Bedste 10+ AI-drevne værktøjer til dataanalytikere og dataforskere i 2023

AI-drevne værktøjer er blevet uundværlige aktiver for fagfolk, der søger at udtrække meningsfuld indsigt fra store og komplekse datasæt. Disse AI-værktøjer giver dataanalytikere og videnskabsfolk mulighed for at tackle indviklede udfordringer, automatisere arbejdsgange og optimere beslutningsprocesser. 

Ved at udnytte avancerede algoritmer og maskinlæringsteknikker gør disse AI-drevne dataværktøjer det muligt for fagfolk at afdække skjulte mønstre, lave præcise forudsigelser og generere handlingsorienteret indsigt. Disse værktøjer automatiserer gentagne opgaver, strømliner dataforberedelse og modelleringsprocesser, og giver brugerne mulighed for at udtrække maksimal værdi fra deres datasæt.

Hvert værktøj tilbyder et unikt sæt funktioner og funktionaliteter, der er skræddersyet til forskellige aspekter af dataanalyseprocessen. Fra dataudtræk og oprensning til eksplorativ analyse og prædiktiv modellering, giver disse værktøjer et omfattende værktøjssæt til end-to-end dataanalyse. De bruger typisk intuitive grænseflader, programmeringssprog, eller visuelle arbejdsgange for at gøre det muligt for brugere at interagere med data, udføre komplekse beregninger og visualisere resultater effektivt.

Hvis du er en dataforsker/analytiker på udkig efter det perfekte værktøj til strømline din arbejdsgang, vi har samlet en liste over 10+ AI-drevne værktøjer, som du kan udforske.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML er et kraftfuldt AI-værktøj, der forenkler processen med at bygge maskinlæringsmodeller. Det strømliner træningsprocessen maskinlæringsmodeller ved at automatisere gentagne opgaver som justering af hyperparameter og valg af modelarkitektur.

Det giver også en intuitiv grafisk grænseflade, der muliggør data scientists til at bygge og implementere modeller uden omfattende kodningsviden. Den integreres også problemfrit med andre Google Cloud-værktøjer og -tjenester.

Fordele:

• Forenkler udvikling af maskinlæringsmodeller.
• Der kræves ingen omfattende kodningsfærdigheder.
• Integrerer godt med Google Cloud Platform.

Ulemper:

• Begrænset fleksibilitet til avanceret modeltilpasning.
• Priser kan være dyrt for store projekter.
• Afhængighed af Google Cloud-økosystemet.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker er en omfattende maskinlæringsplatform, der giver datavidenskabsfolk mulighed for end-to-end modeludvikling. Dens skalerbare infrastruktur håndterer de tunge løft af modeltræning og implementering, hvilket gør den velegnet til store projekter. 

Sagemaker tilbyder en bred vifte af indbyggede algoritmer til forskellige opgaver, såsom regression, klassificering og klyngedannelse. Det gør det også muligt for dataanalytikere at samarbejde og dele deres arbejde problemfrit, hvilket øger produktiviteten og videndelingen i teams.

Fordele:

• Skalerbar infrastruktur til store projekter.
• Diverse sæt af indbyggede algoritmer.
• Samarbejdsmiljø fremmer teamwork.

Ulemper:

• Stejlere indlæringskurve for begyndere.
• Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder.
• Omkostningsovervejelser for omfattende brug og opbevaring.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio giver datavidenskabsfolk, udviklere og analytikere mulighed for at skabe, implementere og administrere AI-modeller og samtidig optimere beslutningsprocesser. Tilgængelig på IBM Cloud Pak® for Data, platformen gør det muligt for teams at samarbejde problemfrit, automatiserer AI-livscyklusser og accelererer tid til værdi gennem sin åbne multicloud-arkitektur.

Med IBM Watson Studio kan brugere udnytte en række open source-frameworks som PyTorch, TensorFlow og scikit-learn sammen med IBMs egne økosystemværktøjer til både kodebaseret og visuel datavidenskab. Platformen understøtter populære miljøer som Jupyter-notebooks, JupyterLab og kommandolinjegrænseflader (CLI'er), hvilket giver brugerne mulighed for at arbejde effektivt på sprog som Python, R og Scala. 

Fordele:

• Tilbyder en bred vifte af værktøjer og muligheder for dataforskere, udviklere og analytikere
• Faciliterer samarbejde og automatisering.
• Kan integreres problemfrit med andre IBM Cloud-tjenester og -værktøjer.

Ulemper:

• Indlæringskurven kan være stejl for begyndere.
• Avancerede funktioner og funktioner på virksomhedsniveau kræver muligvis et betalt abonnement.
• Begrænset fleksibilitet for brugere, der foretrækker at arbejde med ikke-IBM eller open source værktøjer og teknologier.

Alteryx

Alteryx er et kraftfuldt dataanalyse- og workflow-automatiseringsværktøj designet til at give dataanalytikere en bred vifte af muligheder. Værktøjet giver dataanalytikere mulighed for nemt at blande og rense forskellige datasæt fra flere kilder, hvilket gør dem i stand til at skabe omfattende og pålidelige analytiske datasæt.

Det giver også en række avancerede analyseværktøjer, herunder statistisk analyse, prædiktiv modellering og rumlig analyse, hvilket giver analytikere mulighed for at afdække mønstre, tendenser og lave datadrevne forudsigelser.

Fordele:

• Omfattende datablandings- og forberedelsesfunktioner.
• Avancerede analyseværktøjer til dybdegående analyse og modellering.
• Workflow automation reducerer manuel indsats og øger effektiviteten.

Ulemper:

• Stejlere indlæringskurve for begyndere på grund af værktøjets kompleksitet.
• Avancerede funktioner og tilpasning kan kræve yderligere træning.
• Priser kan være dyrt for mindre teams eller organisationer.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner er en virksomhedsfokuseret datavidenskabsplatform, der gør det muligt for organisationer at analysere den kombinerede indflydelse fra deres medarbejdere, ekspertise og data. Platformen er designet til at understøtte adskillige analysebrugere gennem hele AI-livscyklussen. I september 2022 blev RapidMiner opkøbt af Altair Engineering  

Den kombinerer dataforberedelse, maskinlæring og forudsigende analyse i en enkelt platform og tilbyder en visuel grænseflade, der giver dataanalytikere mulighed for at opbygge komplekse dataarbejdsgange gennem en simpel træk-og-slip-mekanisme. Værktøjet automatiserer maskinlæringsprocessen, herunder funktionsvalg, model træning, og evaluering, hvilket forenkler den analytiske pipeline. Der er også et omfattende bibliotek af operatører, der gør det muligt for analytikere at udføre forskellige datamanipulations- og analyseopgaver.

Fordele:

• Intuitiv træk-og-slip-grænseflade.
• Automatiseret maskinlæring strømliner processen.
• Bredt udvalg af operatører til fleksibel dataanalyse.

Ulemper:

• Begrænsede tilpasningsmuligheder for avancerede brugere.
• Stejlere indlæringskurve for komplekse arbejdsgange.
• Visse funktioner kan kræve yderligere licens.

Lyse data

Lyse data giver dataanalytikere mulighed for at indsamle og analysere enorme mængder webdata gennem et globalt proxy-netværk. Al dataindsamling på platformen udføres ved hjælp af dens AI- og ML-drevne algoritmer.

Platformen sikrer data af høj kvalitet ved at tilbyde omfattende dataverifikations- og valideringsprocesser, samtidig med at den sikrer overholdelse af databeskyttelsesforskrifter. Med yderligere attributter og metadata gør Bright Data analytikere i stand til at berige deres datasæt, hvilket forbedrer dybden og kvaliteten af ​​deres analyse.

Fordele:

• Omfattende webdataindsamlingsmuligheder.
• Data i høj kvalitet og overensstemmende.
• Databerigelse til dybere analyse.

Ulemper:

• Priser kan være uoverkommelige for små projekter.
• Stejl læringskurve for begyndere.
• Tillid til webdatakilder kan have begrænsninger i visse brancher.

Gretel.ai

Gretel giver en platform, der bruger maskinlæringsteknikker til at generere syntetiske data, der tæt efterligner rigtige datasæt. Den udnytter avancerede maskinlæringsteknikker til at skabe syntetiske data, der nøje afspejler datasæt fra den virkelige verden. Disse syntetiske data udviser lignende statistiske egenskaber og mønstre, hvilket gør det muligt for organisationer at udføre robust modeltræning og analyse uden at få adgang til følsomme eller private oplysninger.

Platformen prioriterer databeskyttelse og sikkerhed ved at eliminere behovet for at arbejde direkte med følsomme data. Ved at bruge syntetiske data kan organisationer beskytte fortrolige oplysninger, mens de stadig opnår værdifuld indsigt og udvikler effektive maskinlæringsmodeller.

Fordele:

• Syntetisk datagenerering til beskyttelse af privatlivets fred.
• Privatlivsforbedrende teknikker til sikre analyser.
• Muligheder for datamærkning og transformation.

Ulemper:

• Syntetiske data repræsenterer muligvis ikke perfekt kompleksiteten af ​​virkelige data.
• Begrænset til privatlivsfokuserede brugssager.
• Avanceret tilpasning kan kræve yderligere ekspertise.

Mest AI

Grundlagt i 2017 af tre dataforskere, Mest AI udnytter maskinlæringsteknikker til at generere realistiske og privatlivsbevarende syntetiske data til forskellige analytiske formål. Det sikrer fortroligheden af ​​følsomme data, samtidig med at vigtige statistiske egenskaber bibeholdes, hvilket giver analytikere mulighed for at arbejde med data, mens de overholder reglerne om beskyttelse af personlige oplysninger.

Platformen tilbyder delbare AI-genererede syntetiske data, hvilket muliggør effektivt samarbejde og datadeling på tværs af organisationer. Brugere kan også samarbejde om forskellige typer af følsomme sekventielle og tidsmæssige data, såsom kundeprofiler, patientrejser og økonomiske transaktioner. MostlyAI tilbyder også fleksibiliteten til define specifikke dele af dens databaser til syntese, hvilket yderligere forbedrer tilpasningsmulighederne.

Fordele:

• Realistisk syntetisk datagenerering.
• Anonymisering og beskyttelse af privatlivets fred.
• Data nyttevurdering til pålidelig analyse.

Ulemper:

• Begrænset til anvendelsestilfælde af syntetisk datagenerering.
• Avanceret tilpasning kan kræve teknisk ekspertise.
• Potentielle udfordringer med at fange komplekse relationer i data.

Tonic AI

Tonic AI tilbyder AI-drevet dataefterligning for at generere syntetiserede data. Syntetiserede data er kunstigt genererede data, der er skabt ved hjælp af algoritmer. Det bruges ofte til at supplere eller erstatte data fra den virkelige verden, som kan være dyre, tidskrævende eller svære at få fat i.

Platformen tilbyder afidentifikation, syntese og subsetting, hvilket giver brugerne mulighed for at blande og matche disse metoder i henhold til deres specifikke databehov. Denne alsidighed sikrer, at deres data håndteres korrekt og sikkert på tværs af forskellige scenarier. Ydermere Tonic AI's underindstillingsfunktionalitet giver brugerne mulighed for at udtrække bestemte delmængder af deres data til målrettet analyse, der sikrer, at kun den nødvendige information bruges og samtidig minimere risikoen.

Fordele:

• Effektive dataanonymiseringsteknikker.
• Regelbaserede transformationer til overholdelse.
• Muligheder for samarbejde og versionskontrol.

Ulemper:

• Begrænset til dataanonymisering og transformationsopgaver.
• Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder.
• Visse funktioner kan kræve yderligere licens.

KNIME

KNIME, også kendt som Konstanz Information Miner, er en robust dataanalyse-, rapporterings- og integrationsplatform, der er både gratis og open source. Det tilbyder et omfattende udvalg af funktioner til maskinlæring og datamining, hvilket gør det til et alsidigt værktøj til dataanalyse. KNIMEs styrke ligger i dens modulære datapipelining-tilgang, som giver brugerne mulighed for problemfrit at integrere forskellige komponenter og udnytte konceptet "Building Blocks of Analytics".

Ved at anvende KNIME-platformen kan brugere konstruere komplekse datapipelines ved at samle og forbinde forskellige byggeklodser skræddersyet til deres specifikke behov. Disse byggeklodser omfatter en bred vifte af muligheder, herunder dataforbehandling, feature engineering, statistisk analyse, visualisering og maskinlæring. KNIMEs modulære og fleksible karakter giver brugerne mulighed for at designe og udføre end-to-end analytiske arbejdsgange, alt sammen inden for en samlet og intuitiv grænseflade.

Fordele:

• Alsidig og modulær platform til dataanalyse, rapportering og integration.
• Tilbyder en bred vifte af byggeklodser og komponenter til machine learning og data mining.
• Gratis og åben kilde.

Ulemper:

• Stejlere indlæringskurve for begyndere.
• Begrænset skalerbarhed til projekter i stor skala eller virksomhedsniveau.
• Kræver nogle tekniske færdigheder.

DataRobot

DataRobot automatiserer ende-til-ende-processen med at bygge maskinlæringsmodeller, herunder dataforbehandling, funktionsvalg og modelvalg. Det giver indsigt i beslutningsprocessen for maskinlæringsmodeller, hvilket giver analytikere mulighed for at forstå og forklare modellens forudsigelser. Det tilbyder også funktionaliteter til at implementere og overvåge modeller, hvilket sikrer løbende præstationsevaluering og forbedring.

Fordele:

• Automatiseret maskinlæring til strømlinet modeludvikling.
• Modelforklarlighed og gennemsigtighed for pålidelige forudsigelser.
• Modelimplementering og overvågningsfunktioner.

Ulemper:

• Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder.
• Stejlere indlæringskurve for begyndere.
• Priser kan være dyrt for store projekter.

Sammenligningsark af AI-drevne værktøjer til dataanalytikere/videnskabsmænd

AI værktøj	Funktionalitet	Pris	FORDELE	ULEMPER
Google Cloud AutoML	Tilpassede maskinlæringsmodeller	Betal når du går	– Forenkler udvikling af maskinlæringsmodeller. – Der kræves ingen omfattende kodningsfærdigheder. – Integrerer godt med Google Cloud Platform.	– Begrænset fleksibilitet til avanceret modeltilpasning. – Prissætning kan være dyrt for store projekter. – Afhængighed af Google Cloud-økosystemet.
Amazon SageMaker	End-to-end maskinlæringsplatform	Trindelt brug	– Skalerbar infrastruktur til store projekter. - Diverse sæt indbyggede algoritmer. – Samarbejdsmiljø fremmer teamwork.	– Stejlere indlæringskurve for begyndere. – Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder. – Omkostningsovervejelser for omfattende brug og opbevaring.
IBM WatsonStudio	AI-modelopbygning, implementering og styring	Lite: Gratis Professionel: $1.02 USD/kapacitetenhed-time	– Tilbyder en bred vifte af værktøjer og muligheder for datavidenskabsmænd, udviklere og analytikere – Faciliterer samarbejde og automatisering. – Kan integreres problemfrit med andre IBM Cloud-tjenester og -værktøjer.	– Indlæringskurven kan være stejl for begyndere. – Avancerede funktioner og funktioner på virksomhedsniveau kræver muligvis et betalt abonnement. – Begrænset fleksibilitet for brugere, der foretrækker at arbejde med ikke-IBM eller open source værktøjer og teknologier.
Alteryx	Datablanding, avanceret analyse og prædiktiv modellering	Designer Cloud: Starter ved $4,950 Designer Desktop: $5,195	– Omfattende datablandings- og forberedelsesfunktioner. – Avancerede analyseværktøjer til dybdegående analyse og modellering. – Workflowautomatisering reducerer manuel indsats og øger effektiviteten.	– Stejlere indlæringskurve for begyndere på grund af værktøjets kompleksitet. – Avancerede funktioner og tilpasning kan kræve yderligere træning. -Priser kan være dyrt for mindre teams eller organisationer.
RapidMiner	Data science platform til virksomhedsanalyse	Fås ved henvendelse	– Intuitiv træk-og-slip-grænseflade. – Automatiseret maskinlæring strømliner processen. – Stort udvalg af operatører til fleksibel dataanalyse.	– Begrænsede tilpasningsmuligheder for avancerede brugere. – Stejlere indlæringskurve for komplekse arbejdsgange. – Visse funktioner kan kræve yderligere licens.
Lyse data	Indsamling og analyse af webdata	Betal undervejs: $15/gb Vækst: $500 Forretning: $ 1,000 Virksomhed: Efter anmodning	– Omfattende webdataindsamlingsmuligheder. – Data i høj kvalitet og overensstemmende. – Databerigelse til dybere analyse.	– Prisfastsættelse kan være uoverkommelig for små projekter. – Stejl læringskurve for begyndere. – Tillid til webdatakilder kan have begrænsninger i visse brancher.
Gretel.ai	Platform til oprettelse af syntetiske data	Individuelt: $2.00 /kredit Hold: $295 /md. + $2.20 /kredit Virksomhed: Brugerdefineret	– Syntetisk datagenerering til beskyttelse af privatlivets fred. – Privatlivsforbedrende teknikker til sikre analyser. – Muligheder for datamærkning og transformation.	– Syntetiske data repræsenterer muligvis ikke perfekt kompleksiteten af ​​virkelige data. – Begrænset til privatlivsfokuserede brugssager. – Avanceret tilpasning kan kræve yderligere ekspertise.
Mest AI	Delbare AI-genererede syntetiske data	Gratis Hold: $3/kredit Virksomhed: $5/kredit	- Realistisk syntetisk datagenerering. – Anonymisering og beskyttelse af privatlivets fred. – Data nyttevurdering til pålidelig analyse.	– Begrænset til brugstilfælde af syntetisk datagenerering. – Avanceret tilpasning kan kræve teknisk ekspertise. – Potentielle udfordringer med at fange komplekse relationer i data.
Tonic AI	Dataanonymisering og transformation	Grundlæggende: Gratis prøveperiode Professionel og virksomhed: Custom	– Effektive dataanonymiseringsteknikker. – Regelbaserede transformationer til overholdelse. – Muligheder for samarbejde og versionskontrol.	– Begrænset til dataanonymisering og transformationsopgaver. Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder. – Visse funktioner kræver muligvis yderligere licens.-
KNIME	Open source dataanalyse og integrationsplatform	Gratis og betalte niveauer	– Alsidig og modulær platform til dataanalyse, rapportering og integration. – Tilbyder en bred vifte af byggeklodser og komponenter til maskinlæring og datamining. – Gratis og open source.	– Stejlere indlæringskurve for begyndere. – Begrænset skalerbarhed til projekter i stor skala eller virksomhedsniveau. – Kræver nogle tekniske færdigheder.
DataRobot	Automatiseret maskinlæringsplatform	Tilpasset prisfastsættelse	– Automatiseret maskinlæring til strømlinet modeludvikling. – Modelforklarlighed og gennemsigtighed for pålidelige forudsigelser. – Modelimplementering og overvågningskapacitet.	– Avanceret tilpasning kan kræve kodningsfærdigheder. – Stejlere indlæringskurve for begyndere. – Prissætning kan være dyrt for store projekter.

Ofte Stillede Spørgsmål

De tilbyder typisk en række funktioner. Disse omfatter dataforbehandling og -rensningsfunktioner til at håndtere rodede datasæt, avanceret statistisk analyse til hypotesetestning og regressionsmodellering, maskinlæringsalgoritmer til prædiktiv modellering og klassifikationsopgaver, og datavisualiseringsværktøjer til at skabe informative diagrammer og grafer. Derudover giver mange AI-værktøjer automatiseringsfunktioner til at strømline gentagne opgaver og muliggøre effektiv databehandling.

AI-værktøjer er kraftfulde assistenter for dataanalytikere, men de kan ikke erstatte den kritiske tænkning og ekspertise fra menneskelige analytikere. Selvom AI-værktøjer kan automatisere visse opgaver og udføre komplekse analyser, er det stadig vigtigt for dataanalytikere at gøre det fortolke resultaterne, validere antagelser og træffe informerede beslutninger baseret på deres domæneviden og erfaring. Samarbejdet mellem dataanalytikere og AI-værktøjer fører til mere præcise og indsigtsfulde resultater.

AI-værktøjer designet til dataanalyse prioriterer normalt databeskyttelse og sikkerhed. De giver ofte krypteringsmekanismer til at beskytte følsomme data under lagring og transmission. Desuden overholder velrenommerede AI-værktøjer privatlivsbestemmelser, såsom GDPR, og implementerer strenge adgangskontroller for at sikre, at kun autoriserede personer kan få adgang til og manipulere dataene. Det er afgørende for dataanalytikere at vælge AI-værktøjer fra troværdige udbydere og vurdere deres sikkerhedsforanstaltninger, før de bruger dem.

Selvom AI-værktøjer har adskillige fordele, har de begrænsninger. En begrænsning er afhængigheden af ​​kvalitet træningsdata. Hvis træningsdataene er partiske eller utilstrækkelige, kan det påvirke nøjagtigheden og pålideligheden af ​​værktøjets output. En anden begrænsning er behovet for kontinuerlig overvågning og validering. Dataanalytikere skal verificere resultaterne genereret af AI-værktøjer og sikre, at de stemmer overens med deres domæneekspertise. Derudover kan nogle AI-værktøjer kræve betydelige beregningsressourcer, hvilket begrænser deres skalerbarhed til større datasæt eller organisationer med begrænsede computeregenskaber.

Det kan dataanalytikere afbøde risici ved at anvende en forsigtig og kritisk tilgang, når du bruger AI-værktøjer. Det er afgørende at have en grundig forståelse af værktøjets algoritmer og underliggende antagelser. Dataanalytikere bør validere output ved at sammenligne dem med deres egne analyser og domæneekspertise. Regelmæssig overvågning og revision af værktøjets ydeevne er også vigtig for at identificere eventuelle skævheder eller uoverensstemmelser. Derudover er det nødvendigt at vedligeholde ajourført viden om databeskyttelsesforskrifter og overholdelsesstandarder for at sikre korrekt håndtering af følsomme oplysninger.

Konklusion

Selvom disse AI-drevne værktøjer tilbyder enorm værdi, er det vigtigt at overveje visse faktorer, når du bruger dem. For det første er det afgørende at forstå begrænsningerne og antagelserne for de underliggende algoritmer for at sikre nøjagtige og pålidelige resultater. For det andet bør databeskyttelse og sikkerhed prioriteres, især når man arbejder med følsomme eller fortrolige oplysninger. Det er også vigtigt at evaluere skalerbarheden, integrationsevnerne og omkostningerne forbundet med hvert værktøj for at tilpasse dem til specifikke projektkrav.

Læs mere:

• 10 bedste AI-webstedbyggere for 2023
• En begynderguide til BNB Chain: The evolution of the Binance Smart Chain (2023)
• AI-analytiker: Din dovenskabsvenlige Excel-erstatning