10 年面向數據分析師和數據科學家的 2023 多個最佳人工智能工具
簡單來說
如果您是一名數據科學家/分析師，正在尋找完美的工具 簡化您的工作流程，我們編制了 10 多個人工智能驅動的工具列表，供您探索。
這些由 AI 驅動的數據工具使專業人員能夠發現隱藏的模式、做出準確的預測並生成可操作的見解。
對於尋求從龐大而復雜的數據集中提取有意義的見解的專業人士來說，人工智能驅動的工具已成為不可或缺的資產。 這些人工智能工具使數據分析師和科學家能夠應對複雜的挑戰、自動化工作流程並優化決策流程。
通過利用先進的算法和機器學習技術，這些人工智能驅動的數據工具使專業人士能夠發現隱藏的模式，做出準確的預測，並生成可行的見解。 這些工具可以自動執行重複性任務，簡化 數據準備和建模過程，並使用戶能夠從他們的數據集中提取最大價值。
每個工具都提供了一組針對數據分析過程的不同方面量身定制的獨特特性和功能。 從數據提取和清理到探索性分析和 預測模型，這些工具提供了用於端到端數據分析的綜合工具包。 他們通常利用直觀的界面， 編程語言或可視化工作流程，使用戶能夠與數據交互、執行複雜的計算並有效地可視化結果。
如果您是一名數據科學家/分析師，正在尋找完美的工具 簡化您的工作流程，我們編制了 10 多個人工智能驅動的工具列表，供您探索。
谷歌云自動機器學習
谷歌云自動機器學習 是一個強大的人工智能工具，可以簡化構建機器學習模型的過程。 它簡化了培訓過程 機器學習模型 通過自動執行重複性任務，例如超參數調整和模型架構選擇。
它還提供直觀的圖形界面，使 數據科學家無需進行大量的工作即可構建和部署模型 編碼知識。 它還與其他 Google Cloud 工具和服務無縫集成。
優點：
- 簡化機器學習模型開發。
- 不需要廣泛的編碼技能。
- 與穀歌云平台很好地集成。
缺點：
- 高級模型定制的靈活性有限。
- 大型項目的定價可能會很昂貴。
- 對 Google Cloud 生態系統的依賴。
亞馬遜SageMaker
亞馬遜SageMaker 是一個全面的機器學習平台，為數據科學家提供端到端的模型開發能力。 其可擴展的基礎架構可處理模型訓練和部署的繁重工作，使其適用於大型項目。
Sagemaker 為回歸、分類和聚類等各種任務提供了廣泛的內置算法。 它還使數據分析師能夠無縫協作和共享他們的工作，從而提高團隊內的生產力和知識共享。
優點：
- 適用於大型項目的可擴展基礎設施。
- 多種內置算法。
- 協作環境增強了團隊合作。
缺點：
- 初學者的學習曲線更陡峭。
- 高級定制可能需要編碼技能。
- 廣泛使用和存儲的成本考慮。
IBM 沃森工作室
IBM 沃森工作室 使數據科學家、開發人員和分析師能夠創建、部署和管理 AI 模型，同時優化決策過程。 該平台可在 IBM Cloud Pak® for Data 上使用，使團隊能夠無縫協作，自動化 AI 生命週期，並通過其開放的多雲架構加快實現價值的時間。
借助 IBM Watson Studio，用戶可以利用 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等一系列開源框架，以及 IBM 自己的基於代碼和可視化數據科學的生態系統工具。 該平台支持 Jupyter notebook、JupyterLab 和命令行界面 (CLI) 等流行環境，使用戶能夠使用 Python、R 和 Scala 等語言高效工作。
優點：
- 為數據科學家、開發人員和分析師提供範圍廣泛的工具和功能
- 促進協作和自動化。
- 可以與其他 IBM Cloud 服務和工具無縫集成。
缺點：
- 對於初學者來說，學習曲線可能很陡峭。
- 高級功能和企業級功能可能需要付費訂閱。
- 對於喜歡使用非 IBM 或開源工具和技術的用戶來說，靈活性有限。
Alteryx
Alteryx 是一個強大的數據分析和工作流自動化工具，旨在為數據分析師提供廣泛的功能。 該工具允許數據分析師輕鬆混合和清理來自多個來源的不同數據集，使他們能夠創建全面可靠的分析數據集。
它還提供各種高級分析工具，包括統計分析、預測建模和空間分析，使分析師能夠發現模式、趨勢並進行數據驅動的預測。
優點：
- 全面的數據混合和準備功能。
- 用於深入分析和建模的高級分析工具。
- 工作流程自動化 減少人工勞動並提高效率。
缺點：
- 由於工具的複雜性，初學者的學習曲線更陡峭。
- 高級功能和定制可能需要額外的培訓。
- 對於較小的團隊或組織來說，定價可能會很昂貴。
牽牛星 RapidMiner
牽牛星 RapidMiner 是一個以企業為中心的數據科學平台，使組織能夠分析其員工、專業知識和數據的綜合影響。 該平台旨在為整個 AI 生命週期中的眾多分析用戶提供支持。 2022 年 XNUMX 月，RapidMiner 被 Altair Engineering 收購
它將數據準備、機器學習和預測分析結合在一個平台中，並提供可視化界面，允許數據分析師通過簡單的拖放機制構建複雜的數據工作流程。 該工具自動執行機器學習過程，包括特徵選擇、 模型訓練和評估，簡化分析流程。 還有一個廣泛的運算符庫，使分析師能夠執行各種數據操作和分析任務。
優點：
- 直觀的拖放界面。
- 自動化機器學習簡化了流程。
- 用於靈活數據分析的多種運算符。
缺點：
- 高級用戶的自定義選項有限。
- 複雜工作流程的學習曲線更陡峭。
- 某些功能可能需要額外的許可。
明亮的數據
明亮的數據 允許數據分析師通過全球代理網絡收集和分析大量網絡數據。 平台上的所有數據收集都是使用其 AI 和 ML 驅動的算法完成的。
該平台通過提供全面的數據驗證和驗證流程確保高質量數據，同時確保遵守數據隱私法規。 借助額外的屬性和元數據，Bright Data 使分析師能夠豐富他們的數據集，從而提高他們分析的深度和質量。
優點：
- 廣泛的網絡數據收集能力。
- 高質量且合規的數據。
- 豐富數據以進行更深入的分析。
缺點：
- 小規模項目的定價可能過高。
- 適合初學者的陡峭學習曲線。
- 對 Web 數據源的依賴在某些行業可能會受到限制。
格蕾特
格萊特 提供了一個平台，使用機器學習技術來生成與真實數據集非常相似的合成數據。 它利用先進的機器學習技術來創建與真實世界數據集非常相似的合成數據。 這種合成數據表現出相似的統計特性和模式，使組織能夠在不訪問敏感或私人信息的情況下執行強大的模型訓練和分析。
該平台消除了直接處理敏感數據的需要，從而優先考慮數據隱私和安全性。 通過利用合成數據，組織可以保護機密信息，同時仍能獲得有價值的見解並開發有效的機器學習模型。
優點：
- 用於隱私保護的合成數據生成。
- 用於安全分析的隱私增強技術。
- 數據標記和轉換功能。
缺點：
- 合成數據可能無法完美地代表真實數據的複雜性。
- 僅限於以隱私為中心的用例。
- 高級定制可能需要額外的專業知識。
主要是人工智能
由三位數據科學家於 2017 年創立， 主要是人工智能 利用機器學習技術為各種分析目的生成真實且保護隱私的合成數據。 它確保敏感數據的機密性，同時保留關鍵統計屬性，允許分析師在遵守隱私法規的同時處理數據。
該平台提供可共享的人工智能生成的合成數據，實現跨組織的高效協作和數據共享。 用戶還可以協作處理各種類型的敏感順序和時間數據，例如客戶資料、患者旅程和金融交易。 MostlyAI 還提供了靈活性 defi其數據庫的特定部分進行合成，進一步增強定制選項。
優點：
- 真實的綜合數據生成.
- 匿名化和隱私保護功能。
- 用於可靠分析的數據效用評估。
缺點：
- 僅限於合成數據生成用例。
- 高級定制可能需要專業技術知識。
- 捕獲數據中復雜關係的潛在挑戰。
補品AI
補品AI 提供 AI 支持的數據模擬以生成合成數據。 合成數據是使用算法創建的人工生成的數據。 它通常用於補充或替換現實世界的數據，這些數據可能昂貴、耗時或難以獲得。
該平台提供去識別、合成和子集化功能，允許用戶根據自己的特定數據需求混合和匹配這些方法。 這種多功能性確保了他們的數據在各種場景下得到適當、安全的處理。 此外，Tonic AI 的子集功能 允許用戶提取其數據的特定子集 進行有針對性的分析，確保僅使用必要的信息，同時最大限度地降低風險。
優點：
- 有效的數據匿名化技術。
- 基於規則的合規性轉換。
- 協作和版本控制功能。
缺點：
- 僅限於數據匿名化和轉換任務。
- 高級定制可能需要編碼技能。
- 某些功能可能需要額外的許可。
尼米
尼米，也稱為 Konstanz Information Miner，是一個強大的數據分析、報告和集成平台，既免費又開源。 它為機器學習和數據挖掘提供了全面的功能，使其成為數據分析的多功能工具。 KNIME 的優勢在於其模塊化數據流水線方法，它允許用戶無縫集成各種組件並利用“分析構建塊”概念。
通過採用 KNIME 平台，用戶可以通過組裝和連接適合其特定需求的不同構建塊來構建複雜的數據管道。 這些構建塊包含廣泛的功能，包括數據預處理、特徵工程、統計分析、可視化和機器學習。 KNIME 的模塊化和靈活性使用戶能夠設計和執行端到端的分析工作流程，所有這些都在一個統一且直觀的界面中進行。
優點：
- 用於數據分析、報告和集成的多功能模塊化平台。
- 為機器學習和數據挖掘提供廣泛的構建塊和組件。
- 免費且開源。
缺點：
- 初學者的學習曲線更陡峭。
- 大型或企業級項目的可擴展性有限。
- 需要一定的技術熟練度。
數據機器人
數據機器人 自動化構建機器學習模型的端到端過程，包括數據預處理、特徵選擇和模型選擇。 它提供了對機器學習模型決策過程的洞察力，使分析師能夠理解和解釋模型的預測。 它還提供部署和監控模型的功能，確保持續的性能評估和改進。
優點：
- 用於簡化模型開發的自動化機器學習。
- 為可靠預測建模可解釋性和透明度。
- 模型部署和監控能力。
缺點：
- 高級定制可能需要編碼技能。
- 初學者的學習曲線更陡峭。
- 大型項目的定價可能會很昂貴。
面向數據分析師/科學家的人工智能工具比較表
| 人工智能工具 | 特色 | 價格 | 優點 | 缺點 |
| 谷歌云自動機器學習 | 自定義機器學習模型 | 隨用隨付 | – 簡化機器學習模型開發。 – 不需要廣泛的編碼技能。 – 與穀歌云平台很好地集成。 | – 高級模型定制的靈活性有限。 – 大型項目的定價可能會很昂貴。 – 對谷歌云生態系統的依賴。 |
| 亞馬遜SageMaker | 端到端機器學習平台 | 分層使用 | – 用於大型項目的可擴展基礎設施。 – 多種內置算法。 – 協作環境增強團隊合作。 | - 初學者更陡峭的學習曲線。 – 高級定制可能需要編碼技能。 – 廣泛使用和存儲的成本考慮。 |
| IBM 沃森工作室 | AI 模型構建、部署和管理 | 精簡版：免費 專業：1.02 美元/容量單位小時 | – 為數據科學家、開發人員和分析師提供範圍廣泛的工具和功能 – 促進協作和自動化。 – 可以與其他 IBM Cloud 服務和工具無縫集成。 | – 初學者的學習曲線可能很陡峭。 – 高級功能和企業級功能可能需要付費訂閱。 – 對於喜歡使用非 IBM 或開源工具和技術的用戶而言，靈活性有限。 |
| Alteryx | 數據混合、高級分析和預測建模 | Designer Cloud：4,950 美元起 設計師桌面：5,195 美元 | – 全面的數據融合和準備能力。 – 用於深入分析和建模的高級分析工具。 – 工作流程自動化減少了人工工作並提高了效率。 | – 由於工具的複雜性，初學者的學習曲線更陡峭。 – 高級功能和定制可能需要額外培訓。 -對於較小的團隊或組織來說，定價可能會很昂貴。 |
| 快速礦工 | 用於企業分析的數據科學平台 | 可根據要求提供 | – 直觀的拖放界面。 – 自動化機器學習簡化了流程。 – 用於靈活數據分析的多種運算符。 | – 高級用戶的有限定制選項。 – 複雜工作流程的學習曲線更陡峭。 – 某些功能可能需要額外的許可。 |
| 明亮的數據 | 網絡數據收集與分析 | 即用即付：15 美元/GB 增長：500 美元 業務：1,000美元 企業：根據要求 | – 廣泛的網絡數據收集能力。 – 高質量且合規的數據。 – 用於更深入分析的數據豐富。 | – 小規模項目的定價可能過高。 - 適合初學者的陡峭學習曲線。 – 對網絡數據源的依賴在某些行業可能會受到限制。 |
| 格蕾特 | 用於創建合成數據的平台 | 個人：2.00 美元 /信用 團隊：295 美元 /月 + 2.20 美元 /信用 企業：定制 | – 用於隱私保護的合成數據生成。 – 用於安全分析的隱私增強技術。 – 數據標記和轉換能力。 | – 合成數據可能無法完美地代表真實數據的複雜性。 – 僅限於以隱私為中心的用例。 – 高級定制可能需要額外的專業知識。 |
| 主要是人工智能 | 可共享的 AI 生成的合成數據 | 免費 團隊：$3/學分 企業：5 美元/學分 | – 逼真的合成數據生成。 – 匿名化和隱私保護功能。 – 用於可靠分析的數據效用評估。 | – 僅限於合成數據生成用例。 – 高級定制可能需要專業技術知識。 – 捕獲數據中復雜關係的潛在挑戰。 |
| 補品AI | 數據匿名化和轉換 | 基本：免費試用 專業&企業：定制 | – 有效的數據匿名化技術。 – 基於規則的合規性轉換。 – 協作和版本控制功能。 | – 僅限於數據匿名化和轉換任務。 高級定制可能需要編碼技能。 – 某些功能可能需要額外的許可。- |
| 尼米 | 開源數據分析和集成平台 | 免費和付費層 | – 用於數據分析、報告和集成的多功能模塊化平台。 – 為機器學習和數據挖掘提供廣泛的構建塊和組件。 – 免費和開源。 | - 初學者更陡峭的學習曲線。 – 大型或企業級項目的可擴展性有限。 – 需要一定的技術熟練程度。 |
| 數據機器人 | 自動化機器學習平台 | 定制定價 | – 用於簡化模型開發的自動化機器學習。 – 為可靠的預測建立模型的可解釋性和透明度。 – 模型部署和監控能力。 | – 高級定制可能需要編碼技能。 - 初學者更陡峭的學習曲線。 – 大型項目的定價可能會很昂貴。 |
常見問題
它們通常提供一系列功能。 其中包括處理混亂數據集的數據預處理和清理功能、用於假設檢驗和回歸建模的高級統計分析、 用於預測建模和分類任務的機器學習算法和數據可視化工具來創建信息豐富的圖表和圖形。 此外，許多人工智能工具提供自動化功能來簡化重複性任務並實現高效的數據處理。
AI工具是數據分析師的得力助手，但不能替代分析師的批判性思維和專業知識 人類分析師。 雖然人工智能工具可以自動執行某些任務並執行複雜的分析，但數據分析師仍然必須 解釋結果，驗證假設，並根據他們的領域知識和經驗做出明智的決策。 數據分析師和人工智能工具之間的協作可以帶來更準確、更有洞察力的結果。
專為數據分析而設計的人工智能工具通常會優先考慮數據隱私和安全性。 它們通常提供加密機制以在存儲和傳輸過程中保護敏感數據。 此外，信譽良好的人工智能工具遵守 GDPR 等隱私法規，並實施嚴格的訪問控制，以確保只有獲得授權的個人才能訪問和操作數據。 對於數據分析師來說，從可信賴的供應商那裡選擇人工智能工具並在使用它們之前評估他們的安全措施至關重要。
雖然人工智能工具有很多好處，但它們也有局限性。 限制之一是對質量的依賴 訓練數據。 如果訓練數據有偏差或不足，可能會影響工具輸出的準確性和可靠性。 另一個限制是需要持續監控和驗證。 數據分析師必須驗證人工智能工俱生成的結果，並確保它們與其領域專業知識相符。 此外，一些人工智能工具可能需要大量的計算資源，從而限制了它們對於較大數據集或計算能力有限的組織的可擴展性。
數據分析師可以 降低風險 在使用人工智能工具時採取謹慎和批判的態度。 徹底理解該工具的算法和基本假設至關重要。 數據分析師應通過將輸出與自己的分析和領域專業知識進行比較來驗證輸出。 定期監控和審核工具的性能對於識別任何偏差或不一致也很重要。 此外，保持有關數據隱私法規和合規標準的最新知識對於確保正確處理敏感信息是必要的。
結論
雖然這些 AI 驅動的工具提供了巨大的價值，但在使用它們時必須考慮某些因素。 首先，了解底層算法的局限性和假設對於確保准確可靠的結果至關重要。 其次，應優先考慮數據隱私和安全，尤其是在處理敏感或機密信息時。 評估與每個工具相關的可擴展性、集成能力和成本影響以使它們與特定項目需求保持一致也很重要。
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關於作者
辛迪是一名記者 Metaverse Post，涵蓋相關主題 web3, NFT、元宇宙和人工智能，重點是採訪 Web3 行業參與者。她曾與 30 多位 C 級高管進行過交談，並將他們的寶貴見解帶給讀者。辛蒂來自新加坡，現居住在喬治亞第比利斯。她擁有南澳大利亞大學傳播與媒體研究學士學位，並擁有十年的新聞和寫作經驗。透過以下方式與她聯繫 [email protected] 有新聞發布會、公告和採訪機會。
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