可以分享以進行進一步分析。

Looker 工作室定價

提供免費方案 | 付費方案起價為 INR 747.16/專案/月

3. Polymer AI：最適合建立互動式儀表板

Polymer AI 分析工具有助於將原始資料轉換為可存取和精煉的資料庫，無需任何編碼。 它透過基於人工智慧的分析增強數據理解，並將電子表格的數據轉換為互動式儀表板，以獲得可行的見解。

透過其實時協作功能，您可以輕鬆共享資料儀表板連結或將其嵌入到簡報中以便與團隊成員協作。 它也用於以可讀格式對資料進行排序、過濾和組織。

聚合物的特性

• 提供數據連接器來整合數據
• 創建令人驚嘆的儀表板並使用人工智慧分析數據
• 提供預建模板以快速建立報告
• 提供不同的圖表類型（例如熱圖和線圖）來視覺化數據
• 支援條件格式以反白顯示報告中的模式

如何使用聚合物？

定義您的資料分析目標。 接下來，匯入、清理並重新格式化您的資料。 然後，選擇合適的資料分析技術，如迴歸分析、聚類分析等對資料進行分析。

之後，解釋您的數據並透過不同的選項（例如長條圖或圓餅圖）將其視覺化。 完成後，數據就可以與其他團隊成員分享。

聚合物片材價格

沒有可用的免費方案 | 付費方案每月 4,150.84 印度盧比起

4. Tableau：最適合更快發現資料洞察

Tableau 是另一個可用於與資料互動的分析和資料視覺化平台。 憑藉其互動式儀表板和豐富的數據視覺化工具，分析和視覺化數據變得非常簡單。

透過此工具建立的數據報告可以透過桌面和行動應用程式輕鬆與其他人共享。 其詳細程度 (LOD) 表達式也可用於執行複雜的查詢。

畫面功能

• 支援複雜的計算和數據混合
• 將資料集進行分組以簡化資料分析
• 支援預測和預測建模
• 支援地理空間分析
• 將原始數據轉換為精煉數據
• 提供記憶體資料引擎以加快分析速度

如何使用Tableau？

從多個資料連接器匯入資料。 接下來，使用拖放選項視覺化您的資料。 之後，使用人工智慧演算法來處理和分析您的數據。 然後，根據數據分析產生可以輕鬆共享和發布的報告。

Tableau 的定價

付費方案 996.13 印度盧比/月起

5. MS Excel：最適合計算電子表格中的數據

Microsoft Excel 是您可以考慮用於資料分析的最受歡迎的人工智慧工具之一。 它可用於分析和處理大數據集，並透過多個圖形和圖表將其視覺​​化。 Excel 可以幫助透過資料透視表和搜尋框快速篩選資料。

有了它，您還可以開發機器學習模型並使用公式執行複雜的計算。 它也提供資料分析工具包，用於迴歸分析、抽樣、假設檢定等。

MS Excel 功能

• 在單一工作簿中建立多個電子表格
• 提供多個公式來執行計算
• 提供不同的圖形和圖表類型來視覺化數據
• 提供資料透視表來總結和分析大數據集
• 支援資料驗證規則以確保資料準確性

如何使用 MS Excel？

以表格格式匯入和組織資料。 接下來，清理資料並透過多種視覺化和格式化選項將其視覺化。 之後，部署機器學習模型來分析數據並從中獲得有價值的見解。

MS Excel 定價

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6. Akkio：最適合預測分析

Akkio 業務分析和預測軟體可協助使用者分析資料集並根據資料洞察預測結果。 這個無編碼平台附帶潛在客戶評分，選擇對潛在客戶名單進行資格和細分，並優先考慮熱門潛在客戶。

這個人工智慧工具可讓您上傳任何資料集並選擇他們希望預測的變量，這有助於創建神經網絡，這對於預測分析非常有用。

特點

• 建構和共享即時報告
• 提取資料並將其合併到單一工作表中
• 支援數據分析的迴歸和分類建模
• 創建一個聊天機器人來與資料集交互
• 執行預測分析並與客戶分享見解

如何使用Akkio？

決定您想要用模型預測什麼。 接下來，在資料表中填寫相關資料。 之後，創建並訓練您的模型來為您執行分析。 最後，部署該模型並使用已建立的模型進行分析。

定價

提供免費方案 | 付費方案 4,071.38 印度盧比/月起

7. Qlik Sense：最適合轉換和清理數據

Qlik Sense 可協助組織將多個來源的資料整合到單一資料表中。 您可以使用此 AI 進行資料分析，並將視覺化分析嵌入現有應用程式中。

Qlik 可以幫助您建立用於資料分析的 ML 模型、建立資料管道和報告、獲得基於 AI 的資料洞察、建立自動化工作流程等。

Qlik的特點

• 連接並合併來自多個來源的數據
• 使用人工智慧準備和清理數據
• 提供預測分析來識別數據趨勢
• 提供關聯引擎來探索資料關係
• 根據基於搜尋的視覺發現產生相關分析

如何使用Qlik？

使用內建連接器從多個來源匯入資料。 接下來，清理、操作資料並將其轉換為適合分析的格式。 接下來，使用各種佈局、圖表、格式選項等來視覺化您的數據。之後，互動並探索您的數據以進行分析。

Qlik 的定價

付費方案的分析方案起價為每月 1,660.10 印度盧比

人工智慧與數據分析的關係

人工智慧和機器學習可以幫助實現大多數數據分析過程的自動化，使您能夠比人類更快、更準確地處理大量數據。 人工智慧可以識別複雜的數據模式並提供人類分析師無法識別的見解。

在傳統的數據分析中，由於處理速度較低和儲存容量有限，因此難以處理大數據集。 然而，人工智慧數據分析可以輕鬆、高速地處理大數據集，使其成為即時數據分析的合適方法。

除此之外，傳統分析主要處理結構化數據，例如電子表格中組織的數據。 另一方面，基於人工智慧的分析可以處理結構化和非結構化資料（例如音訊和視訊），以進行更全面的分析。

為什麼人工智慧在數據分析中很重要？

借助人工智慧工具，您可以輕鬆識別資料集中的不一致之處，以防人類分析師遺漏。 同樣，您可以快速執行複雜的資料計算，從而節省您的寶貴時間。 除此之外，用於數據分析的人工智慧工具也很重要，原因如下。

• 速度和可擴展性：人工智慧演算法可以比人類更快地處理大量資料集，這使其成為分析大數據的理想選擇。 這樣可以更快地獲得見解並做出即時決策。
• 自動化任務：人工智慧自動執行重複性任務，例如資料清理和準備。 這解放了數據分析師，讓他們專注於更高層級的活動，如解決問題、解釋和策略分析。
• 執行複雜的計算：人工智慧和機器學習演算法執行複雜的計算並揭示傳統方法可能遺漏的隱藏模式。 這會帶來更深入的見解和更準確的預測。
• 執行預測分析：人工智慧演算法可以從歷史資料中學習，預測未來的資料趨勢和結果，從而改善決策和降低風險。
• 改進數據清理：人工智慧演算法可以更有效地清理和準備數據，確保分析的品質和可靠性。
• 自動化報告產生：透過使用AI工具，您可以快速產生自動化報告。 人工智慧工具可以從數據表中提取相關數據並產生報告，而不是手動產生報告。

結論

基於人工智慧的數據分析工具在從複雜的數據集中提取有價值的見解、實現明智的決策和推動業務成功方面發揮著至關重要的作用。 這些工具使用戶能夠發現原本無法偵測到的資訊之間的模式、趨勢和相關性。

您可以為您的組織選擇上述由人工智慧驅動的數據分析工具。 但是，在選擇其中任何一個之前，請考慮您的預算和功能要求。

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