Bästa 10+ AI-drivna verktyg för dataanalytiker och dataforskare 2023

AI-drivna verktyg har blivit oumbärliga tillgångar för proffs som vill extrahera meningsfulla insikter från stora och komplexa datauppsättningar. Dessa AI-verktyg ger dataanalytiker och forskare möjlighet att ta itu med intrikata utmaningar, automatisera arbetsflöden och optimera beslutsprocesser. 

Genom att utnyttja avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker gör dessa AI-drivna dataverktyg det möjligt för proffs att upptäcka dolda mönster, göra korrekta förutsägelser och generera handlingsbara insikter. Dessa verktyg automatiserar repetitiva uppgifter, effektiviserar databerednings- och modelleringsprocesser, och ge användare möjlighet att extrahera maximalt värde från sina datauppsättningar.

Varje verktyg erbjuder en unik uppsättning funktioner och funktioner som är skräddarsydda för olika aspekter av dataanalysprocessen. Från dataextraktion och rensning till explorativ analys och prediktiv modellering, ger dessa verktyg en omfattande verktygslåda för end-to-end dataanalys. De använder vanligtvis intuitiva gränssnitt, programmeringsspråk, eller visuella arbetsflöden för att göra det möjligt för användare att interagera med data, utföra komplexa beräkningar och visualisera resultat effektivt.

Om du är en datavetare/analytiker som letar efter det perfekta verktyget för att effektivisera ditt arbetsflöde, vi har sammanställt en lista med 10+ AI-drivna verktyg som du kan utforska.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML är ett kraftfullt AI-verktyg som förenklar processen att bygga maskininlärningsmodeller. Det effektiviserar träningsprocessen maskininlärningsmodeller genom att automatisera repetitiva uppgifter som hyperparameterjustering och val av modellarkitektur.

Det ger också ett intuitivt grafiskt gränssnitt som möjliggör datavetare att bygga och distribuera modeller utan omfattande kunskap om kodning. Den integreras också sömlöst med andra Google Cloud-verktyg och tjänster.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Förenklar utveckling av maskininlärningsmodeller.
• Inga omfattande kodningskunskaper krävs.
• Integreras bra med Google Cloud Platform.

Nackdelar:

• Begränsad flexibilitet för avancerad modellanpassning.
• Prissättning kan bli dyrt för storskaliga projekt.
• Beroende av Google Clouds ekosystem.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker är en omfattande maskininlärningsplattform som förser datavetare med end-to-end-modellutvecklingsmöjligheter. Dess skalbara infrastruktur klarar tunga lyft av modellträning och driftsättning, vilket gör den lämplig för storskaliga projekt. 

Sagemaker erbjuder ett brett utbud av inbyggda algoritmer för olika uppgifter, såsom regression, klassificering och klustring. Det gör det också möjligt för dataanalytiker att samarbeta och dela sitt arbete sömlöst, vilket ökar produktiviteten och kunskapsdelningen inom team.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Skalbar infrastruktur för storskaliga projekt.
• Olika uppsättningar inbyggda algoritmer.
• Samarbetsmiljö förbättrar lagarbete.

Nackdelar:

• Brantare inlärningskurva för nybörjare.
• Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper.
• Kostnadsöverväganden för omfattande användning och lagring.

IBM WatsonStudio

IBM WatsonStudio ger datavetare, utvecklare och analytiker möjlighet att skapa, distribuera och hantera AI-modeller samtidigt som de optimerar beslutsprocesser. Plattformen, som är tillgänglig på IBM Cloud Pak® for Data, gör det möjligt för team att samarbeta sömlöst, automatiserar AI-livscykler och accelererar tiden till värde genom sin öppna multimolnarkitektur.

Med IBM Watson Studio kan användare utnyttja en rad ramverk med öppen källkod som PyTorch, TensorFlow och scikit-learn, tillsammans med IBMs egna ekosystemverktyg för både kodbaserad och visuell datavetenskap. Plattformen stöder populära miljöer som Jupyter-datorer, JupyterLab och kommandoradsgränssnitt (CLI), vilket gör att användare kan arbeta effektivt i språk som Python, R och Scala. 

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Erbjuder ett brett utbud av verktyg och funktioner för datavetare, utvecklare och analytiker
• Underlättar samarbete och automatisering.
• Kan sömlöst integreras med andra IBM Cloud-tjänster och -verktyg.

Nackdelar:

• Inlärningskurvan kan vara brant för nybörjare.
• Avancerade funktioner och funktioner på företagsnivå kan kräva ett betalabonnemang.
• Begränsad flexibilitet för användare som föredrar att arbeta med verktyg och tekniker som inte kommer från IBM eller med öppen källkod.

Alteryx

Alteryx är ett kraftfullt verktyg för dataanalys och automatisering av arbetsflöden utformat för att ge dataanalytiker ett brett utbud av möjligheter. Verktyget låter dataanalytiker enkelt blanda och rengöra olika datauppsättningar från flera källor, vilket gör det möjligt för dem att skapa omfattande och tillförlitliga analytiska datauppsättningar.

Den tillhandahåller också en mängd avancerade analysverktyg, inklusive statistisk analys, prediktiv modellering och rumslig analys, vilket gör att analytiker kan upptäcka mönster, trender och göra datadrivna förutsägelser.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Omfattande datablandnings- och förberedelsemöjligheter.
• Avancerade analysverktyg för djupgående analys och modellering.
• Automatisering av arbetsflödet minskar manuell ansträngning och ökar effektiviteten.

Nackdelar:

• Brantare inlärningskurva för nybörjare på grund av verktygets komplexitet.
• Avancerade funktioner och anpassning kan kräva ytterligare utbildning.
• Prissättning kan vara dyrt för mindre team eller organisationer.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner är en företagsfokuserad datavetenskaplig plattform som gör det möjligt för organisationer att analysera det kombinerade inflytandet från sina anställda, expertis och data. Plattformen är designad för att stödja många analytiska användare under hela AI-livscykeln. I september 2022 förvärvades RapidMiner av Altair Engineering  

Den kombinerar dataförberedelse, maskininlärning och prediktiv analys i en enda plattform och erbjuder ett visuellt gränssnitt som låter dataanalytiker bygga komplexa dataarbetsflöden genom en enkel dra-och-släpp-mekanism. Verktyget automatiserar maskininlärningsprocessen, inklusive val av funktioner, modellutbildning, och utvärdering, vilket förenklar den analytiska pipelinen. Det finns också ett omfattande bibliotek av operatörer, vilket gör det möjligt för analytiker att utföra olika datamanipulerings- och analysuppgifter.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Intuitivt dra-och-släpp-gränssnitt.
• Automatiserad maskininlärning effektiviserar processen.
• Brett utbud av operatörer för flexibel dataanalys.

Nackdelar:

• Begränsade anpassningsmöjligheter för avancerade användare.
• Brantare inlärningskurva för komplexa arbetsflöden.
• Vissa funktioner kan kräva ytterligare licensiering.

Ljusa data

Ljusa data låter dataanalytiker samla in och analysera stora mängder webbdata genom ett globalt proxynätverk. All datainsamling på plattformen görs med hjälp av dess AI- och ML-drivna algoritmer.

Plattformen säkerställer data av hög kvalitet genom att erbjuda omfattande dataverifierings- och valideringsprocesser, samtidigt som den säkerställer efterlevnad av dataskyddsbestämmelser. Med ytterligare attribut och metadata gör Bright Data det möjligt för analytiker att berika sina datauppsättningar, vilket förbättrar djupet och kvaliteten på deras analys.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Omfattande webbdatainsamlingsmöjligheter.
• Högkvalitativa och kompatibla data.
• Databerikning för djupare analys.

Nackdelar:

• Prissättning kan vara oöverkomlig för småskaliga projekt.
• Brant inlärningskurva för nybörjare.
• Beroende på webbdatakällor kan ha begränsningar i vissa branscher.

Gretel.ai

Greta tillhandahåller en plattform som använder maskininlärningstekniker för att generera syntetisk data som nära efterliknar verkliga datamängder. Den utnyttjar avancerade maskininlärningstekniker för att skapa syntetiska data som nära speglar verkliga datauppsättningar. Dessa syntetiska data uppvisar liknande statistiska egenskaper och mönster, vilket gör det möjligt för organisationer att utföra robust modellträning och analys utan att komma åt känslig eller privat information.

Plattformen prioriterar datasekretess och säkerhet genom att eliminera behovet av att arbeta direkt med känslig data. Genom att använda syntetisk data kan organisationer skydda konfidentiell information samtidigt som de får värdefulla insikter och utvecklar effektiva maskininlärningsmodeller.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Syntetisk datagenerering för integritetsskydd.
• Sekretesshöjande tekniker för säkra analyser.
• Datamärkning och transformationsmöjligheter.

Nackdelar:

• Syntetisk data kanske inte perfekt representerar komplexiteten hos verklig data.
• Begränsat till integritetsfokuserade användningsfall.
• Avancerad anpassning kan kräva ytterligare expertis.

Mestadels AI

Grundades 2017 av tre dataforskare, Mestadels AI utnyttjar maskininlärningstekniker för att generera realistiska och integritetsbevarande syntetiska data för olika analytiska ändamål. Det säkerställer konfidentialitet för känsliga uppgifter samtidigt som viktiga statistiska egenskaper behålls, vilket gör det möjligt för analytiker att arbeta med data samtidigt som de följer integritetsbestämmelserna.

Plattformen erbjuder delbar AI-genererad syntetisk data, vilket möjliggör effektivt samarbete och datadelning mellan organisationer. Användare kan också samarbeta med olika typer av känslig sekventiell och tidsmässig data, såsom kundprofiler, patientresor och finansiella transaktioner. MostlyAI erbjuder också flexibiliteten att define specifika delar av dess databaser för syntes, vilket ytterligare förbättrar anpassningsmöjligheterna.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Realistisk syntetisk datagenerering.
• Anonymisering och bevarande av integritetsfunktioner.
• Utvärdering av dataverktyg för tillförlitlig analys.

Nackdelar:

• Begränsat till användningsfall för generering av syntetisk data.
• Avancerad anpassning kan kräva teknisk expertis.
• Potentiella utmaningar med att fånga komplexa relationer i data.

Tonic AI

Tonic AI erbjuder AI-driven datamimitning för att generera syntetiserad data. Syntetiserad data är artificiellt genererad data som skapas med hjälp av algoritmer. Det används ofta för att komplettera eller ersätta verklig data, vilket kan vara dyrt, tidskrävande eller svårt att få tag på.

Plattformen erbjuder avidentifiering, syntes och subsetting, vilket gör att användare kan blanda och matcha dessa metoder enligt deras specifika databehov. Denna mångsidighet säkerställer att deras data hanteras korrekt och säkert i olika scenarier. Dessutom Tonic AI:s delinställningsfunktionalitet tillåter användare att extrahera specifika delmängder av sina data för riktad analys, vilket säkerställer att endast nödvändig information används samtidigt som risken minimeras.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Effektiva dataanonymiseringstekniker.
• Regelbaserade transformationer för efterlevnad.
• Samarbete och versionskontroll.

Nackdelar:

• Begränsad till dataanonymisering och transformationsuppgifter.
• Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper.
• Vissa funktioner kan kräva ytterligare licensiering.

KNIME

KNIME, även känd som Konstanz Information Miner, är en robust dataanalys-, rapporterings- och integrationsplattform som är både gratis och öppen källkod. Det erbjuder ett omfattande utbud av funktioner för maskininlärning och datautvinning, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för dataanalys. KNIMEs styrka ligger i dess modulära datapipelining-strategi, som tillåter användare att sömlöst integrera olika komponenter och utnyttja konceptet "Building Blocks of Analytics".

Genom att anta KNIME-plattformen kan användare konstruera komplexa datapipelines genom att montera och koppla ihop olika byggstenar skräddarsydda för deras specifika behov. Dessa byggstenar omfattar ett brett spektrum av funktioner, inklusive dataförbehandling, funktionsteknik, statistisk analys, visualisering och maskininlärning. KNIMEs modulära och flexibla karaktär ger användare möjlighet att designa och utföra analytiska arbetsflöden från slut till ände, allt inom ett enhetligt och intuitivt gränssnitt.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Mångsidig och modulär plattform för dataanalys, rapportering och integration.
• Erbjuder ett brett utbud av byggstenar och komponenter för maskininlärning och datautvinning.
• Gratis och öppen källkod.

Nackdelar:

• Brantare inlärningskurva för nybörjare.
• Begränsad skalbarhet för storskaliga projekt eller projekt på företagsnivå.
• Kräver viss teknisk kompetens.

DataRobot

DataRobot automatiserar hela processen för att bygga maskininlärningsmodeller, inklusive dataförbearbetning, funktionsval och modellval. Det ger insikter i beslutsprocessen för maskininlärningsmodeller, vilket gör att analytiker kan förstå och förklara modellens förutsägelser. Det erbjuder också funktioner för att distribuera och övervaka modeller, vilket säkerställer kontinuerlig prestandautvärdering och förbättring.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

• Automatiserad maskininlärning för strömlinjeformad modellutveckling.
• Modellförklaring och transparens för tillförlitliga förutsägelser.
• Modellinstallation och övervakningsmöjligheter.

Nackdelar:

• Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper.
• Brantare inlärningskurva för nybörjare.
• Prissättning kan bli dyrt för storskaliga projekt.

Jämförelseblad för AI-drivna verktyg för dataanalytiker/forskare

AI-verktyg	Funktioner	Pris	Fördelar	Nackdelar
Google Cloud AutoML	Anpassade maskininlärningsmodeller	Pay-as-you-go	– Förenklar utveckling av maskininlärningsmodeller. – Inga omfattande kodningskunskaper krävs. – Integreras bra med Google Cloud Platform.	– Begränsad flexibilitet för avancerad modellanpassning. – Prissättningen kan bli dyr för storskaliga projekt. – Beroende av Google Clouds ekosystem.
Amazon SageMaker	End-to-end maskininlärningsplattform	Nivåvis användning	– Skalbar infrastruktur för storskaliga projekt. - Olika uppsättningar inbyggda algoritmer. – Samarbetsmiljö förbättrar lagarbete.	– Brantare inlärningskurva för nybörjare. – Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper. – Kostnadsöverväganden för omfattande användning och lagring.
IBM WatsonStudio	AI-modellbyggnad, implementering och hantering	Lite: Gratis Professionell: $1.02 USD/kapacitet per timme	– Erbjuder ett brett utbud av verktyg och funktioner för datavetare, utvecklare och analytiker – Underlättar samarbete och automatisering. – Kan sömlöst integreras med andra IBMs molntjänster och verktyg.	– Inlärningskurvan kan vara brant för nybörjare. – Avancerade funktioner och funktioner på företagsnivå kan kräva ett betalabonnemang. – Begränsad flexibilitet för användare som föredrar att arbeta med verktyg och tekniker som inte kommer från IBM eller med öppen källkod.
Alteryx	Datablandning, avancerad analys och prediktiv modellering	Designer Cloud: Börjar på $4,950 XNUMX Designer Desktop: $5,195 XNUMX	– Omfattande datablandnings- och beredningsmöjligheter. – Avancerade analysverktyg för djupgående analys och modellering. – Arbetsflödesautomatisering minskar manuell ansträngning och ökar effektiviteten.	– Brantare inlärningskurva för nybörjare på grund av verktygets komplexitet. – Avancerade funktioner och anpassning kan kräva ytterligare utbildning. -Priser kan vara dyrt för mindre team eller organisationer.
RapidMiner	Datavetenskaplig plattform för företagsanalys	Finns på begäran	– Intuitivt dra-och-släpp-gränssnitt. – Automatiserad maskininlärning effektiviserar processen. – Brett utbud av operatörer för flexibel dataanalys.	– Begränsade anpassningsmöjligheter för avancerade användare. – Brantare inlärningskurva för komplexa arbetsflöden. – Vissa funktioner kan kräva ytterligare licensiering.
Ljusa data	Webbdatainsamling och analys	Betala när du går: $15/gb Tillväxt: $500 Affär: 1,000 dollar Företag: På begäran	– Omfattande webbdatainsamlingsmöjligheter. – Högkvalitativa och kompatibla data. – Databerikning för djupare analys.	– Prissättningen kan vara oöverkomlig för småskaliga projekt. – Brant inlärningskurva för nybörjare. – Beroende på webbdatakällor kan ha begränsningar i vissa branscher.
Gretel.ai	Plattform för att skapa syntetisk data	Individuell: $2.00 /kreditera Team: $295 /mån + $2.20 /kreditera Företag: Custom	– Syntetisk datagenerering för integritetsskydd. – Integritetshöjande tekniker för säkra analyser. – Möjlighet för datamärkning och omvandling.	– Syntetisk data kanske inte perfekt representerar komplexiteten hos verklig data. – Begränsat till integritetsfokuserade användningsfall. – Avancerad anpassning kan kräva ytterligare expertis.
Mestadels AI	Delbar AI-genererad syntetisk data	Fri Team: $3/kredit Företag: $5/kredit	– Realistisk generering av syntetisk data. – Anonymisering och bevarande av integritetsfunktioner. – Utvärdering av dataverktyg för tillförlitlig analys.	– Begränsat till användningsfall för generering av syntetisk data. – Avancerad anpassning kan kräva teknisk expertis. – Potentiella utmaningar med att fånga komplexa relationer inom data.
Tonic AI	Dataanonymisering och transformation	Grundläggande: Gratis provperiod Professionellt och företagande: Custom	– Effektiva tekniker för dataanonymisering. – Regelbaserade transformationer för efterlevnad. – Samarbete och versionskontroll.	– Begränsad till dataanonymisering och transformationsuppgifter. Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper. – Vissa funktioner kan kräva ytterligare licensiering.-
KNIME	Öppen källkod för dataanalys och integrationsplattform	Gratis och betalda nivåer	– Mångsidig och modulär plattform för dataanalys, rapportering och integration. – Erbjuder ett brett utbud av byggstenar och komponenter för maskininlärning och datautvinning. – Gratis och öppen källkod.	– Brantare inlärningskurva för nybörjare. – Begränsad skalbarhet för storskaliga projekt eller projekt på företagsnivå. – Kräver viss teknisk kompetens.
DataRobot	Automatiserad maskininlärningsplattform	Anpassade priser	– Automatiserad maskininlärning för strömlinjeformad modellutveckling. – Modellförklaring och transparens för tillförlitliga förutsägelser. – Modellinstallation och övervakningskapacitet.	– Avancerad anpassning kan kräva kodningskunskaper. – Brantare inlärningskurva för nybörjare. – Prissättningen kan bli dyr för storskaliga projekt.

Vanliga frågor

De erbjuder vanligtvis en rad funktioner. Dessa inkluderar dataförbearbetnings- och rengöringsmöjligheter för att hantera röriga datamängder, avancerad statistisk analys för hypotestestning och regressionsmodellering, maskininlärningsalgoritmer för prediktiv modellering och klassificeringsuppgifter, och datavisualiseringsverktyg för att skapa informativa diagram och grafer. Dessutom tillhandahåller många AI-verktyg automatiseringsfunktioner för att effektivisera repetitiva uppgifter och möjliggöra effektiv databehandling.

AI-verktyg är kraftfulla assistenter för dataanalytiker, men de kan inte ersätta kritiskt tänkande och expertis hos mänskliga analytiker. Även om AI-verktyg kan automatisera vissa uppgifter och utföra komplexa analyser, är det fortfarande viktigt för dataanalytiker att göra det tolka resultaten, validera antaganden och fatta välgrundade beslut baserat på sin domänkunskap och erfarenhet. Samarbetet mellan dataanalytiker och AI-verktyg leder till mer exakta och insiktsfulla resultat.

AI-verktyg utformade för dataanalys prioriterar vanligtvis datasekretess och säkerhet. De tillhandahåller ofta krypteringsmekanismer för att skydda känslig data under lagring och överföring. Dessutom följer välrenommerade AI-verktyg sig till integritetsbestämmelser, såsom GDPR, och implementerar stränga åtkomstkontroller för att säkerställa att endast auktoriserade individer kan komma åt och manipulera data. Det är avgörande för dataanalytiker att välja AI-verktyg från pålitliga leverantörer och bedöma deras säkerhetsåtgärder innan de använder dem.

Även om AI-verktyg har många fördelar, har de begränsningar. En begränsning är beroendet av kvalitet träningsdata. Om träningsdata är partisk eller otillräcklig kan det påverka noggrannheten och tillförlitligheten hos verktygets utdata. En annan begränsning är behovet av kontinuerlig övervakning och validering. Dataanalytiker måste verifiera resultaten som genereras av AI-verktyg och se till att de överensstämmer med deras domänexpertis. Dessutom kan vissa AI-verktyg kräva betydande beräkningsresurser, vilket begränsar deras skalbarhet för större datamängder eller organisationer med begränsade beräkningsmöjligheter.

Dataanalytiker kan minska riskerna genom att anta ett försiktigt och kritiskt förhållningssätt när du använder AI-verktyg. Det är avgörande att grundligt förstå verktygets algoritmer och underliggande antaganden. Dataanalytiker bör validera utdata genom att jämföra dem med sina egna analyser och domänexpertis. Att regelbundet övervaka och granska verktygets prestanda är också viktigt för att identifiera eventuella fördomar eller inkonsekvenser. Dessutom är det nödvändigt att upprätthålla aktuell kunskap om datasekretessbestämmelser och efterlevnadsstandarder för att säkerställa korrekt hantering av känslig information.

Slutsats

Även om dessa AI-drivna verktyg erbjuder enormt värde, är det viktigt att överväga vissa faktorer när du använder dem. För det första är det avgörande att förstå begränsningarna och antagandena för de underliggande algoritmerna för att säkerställa korrekta och tillförlitliga resultat. För det andra bör datasekretess och säkerhet prioriteras, särskilt när man arbetar med känslig eller konfidentiell information. Det är också viktigt att utvärdera skalbarheten, integrationskapaciteten och kostnadskonsekvenserna för varje verktyg för att anpassa dem till specifika projektkrav.

Läs mer:

• 10 bästa AI-webbplatsbyggare för 2023
• En nybörjarguide till BNB Chain: The evolution of the Binance Smart Chain (2023)
• AI-analytiker: Din lathetsvänliga Excel-ersättare