用於數據分析的 5 大人工智慧工具 | 商業人工智慧#84

已發表: 2024-03-15
在數位轉型時代，數據比以往任何時候都多。 然而，光有數據是沒有價值的。 它的價值取決於我們將其轉化為通往成功的知識和策略的能力。 在這裡，人工智慧 (AI) 發揮著至關重要的作用，成為該領域的寶貴合作夥伴，改變了分析的遊戲規則。 哪些業務領域可以從數據分析中受益最多？ 什麼是最好的人工智慧工具，可以幫助企業生存並主導市場，利用數據最大限度地發揮其潛力？ 請繼續閱讀以了解更多資訊。

用於數據分析的 AI 工具 - 目錄

  1. AI如何將數據分析轉化為知識？
  2. 在數據分析中使用人工智慧的主要好處
  3. 用於數據分析的頂級人工智慧工具
  4. 哪些業務領域從數據分析中受益最多？
  5. 概括

AI如何將數據分析轉化為知識？

大數據是指人類難以管理的龐大而複雜的資料集。 這就是人工智慧的用武之地，它的解決方案不僅可以處理大量訊息，還可以促進資訊的提取、處理和分析。

例如，諸如 ChatGPT Plus 之類的人工智慧資料分析工具附帶文件分析模組，可以分析客戶資料並根據該資料創建個人化行銷訊息，從而有助於提高行銷活動的效果。 另一方面，Tableau 等平台使用 AI 建立進階資料視覺化，協助識別可能與產品或服務開發相關的趨勢。

在將數據轉化為知識的背景下，人工智慧能夠：

  • 預測建模－人工智慧可以做出預測、分析潛在場景並確定最有利的結果，
  • 細分分析－借助人工智慧，可以精確地識別目標群體，顯著影響行銷活動的有效性，
  • 資料清理－用於資料分析的最佳人工智慧工具會自動識別並修正資料錯誤，節省分析師的時間，
  • 數據視覺化－Power BI 等工具可以創建互動式圖表和報告，從而更容易理解趨勢。

使用這些頂級人工智慧工具，公司可以根據可靠的數據分析做出更好的業務決策。

在數據分析中使用人工智慧的主要好處

自動化和預測數據分析是使用人工智慧的兩個主要好處。 自動化將分析師從重複性任務中解放出來，使他們能夠專注於策略。 人工智慧沒有人類偏見，可以以令人難以置信的速度處理數據，預測活動結果並提供主動的見解。

使用人工智慧進行數據分析的好處主要有：

  • 節省時間和資源，可用於策略分析並採取適當的行動，
  • 數據分析標準化，無需掌握數據處理和分析的專業技能即可追蹤數據，
  • 透過直接上傳文件到工具，最大限度地減少數據分析中的錯誤，使數據分析更加可靠。

用於數據分析的頂級人工智慧工具

選擇正確的人工智慧工具進行數據分析可以顯著影響企業的成功。 以下是市場上最好的人工智慧工具的概述。

聊天GPT Plus

OpenAI 開發的最著名的強大 AI 語言模型可以：

  • 生成文字和圖像，
  • 分析數據，以及
  • 用自然的書面和口語回答問題。

在 Plus、Team 和 Enterprise 計劃中提供的付費版本中，它可用於使用自然語言命令自動產生報告或建立用於 Python 或 R 中的資料轉換的分析腳本。

由於能夠將文件附加到 ChatGPT 的提示中，我們可以輕鬆地“與數據對話”，這使其成為最好的 AI 工具之一。 它的一個關鍵優點是能夠精確地遵循使用者指令，而缺點是需要準備資料以使用其他軟體進行分析。

然而，ChatGPT 能夠處理：

  • 重複的線條，
  • 缺失數據，
  • 單位不一致，
  • 識別異常值，
  • 錯誤檢查，以及
  • 清理、預處理、分析和視覺化資料。

人工智慧可以很好地處理結構化資料。 您可以上傳 Excel 或 CSV 檔案並指示 ChatGPT 描述、處理、分析、視覺化和解釋資料。

畫面

Tableau 是一個資料分析和視覺化平台。 它可以輕鬆解釋複雜的數據集。 憑藉其直覺的介面，使用者無需編程技能即可建立高級儀表板。

Tableau 具有「Ask Data」功能，允許使用者以自然語言制定查詢，然後自動建立適當的資料視覺化。 此功能使用人工智慧來解釋用戶的查詢並提供數據驅動的答案。 Tableau 還提供其他基於 AI 的功能，例如“解釋資料”，它可以自動執行資料分析並提供有價值的見解。

ai tools for data analysis

資料來源：Tableau (https://www.tableau.com/)

電力商業智能

Power BI 是一款整合 AI 來提供深度分析和資料視覺化的 Microsoft 產品。 它具有基於人工智慧的功能，例如人工智慧洞察，允許用戶發現資料中隱藏的模式和關係。

Power BI 提供了一整套基於 AI 的工具，可使用預先建置或自訂機器學習模型高效、輕鬆地豐富資料。 Microsoft Power BI 中的人工智慧（稱為 AI Insights）可實現：

  • 文本中的情感分析，
  • 提取關鍵字和短語，
  • 語言識別，以及
  • 專有名詞的辨識。

它用於分析客戶評論、自動檢測產品評論中的關鍵主題、識別電子郵件的語言以及識別報紙文章中的人名、組織和地點。 Power BI 還允許您處理圖像，包括自動標記圖像並使用描述其內容的標籤對其進行分類。 它用於對產品圖像進行分類、標記風景或動物照片、識別面孔或徽標以及在圖像上創建場景描述。 此外，Power BI 與 Azure 集成，可讓您存取高級分析模型和雲端功能。

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資料來源：微軟 Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)

微軟Excel

第二個非常適合資料分析的 Microsoft 工具是由 Microsoft 365 Copilot 提供支援的 Excel。 該套件是最好的人工智慧工具之一，具有使用自然語言創建視覺化和資料查詢的功能。 Microsoft 365 訂閱者可以使用 AI 支援的 Excel，每年起價為 99 美元。

聚合物

Polymer 是一種智慧資料分析解決方案 (BI)，不需要複雜的配置或陡峭的學習曲線。 它允許您在幾分鐘內建立視覺化、建立儀表板並呈現資料。 以下是其主要特性和優點：

  • 輕鬆的資料整合—Polymer 允許輕鬆傳輸資料集以啟動探索和視覺化。 不需要任何技術技能。
  • 洞察自動化—這個偉大的工具使用人工智慧自動從數據中產生洞察，例如趨勢、模式、異常和預測。 用戶還可以用自然語言提出問題並以圖表和表格的形式獲得答案，

重要的是，如果您不相信，Polymer 提供 14 天免費試用。 定價方案起價為每位使用者每月 9 美元。 其開發人員還確保視覺化和儀表板可以輕鬆共享和評論，以及匯出和嵌入網頁或簡報中。

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資料來源：聚合物 (https://www.polymersearch.com/)

哪些業務領域從數據分析中受益最多

各個業務部門可以利用數據分析來獲得競爭優勢並更好地了解市場和客戶。 這裡有一些例子：

  1. 透過人工智慧預測市場趨勢——ChatGPT等工具可以幫助小型企業預測趨勢，這對於它們的發展和適應不斷變化的市場條件至關重要。
  2. 人工智慧在競爭分析中的應用—人工智慧工具可用於分析競爭對手的行為，使您能夠優化自己的業務策略。
  3. 了解客戶－細分和人工智慧資料分析有助於分析大型資料集，這對於資源有限的小型企業特別有用。 例如，Polymer 根據客戶的線上活動自動對客戶進行細分。
  4. 自動報告產生－透過自動化報告流程節省時間和資源，使企業能夠專注於業務的其他關鍵領域。 例如，Microsoft Excel 可以根據 CRM 系統中的資料自動產生銷售報表。

概括

透過使用最好的人工智慧工具進行數據分析，企業不僅可以提高效率，還可以發現新的商機並更了解客戶。 所有這些都轉化為更好的決策和更強大的市場地位。 將人工智慧引入分析流程是可以為企業帶來實際好處並幫助他們實現長期成功的一步。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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