5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ (ເດືອນພະຈິກ 2023)

ດຽວນີ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນ ໜ້າ ທີ່ຫຼັກພາຍໃນອົງກອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສາມາດຂັບເຄື່ອນຂະບວນການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ. ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນວ່າມີເຄື່ອງມືຈໍານວນຫຼາຍໃນຕະຫຼາດສໍາລັບທັງຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຜູ້ທີ່ມີພື້ນຖານຈໍາກັດໃນພາກສະຫນາມ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງພາບ, ວິເຄາະ, ແລະຕິດຕາມຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍທຸລະກິດຂອງທ່ານ. 

AI ໃນການວິເຄາະ

AI ເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຍຸດທະສາດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ມັນ​ເປັນ​ວິ​ທີ​ທີ່​ມີ​ອໍາ​ນາດ​, ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​, ແລະ​ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ມວນ​ຜົນ​ຂໍ້​ມູນ​. 

ປັນຍາປະດິດກວດສອບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຊອກຫາແນວໂນ້ມ ແລະຮູບແບບທີ່ສາມາດໃຊ້ເພື່ອຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການປັບປຸງຂະບວນການທຸລະກິດ. AI ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍການລວມຂໍ້ມູນທັງຫມົດເຂົ້າໄປໃນການແກ້ໄຂຫນຶ່ງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີພາບລວມຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. ເມື່ອ AI ແລະຂໍ້ມູນຖືກລວມເຂົ້າກັນສໍາລັບ Predictive AI, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພັດທະນາການຄາດຄະເນແລະວິເຄາະສະຖານະການບາງຢ່າງເພື່ອກໍານົດໂອກາດທີ່ຈະປະສົບຜົນສໍາເລັດ. 

ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແມ່ນກຸນແຈ ສຳ ລັບອົງການໃດ ໜຶ່ງ ທີ່ຊອກຫາຄວາມ ສຳ ເລັດໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນນີ້.

ນີ້ແມ່ນເບິ່ງ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ: 

1. ຕາຕະລາງ

ອັນດັບຫນຶ່ງຂອງພວກເຮົາ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Tableau, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມການວິເຄາະແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນກັບຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ຫນຶ່ງໃນຈຸດຂາຍຍອດນິຍົມຂອງ Tableau ແມ່ນວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບການຂຽນລະຫັດໃດໆ. ດ້ວຍ Tableau, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງບົດລາຍງານແລະແບ່ງປັນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນທົ່ວ desktop ແລະເວທີມືຖື. 

ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະຫນັບສະຫນູນການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະເພື່ອສ້າງບົດລາຍງານທີ່ສາມາດແບ່ງປັນພາຍໃນຕົວທ່ອງເວັບຫຼືຝັງຢູ່ໃນແອັບພລິເຄຊັນ. ທັງໝົດນີ້ສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນຂະນະທີ່ Tableau ຖືກແລ່ນຢູ່ໃນເມຄ ຫຼືຢູ່ໃນສະຖານທີ່. 

ພາສາແບບສອບຖາມທີ່ແພລະຕະຟອມ Tableau ແລ່ນຢູ່ນັ້ນເອີ້ນວ່າ VizQL, ເຊິ່ງແປວ່າແຖບການລາກ ແລະ ວາງ ແລະອົງປະກອບການເບິ່ງເຫັນພາບເຂົ້າໄປໃນແບບສອບຖາມດ້ານຫຼັງ. ມັນຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຕ້ອງການພຽງເລັກນ້ອຍສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Tableau: 

• ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຊັບ​ຊ້ອນ​, ການ​ປະ​ສົມ​ຂໍ້​ມູນ​, ແລະ dashboarding​. 
• ສ້າງສາຍຕາແບບໂຕ້ຕອບໄດ້ໄວ. 
• ຄວາມງ່າຍຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ
• ຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. 

2. Microsoft Power BI

ເຄື່ອງມື AI ຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Microsoft Power BI, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມຄວາມສະຫລາດທາງທຸລະກິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດສູງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຈັດຮຽງຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າແລະເບິ່ງມັນສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈ. ເວທີດັ່ງກ່າວອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຈາກເກືອບທຸກແຫຼ່ງ, ແລະພວກເຂົາສາມາດເລີ່ມຕົ້ນສ້າງບົດລາຍງານແລະ dashboards ທັນທີ. 

Microsoft Power BI ຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງໄດ້ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແບບຈໍາລອງແລະນໍາໃຊ້ຄຸນສົມບັດອື່ນໆທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມໂຍງຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມໂຍງ Excel ແບບພື້ນເມືອງແລະການເຊື່ອມໂຍງກັບ Azure Machine Learning. ຖ້າວິສາຫະກິດໃຊ້ເຄື່ອງມືຂອງ microsoft ແລ້ວ, Power BI ສາມາດຖືກປະຕິບັດໄດ້ງ່າຍສໍາລັບການລາຍງານຂໍ້ມູນ, ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ແລະສໍາລັບການກໍ່ສ້າງ dashboards. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Microsoft Power BI: 

• ປະສົມປະສານເຂົ້າກັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
• ສ້າງ dashboards ສ່ວນບຸກຄົນ. 
• ຊ່ວຍເຜີຍແຜ່ບົດລາຍງານທີ່ປອດໄພ.
• ບໍ່ມີຂໍ້ ຈຳ ກັດຄວາມ ຈຳ ແລະຄວາມໄວ. 

3. Polymer

ທາງເລືອກທີ່ດີອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Polymer, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມື AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສະຫນອງ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະມີປະສິດທິພາບ. ຄ້າຍຄືກັນກັບເຄື່ອງມື AI ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ອື່ນໆ, ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ Polymer ແມ່ນວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະຫັດໃດໆ. 

ເຄື່ອງມືແມ່ນອີງໃສ່ AI ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບມັນ. Polymer ບັນລຸໄດ້ທັງຫມົດນີ້ໂດຍບໍ່ມີການຂະບວນການ onboarding ຍາວ. ຜູ້ໃຊ້ທັງໝົດຕ້ອງເຮັດຄືການອັບໂຫລດສະເປຣດຊີດຂອງພວກເຂົາໃສ່ເວທີເພື່ອປ່ຽນມັນໃຫ້ກາຍເປັນຖານຂໍ້ມູນທີ່ປັບປຸງໄດ້ທັນທີ ເຊິ່ງສາມາດສຳຫຼວດຄວາມເຂົ້າໃຈໄດ້. 

Polymer ພູມໃຈໃນຕົວຂອງມັນເອງທີ່ເປັນເຄື່ອງມືດຽວທີ່ເຮັດໃຫ້ສະເປຣດຊີດຂອງຜູ້ໃຊ້ "ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້, ສະຫຼາດ, ແລະໂຕ້ຕອບໄດ້ທັນທີ." ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກກາລະຕະຫຼາດດິຈິຕອນ, ຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາ, ແລະອື່ນໆ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Polymer: 

• ເຄື່ອງມື AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນ. 
• ບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະຫັດໃດໆ.
• ວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. 
• ເຮັດໃຫ້ສະເປຣດຊີດສາມາດຊອກຫາໄດ້ ແລະໂຕ້ຕອບໄດ້. 

4. ອາຄາໂກ

ໃກ້ຈະສິ້ນສຸດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ Akkio, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະທຸລະກິດແລະການຄາດຄະເນສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາແລະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. 

ເຄື່ອງມື AI ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດອັບໂຫລດຊຸດຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າແລະເລືອກຕົວແປທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການຄາດຄະເນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ Akkio ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ປະມານຕົວແປນັ້ນ. ມັນເປັນປະໂຫຍດສູງສໍາລັບການວິເຄາະຄາດຄະເນ, ການຕະຫຼາດ, ແລະການຂາຍ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງມືຊັ້ນນໍາອື່ນໆໃນບັນຊີລາຍຊື່ນີ້, Akkio ບໍ່ຕ້ອງການປະສົບການການຂຽນລະຫັດກ່ອນ. 

Akkio ໃຊ້ 80 ເປີເຊັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກອັບໂຫລດເປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ແລະອີກ 20 ເປີເຊັນແມ່ນໃຊ້ເປັນຂໍ້ມູນການກວດສອບ. ແທນທີ່ຈະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ, ເຄື່ອງມື AI ໃຫ້ຄະແນນຄວາມຖືກຕ້ອງສໍາລັບແບບຈໍາລອງແລະດຶງເອົາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Akkio: 

• ເວທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີລະຫັດ.
• ດີເລີດສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊອກຫາເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.
• ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ປະມານຕົວແປທີ່ເລືອກ.
• ການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຈໍາລອງ.

5. MonkeyLearn

ປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ 5 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນ MonkeyLearn, ເຊິ່ງເປັນແພລະຕະຟອມທີ່ບໍ່ມີລະຫັດອື່ນທີ່ໃຊ້ຄຸນສົມບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ AI ​​ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເບິ່ງເຫັນແລະຈັດລຽງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາຄືນໃຫມ່. 

MonkeyLearn ປະກອບມີເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຫຼາຍອັນທີ່ວິເຄາະ ແລະສະແດງຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ທັນທີ. ມັນຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕັ້ງຄ່າຕົວຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມແລະຕົວສະກັດຂໍ້ຄວາມ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຈັດຮຽງຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດຕາມຫົວຂໍ້ຫຼືຄວາມຕັ້ງໃຈ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສະກັດຄຸນສົມບັດຂອງຜະລິດຕະພັນຫຼືຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້. 

ດ້ວຍການອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທຸລະກິດອັດຕະໂນມັດ ແລະວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, MonkeyLearn ສາມາດປະຫຍັດເວລາການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນດ້ວຍມືໄດ້ຫຼາຍຊົ່ວໂມງ. ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ຜູ້ໃຊ້ມັກທີ່ສຸດແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ MonkeyLearn ທີ່ຈະດຶງຂໍ້ມູນຈາກຕົ໋ວອັດຕະໂນມັດເມື່ອພວກເຂົາເຂົ້າມາ. ມັນຈັດປະເພດຂໍ້ມູນຜ່ານຄໍາສໍາຄັນແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມລະດັບສູງ, ແລະເນັ້ນໃສ່ຂໍ້ຄວາມສະເພາະແລະຈັດປະເພດມັນເພື່ອຈັດລຽງແລະປຸງແຕ່ງໄດ້ງ່າຍ. 

ນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ MonkeyLearn: 

• ຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໃນປ້າຍຊື່ດ້ວຍວິທີງ່າຍໆ.
• ເຮັດ​ໃຫ້​ມັນ​ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ທໍາ​ຄວາມ​ສະ​ອາດ​, ຈັດ​ຕັ້ງ​, ແລະ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຄໍາ​ຄຶດ​ຄໍາ​ເຫັນ​. 
• ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃສ່ລະຫັດ. 
• ປະຢັດຊົ່ວໂມງໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງທຸລະກິດອັດຕະໂນມັດ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ.