10 年面向数据分析师和数据科学家的 2023 多个最佳人工智能工具

对于寻求从庞大而复杂的数据集中提取有意义的见解的专业人士来说，人工智能驱动的工具已成为不可或缺的资产。 这些人工智能工具使数据分析师和科学家能够应对复杂的挑战、自动化工作流程并优化决策流程。 

通过利用先进的算法和机器学习技术，这些人工智能驱动的数据工具使专业人士能够发现隐藏的模式，做出准确的预测，并生成可行的见解。 这些工具可以自动执行重复性任务，简化 数据准备和建模过程，并使用户能够从他们的数据集中提取最大价值。

每个工具都提供了一组针对数据分析过程的不同方面量身定制的独特特性和功能。 从数据提取和清理到探索性分析和 预测模型，这些工具提供了用于端到端数据分析的综合工具包。 他们通常利用直观的界面， 编程语言或可视化工作流程，使用户能够与数据交互、执行复杂的计算并有效地可视化结果。

如果您是一名数据科学家/分析师，正在寻找完美的工具 简化您的工作流程，我们编制了 10 多个人工智能驱动的工具列表，供您探索。

谷歌云自动机器学习

谷歌云自动机器学习 是一个强大的人工智能工具，可以简化构建机器学习模型的过程。 它简化了培训过程 机器学习模型 通过自动执行重复性任务，例如超参数调整和模型架构选择。

它还提供直观的图形界面，使 数据科学家无需进行大量的工作即可构建和部署模型 编码知识。 它还与其他 Google Cloud 工具和服务无缝集成。

优点：

• 简化机器学习模型开发。
• 不需要广泛的编码技能。
• 与谷歌云平台很好地集成。

缺点：

• 高级模型定制的灵活性有限。
• 大型项目的定价可能会很昂贵。
• 对 Google Cloud 生态系统的依赖。

亚马逊SageMaker

亚马逊SageMaker 是一个全面的机器学习平台，为数据科学家提供端到端的模型开发能力。 其可扩展的基础架构可处理模型训练和部署的繁重工作，使其适用于大型项目。 

Sagemaker 为回归、分类和聚类等各种任务提供了广泛的内置算法。 它还使数据分析师能够无缝协作和共享他们的工作，从而提高团队内的生产力和知识共享。

优点：

• 适用于大型项目的可扩展基础设施。
• 多种内置算法。
• 协作环境增强了团队合作。

缺点：

• 初学者的学习曲线更陡峭。
• 高级定制可能需要编码技能。
• 广泛使用和存储的成本考虑。

IBM 沃森工作室

IBM 沃森工作室 使数据科学家、开发人员和分析师能够创建、部署和管理 AI 模型，同时优化决策过程。 该平台可在 IBM Cloud Pak® for Data 上使用，使团队能够无缝协作，自动化 AI 生命周期，并通过其开放的多云架构加快实现价值的时间。

借助 IBM Watson Studio，用户可以利用 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等一系列开源框架，以及 IBM 自己的基于代码和可视化数据科学的生态系统工具。 该平台支持 Jupyter notebook、JupyterLab 和命令行界面 (CLI) 等流行环境，使用户能够使用 Python、R 和 Scala 等语言高效工作。 

优点：

• 为数据科学家、开发人员和分析师提供范围广泛的工具和功能
• 促进协作和自动化。
• 可以与其他 IBM Cloud 服务和工具无缝集成。

缺点：

• 对于初学者来说，学习曲线可能很陡峭。
• 高级功能和企业级功能可能需要付费订阅。
• 对于喜欢使用非 IBM 或开源工具和技术的用户来说，灵活性有限。

Alteryx

Alteryx 是一个强大的数据分析和工作流自动化工具，旨在为数据分析师提供广泛的功能。 该工具允许数据分析师轻松混合和清理来自多个来源的不同数据集，使他们能够创建全面可靠的分析数据集。

它还提供各种高级分析工具，包括统计分析、预测建模和空间分析，使分析师能够发现模式、趋势并进行数据驱动的预测。

优点：

• 全面的数据混合和准备功能。
• 用于深入分析和建模的高级分析工具。
• 工作流程自动化 减少人工劳动并提高效率。

缺点：

• 由于工具的复杂性，初学者的学习曲线更陡峭。
• 高级功能和定制可能需要额外的培训。
• 对于较小的团队或组织来说，定价可能会很昂贵。

牵牛星 RapidMiner

牵牛星 RapidMiner 是一个以企业为中心的数据科学平台，使组织能够分析其员工、专业知识和数据的综合影响。 该平台旨在为整个 AI 生命周期中的众多分析用户提供支持。 2022 年 XNUMX 月，RapidMiner 被 Altair Engineering 收购  

它将数据准备、机器学习和预测分析结合在一个平台中，并提供可视化界面，允许数据分析师通过简单的拖放机制构建复杂的数据工作流程。 该工具自动执行机器学习过程，包括特征选择、 模型训练和评估，简化分析流程。 还有一个广泛的运算符库，使分析师能够执行各种数据操作和分析任务。

优点：

• 直观的拖放界面。
• 自动化机器学习简化了流程。
• 用于灵活数据分析的多种运算符。

缺点：

• 高级用户的自定义选项有限。
• 复杂工作流程的学习曲线更陡峭。
• 某些功能可能需要额外的许可。

明亮的数据

明亮的数据 允许数据分析师通过全球代理网络收集和分析大量网络数据。 平台上的所有数据收集都是使用其 AI 和 ML 驱动的算法完成的。

该平台通过提供全面的数据验证和验证流程确保高质量数据，同时确保遵守数据隐私法规。 借助额外的属性和元数据，Bright Data 使分析师能够丰富他们的数据集，从而提高他们分析的深度和质量。

优点：

• 广泛的网络数据收集能力。
• 高质量且合规的数据。
• 丰富数据以进行更深入的分析。

缺点：

• 小规模项目的定价可能过高。
• 适合初学者的陡峭学习曲线。
• 对 Web 数据源的依赖在某些行业可能会受到限制。

格蕾特艾

格莱特 提供了一个平台，使用机器学习技术来生成与真实数据集非常相似的合成数据。 它利用先进的机器学习技术来创建与真实世界数据集非常相似的合成数据。 这种合成数据表现出相似的统计特性和模式，使组织能够在不访问敏感或私人信息的情况下执行强大的模型训练和分析。

该平台消除了直接处理敏感数据的需要，从而优先考虑数据隐私和安全性。 通过利用合成数据，组织可以保护机密信息，同时仍能获得有价值的见解并开发有效的机器学习模型。

优点：

• 用于隐私保护的合成数据生成。
• 用于安全分析的隐私增强技术。
• 数据标记和转换功能。

缺点：

• 合成数据可能无法完美地代表真实数据的复杂性。
• 仅限于以隐私为中心的用例。
• 高级定制可能需要额外的专业知识。

主要是AI

由三位数据科学家于 2017 年创立， 主要是AI 利用机器学习技术为各种分析目的生成真实且保护隐私的合成数据。 它确保敏感数据的机密性，同时保留关键统计属性，允许分析师在遵守隐私法规的同时处理数据。

该平台提供可共享的人工智能生成的合成数据，实现跨组织的高效协作和数据共享。 用户还可以协作处理各种类型的敏感顺序和时间数据，例如客户资料、患者旅程和金融交易。 MostlyAI 还提供了灵活性 defi其数据库的特定部分进行合成，进一步增强定制选项。

优点：

• 真实的综合数据生成.
• 匿名化和隐私保护功能。
• 用于可靠分析的数据效用评估。

缺点：

• 仅限于合成数据生成用例。
• 高级定制可能需要专业技术知识。
• 捕获数据中复杂关系的潜在挑战。

补品AI

补品AI 提供 AI 支持的数据模拟以生成合成数据。 合成数据是使用算法创建的人工生成的数据。 它通常用于补充或替换现实世界的数据，这些数据可能昂贵、耗时或难以获得。

该平台提供去识别、合成和子集化功能，允许用户根据自己的特定数据需求混合和匹配这些方法。 这种多功能性确保了他们的数据在各种场景下得到适当、安全的处理。 此外，Tonic AI 的子集功能 允许用户提取其数据的特定子集 进行有针对性的分析，确保仅使用必要的信息，同时最大限度地降低风险。

优点：

• 有效的数据匿名化技术。
• 基于规则的合规性转换。
• 协作和版本控制功能。

缺点：

• 仅限于数据匿名化和转换任务。
• 高级定制可能需要编码技能。
• 某些功能可能需要额外的许可。

KNIME

KNIME，也称为 Konstanz Information Miner，是一个强大的数据分析、报告和集成平台，既免费又开源。 它为机器学习和数据挖掘提供了全面的功能，使其成为数据分析的多功能工具。 KNIME 的优势在于其模块化数据流水线方法，它允许用户无缝集成各种组件并利用“分析构建块”概念。

通过采用 KNIME 平台，用户可以通过组装和连接适合其特定需求的不同构建块来构建复杂的数据管道。 这些构建块包含广泛的功能，包括数据预处理、特征工程、统计分析、可视化和机器学习。 KNIME 的模块化和灵活性使用户能够设计和执行端到端的分析工作流程，所有这些都在一个统一且直观的界面中进行。

优点：

• 用于数据分析、报告和集成的多功能模块化平台。
• 为机器学习和数据挖掘提供广泛的构建块和组件。
• 免费和开源。

缺点：

• 初学者的学习曲线更陡峭。
• 大型或企业级项目的可扩展性有限。
• 需要一定的技术熟练度。

DataRobot

DataRobot 自动化构建机器学习模型的端到端过程，包括数据预处理、特征选择和模型选择。 它提供了对机器学习模型决策过程的洞察力，使分析师能够理解和解释模型的预测。 它还提供部署和监控模型的功能，确保持续的性能评估和改进。

优点：

• 用于简化模型开发的自动化机器学习。
• 为可靠预测建模可解释性和透明度。
• 模型部署和监控能力。

缺点：

• 高级定制可能需要编码技能。
• 初学者的学习曲线更陡峭。
• 大型项目的定价可能会很昂贵。

面向数据分析师/科学家的人工智能工具比较表

人工智能工具	特征	价格	优点	缺点
谷歌云自动机器学习	自定义机器学习模型	随用随付	– 简化机器学习模型开发。 – 不需要广泛的编码技能。 – 与谷歌云平台很好地集成。	– 高级模型定制的灵活性有限。 – 大型项目的定价可能会很昂贵。 – 对谷歌云生态系统的依赖。
亚马逊SageMaker	端到端机器学习平台	分层使用	– 用于大型项目的可扩展基础设施。 – 多种内置算法。 – 协作环境增强团队合作。	- 初学者更陡峭的学习曲线。 – 高级定制可能需要编码技能。 – 广泛使用和存储的成本考虑。
IBM 沃森工作室	AI 模型构建、部署和管理	精简版：免费 专业：1.02 美元/容量单位小时	– 为数据科学家、开发人员和分析师提供范围广泛的工具和功能 – 促进协作和自动化。 – 可以与其他 IBM Cloud 服务和工具无缝集成。	– 初学者的学习曲线可能很陡峭。 – 高级功能和企业级功能可能需要付费订阅。 – 对于喜欢使用非 IBM 或开源工具和技术的用户而言，灵活性有限。
Alteryx	数据混合、高级分析和预测建模	Designer Cloud：4,950 美元起 设计师桌面：5,195 美元	– 全面的数据融合和准备能力。 – 用于深入分析和建模的高级分析工具。 – 工作流程自动化减少了人工工作并提高了效率。	– 由于工具的复杂性，初学者的学习曲线更陡峭。 – 高级功能和定制可能需要额外培训。 -对于较小的团队或组织来说，定价可能会很昂贵。
RapidMiner	用于企业分析的数据科学平台	可根据要求提供	– 直观的拖放界面。 – 自动化机器学习简化了流程。 – 用于灵活数据分析的多种运算符。	– 高级用户的有限定制选项。 – 复杂工作流程的学习曲线更陡峭。 – 某些功能可能需要额外的许可。
明亮的数据	网络数据收集与分析	即用即付：15 美元/GB 增长：500 美元 业务：$ 1,000 企业：根据要求	– 广泛的网络数据收集能力。 – 高质量且合规的数据。 – 用于更深入分析的数据丰富。	– 小规模项目的定价可能过高。 - 适合初学者的陡峭学习曲线。 – 对网络数据源的依赖在某些行业可能会受到限制。
格蕾特艾	用于创建合成数据的平台	个人：$ 2.00 /信用 团队：295 美元 /月 + 2.20 美元 /信用 企业：定制	– 用于隐私保护的合成数据生成。 – 用于安全分析的隐私增强技术。 – 数据标记和转换能力。	– 合成数据可能无法完美地代表真实数据的复杂性。 – 仅限于以隐私为中心的用例。 – 高级定制可能需要额外的专业知识。
主要是AI	可共享的 AI 生成的合成数据	Free 团队：$3/学分 企业：5 美元/学分	– 逼真的合成数据生成。 – 匿名化和隐私保护功能。 – 用于可靠分析的数据效用评估。	– 仅限于合成数据生成用例。 – 高级定制可能需要专业技术知识。 – 捕获数据中复杂关系的潜在挑战。
补品AI	数据匿名化和转换	基本：免费试用 专业&企业：定制	– 有效的数据匿名化技术。 – 基于规则的合规性转换。 – 协作和版本控制功能。	– 仅限于数据匿名化和转换任务。 高级定制可能需要编码技能。 – 某些功能可能需要额外的许可。-
KNIME	开源数据分析和集成平台	免费和付费层	– 用于数据分析、报告和集成的多功能模块化平台。 – 为机器学习和数据挖掘提供广泛的构建块和组件。 – 免费和开源。	- 初学者更陡峭的学习曲线。 – 大型或企业级项目的可扩展性有限。 – 需要一定的技术熟练程度。
DataRobot	自动化机器学习平台	定制价格	– 用于简化模型开发的自动化机器学习。 – 为可靠的预测建立模型的可解释性和透明度。 – 模型部署和监控能力。	– 高级定制可能需要编码技能。 - 初学者更陡峭的学习曲线。 – 大型项目的定价可能会很昂贵。

常见问题

它们通常提供一系列功能。 其中包括处理混乱数据集的数据预处理和清理功能、用于假设检验和回归建模的高级统计分析、 用于预测建模和分类任务的机器学习算法和数据可视化工具来创建信息丰富的图表和图形。 此外，许多人工智能工具提供自动化功能来简化重复性任务并实现高效的数据处理。

人工智能工具是数据分析师的有力助手，但它们无法取代数据分析师的批判性思维和专业知识 人类分析师。 虽然人工智能工具可以自动执行某些任务并执行复杂的分析，但数据分析师仍然必须 解释结果，验证假设，并根据他们的领域知识和经验做出明智的决策。 数据分析师和人工智能工具之间的协作可以带来更准确、更有洞察力的结果。

专为数据分析而设计的人工智能工具通常会优先考虑数据隐私和安全性。 它们通常提供加密机制以在存储和传输过程中保护敏感数据。 此外，信誉良好的 AI 工具遵守 GDPR 等隐私法规，并实施严格的访问控制，以确保只有经过授权的个人才能访问和操作数据。 对于数据分析师来说，从可信赖的供应商那里选择人工智能工具并在使用它们之前评估他们的安全措施至关重要。

虽然人工智能工具有很多好处，但它们也有局限性。 限制之一是对质量的依赖 训练数据。 如果训练数据有偏差或不足，可能会影响工具输出的准确性和可靠性。 另一个限制是需要持续监控和验证。 数据分析师必须验证人工智能工具生成的结果，并确保它们与其领域专业知识相符。 此外，一些人工智能工具可能需要大量的计算资源，从而限制了它们对于较大数据集或计算能力有限的组织的可扩展性。

数据分析师可以 降低风险 在使用人工智能工具时采取谨慎和批判的态度。 彻底理解该工具的算法和基本假设至关重要。 数据分析师应通过将输出与自己的分析和领域专业知识进行比较来验证输出。 定期监控和审核工具的性能对于识别任何偏差或不一致也很重要。 此外，保持有关数据隐私法规和合规标准的最新知识对于确保正确处理敏感信息是必要的。

结论

虽然这些 AI 驱动的工具提供了巨大的价值，但在使用它们时必须考虑某些因素。 首先，了解底层算法的局限性和假设对于确保准确可靠的结果至关重要。 其次，应优先考虑数据隐私和安全，尤其是在处理敏感或机密信息时。 评估与每个工具相关的可扩展性、集成能力和成本影响以使它们与特定项目需求保持一致也很重要。

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