개요

비즈니스 데이터가 날이 갈수록 복잡해짐에 따라 이를 이해하기 위한 고급 방법이 필요합니다. 기존의 데이터 분석 방법은 수동 프로세스와 제한된 계산 기능에 크게 의존했습니다. 그러나 AI 도구의 등장으로 새로운 시대가 열렸습니다. 이러한 고급 도구는 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘의 힘을 활용하여 귀중한 통찰력을 추출하고 반복 작업을 자동화하며 방대한 데이터 세트에서 숨겨진 패턴을 발견합니다. AI를 활용하여, 데이터 분석가 이제 복잡한 문제를 보다 효율적이고 정확하게 처리하여 데이터 분석 분야를 혁신할 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 분석을 위한 상위 10가지 AI 도구를 살펴봅니다.

AI 데이터 분석이란? 

AI 데이터 분석은 인공 지능(AI) 기술 및 알고리즘을 적용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 처리, 해석 및 도출하는 것을 말합니다. 머신 러닝, 딥 러닝 및 기타 AI 기술을 사용하여 분석을 자동화하고 패턴을 식별하며 예측 또는 분류를 수행합니다. AI 데이터 분석을 통해 조직은 방대한 데이터에서 보다 효율적이고 정확하게 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다. 기업은 자연어 처리, 이미지 인식, 이상 징후 감지와 같은 AI 기능을 활용하여 더 깊이 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리며 성장 및 최적화를 위한 숨겨진 기회를 열 수 있습니다. 

데이터 분석에 AI를 사용하는 방법?

다음 단계에 따라 데이터 분석가는 AI 도구의 기능을 활용하여 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리고 혁신과 성장을 주도할 수 있습니다.

목표 정의

데이터 분석 프로젝트의 목표를 명확하게 정의하십시오. AI 기반 분석을 통해 달성하려는 특정 통찰력 또는 결과를 식별합니다.

데이터 수집 및 준비

다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하고 깨끗하고 체계적이며 분석에 적합한지 확인합니다. 여기에는 데이터 정리, 변환 및 정규화가 포함될 수 있습니다.

AI 기술 선택

분석 목표에 가장 적합한 AI 기술과 알고리즘을 결정합니다. 데이터 및 분석 요구 사항의 특성에 따라 머신 러닝 알고리즘, 딥 러닝 모델, 자연어 처리 또는 컴퓨터 비전 기술을 고려하십시오.

모델 교육 및 평가

라벨이 지정된 데이터 또는 과거 데이터를 사용하여 AI 모델을 교육합니다. 적절한 평가 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가하고 필요한 경우 학습 프로세스를 반복합니다.

특징 추출 및 엔지니어링

데이터에서 관련 기능을 추출하거나 새로운 기능을 설계하여 모델의 예측력을 향상시킵니다. 이 단계에는 차원 감소, 기능 스케일링 또는 새 변수 생성이 포함될 수 있습니다.

모델 배포

새로 들어오는 데이터를 분석할 수 있는 생산 환경에 훈련된 AI 모델을 배포합니다. 모델이 기존 인프라 및 시스템과 원활하게 통합되는지 확인하십시오.

결과 해석 및 검증

AI 모델의 출력을 분석하고 결과를 해석합니다. 도메인 지식에 대해 결과를 검증하고 통계 테스트 또는 검증 절차를 수행하여 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

인사이트 커뮤니케이션 및 시각화

데이터 시각화 기술을 사용하여 통찰력과 결과를 명확하고 이해하기 쉽게 제시하십시오. 차트, 그래프 및 대시보드를 사용하여 이해 관계자에게 복잡한 정보를 효과적으로 전달합니다.

지속적인 개선 및 개선

변화하는 데이터 패턴과 비즈니스 요구 사항을 고려하여 AI 모델을 정기적으로 모니터링하고 업데이트합니다. 사용자 및 이해 관계자의 피드백을 통합하여 분석 프로세스를 개선합니다.

윤리적 고려 사항

데이터 또는 AI 모델의 윤리적 고려 사항과 잠재적 편향을 고려하십시오. 데이터 처리 및 분석에서 프라이버시, 공정성 및 투명성을 보장합니다.

이러한 AI 데이터 분석 도구는 다음 프로젝트에서 더 나은 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 래피드 마이너
2. Tableau
3. 마이크로소프트 애저 머신 러닝
4. KNIME
5. 구글 클라우드 오토ML
6. 파이 토치
7. 데이터로봇
8. 탈 렌드
9. H2O.ai
10. IBM 왓슨 애널리틱스

래피드 마이너

Rapidminer는 끌어서 놓기 프레임워크 생성기가 포함된 직관적인 사용자 인터페이스를 갖추고 있어 다양한 기술 세트를 가진 개인의 데이터 분석을 간소화합니다. 분석 주기 전반에 걸쳐 데이터 팀을 지원합니다. 기업이 데이터에 액세스하고 로드하고 분석하는 데 도움이 되는 통합 및 기계 학습 기능이 있습니다. RapidMiner로 텍스트, 사진, 오디오 파일을 포함한 모든 형태의 데이터를 분석할 수 있습니다.

가격: 제한된 기능으로 무료

Tableau

Tableau는 동적 대시보드와 손쉬운 데이터 시각화를 제공하여 데이터 탐색 및 표시를 시각적으로 간단하게 만듭니다. 사용자는 AI 기반 기능인 Ask Data를 활용하여 간단한 용어로 쿼리를 제시하고 빠른 그래픽 응답을 얻을 수 있습니다. 사용자는 코딩 없이도 데이터에 참여할 수 있습니다.

가격: 월 $12부터 시작합니다. 

마이크로소프트 애저 머신 러닝

데이터 분석을 위한 이 AI 도구는 클라우드 기반이며 다양한 종류와 복잡성의 데이터 처리 활동을 위한 다양성과 용량을 제공합니다. 데이터 과학자와 기계 학습 전문가가 현재 모델링 및 데이터 처리 기술을 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 추가 Azure 서비스와의 통합을 통해 기업은 특정 비즈니스 요구 사항을 해결하는 포괄적인 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 

가격: 제한된 기능으로 무료입니다. 모든 기능에 대해 월 $9.99.

KNIME

KNIME은 기록 계획, 장치 방향 및 시각화를 포함하여 데이터 분석을 위한 완벽한 툴킷을 제공하는 오픈 소스 솔루션입니다. 머신 러닝, 예측 모델링을 포함한 전체 AI 기반 도구 제품군으로 다양한 데이터 과학 요구 사항을 제공합니다. , ETL 및 스프레드시트 자동화. 

가격: 무료 평가판. 더 높은 버전에 대해서는 문의하십시오.

구글 클라우드 오토ML

Google Cloud AutoML에는 체계적이고 액세스 가능한 방식으로 ML 모델을 개발할 수 있는 다양한 구성요소가 포함되어 있습니다. 사용자는 주요 코딩 경험 없이도 이 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하여 고유한 기계 학습 모델을 만들 수 있습니다. 여러 ML 방법 및 모델을 테스트하여 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 결정하려는 기업에 유용합니다.

가격: 무료 평가판.

파이 토치

PyTorch는 언어 처리 및 사진 식별과 같은 작업에 널리 사용되는 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝 모델을 만들기 위한 포괄적인 프레임워크입니다. 광범위한 도구 및 라이브러리 세트는 컴퓨터 비전에서 강화를 통한 학습에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 선도적인 클라우드 서비스 제공업체는 이를 광범위하게 지원합니다.

가격: $0.07부터 시작합니다.

데이터로봇

DataRobot은 작업자 상호 작용이 필요하지 않은 자동화된 기계 학습 기능을 통해 모델 구축을 가속화합니다. 이를 통해 기업은 비즈니스를 보호하고 보존하기 위한 관리를 제공하면서 퍼블릭 클라우드, 데이터 센터 또는 에지의 모든 조합에서 운영할 수 있습니다. 이 도구의 강력한 AI 알고리즘은 정확한 예측을 제공하면서 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

가격: 평가판은 무료입니다.

탈 렌드

Talend는 데이터 통합, 모니터링 및 관리를 위한 포괄적인 플랫폼이며 모든 데이터 소스 또는 구조적 레이아웃에 사용할 수 있습니다. Talend를 사용하여 Hadoop, Spark 또는 Hive와 같은 다양한 빅 데이터 채널의 데이터를 관리하고 평가할 수 있습니다. 정확한 통찰력과 향상된 예측을 가능하게 하면서 보안 및 규정 준수를 유지하는 것은 신뢰할 수 있습니다. 

가격: 무료 데모

H2O.ai

H2O.ai는 ML 모델을 설계하고 배포할 수 있는 오픈 소스, 메모리 내, 공유 ML 및 예측 분석 플랫폼입니다. 자동화된 기계 학습 기능을 통해 소비자는 주요 데이터 과학 기술 없이도 모델을 신속하게 만들고 구현할 수 있습니다. 확장성 및 성능 업그레이드를 통해 방대한 데이터 세트의 분석을 효율적으로 수행합니다.

가격 : 무료

IBM 왓슨 애널리틱스

IBM Watson Analytics는 비즈니스 사용자에게 강력한 데이터 마이닝 및 예측 분석을 제공하는 클라우드 기반 서비스입니다. 자동화된 인사이트를 사용하고 추세를 식별하여 사용자가 데이터에서 연관성과 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘의 효율성을 활용하는 예측 모델링을 통해 소비자는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

가격: 무료 평가판.

결론 

데이터 분석을 위한 AI 도구에 대한 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다. 아래 의견란에 귀하의 생각을 알려주십시오.

기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘으로 구동되는 이러한 고급 도구를 사용하면 크고 복잡한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 효율적으로 처리, 해석 및 추출할 수 있습니다. 효율성 향상에서 정확도 및 확장성 향상에 이르기까지 데이터 분석에서 AI의 이점은 부인할 수 없습니다. 기술이 발전함에 따라 AI 도구를 활용하는 것은 기업이 경쟁력을 유지하고 데이터의 모든 힘을 활용하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.

이러한 간단한 도구를 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법을 배우려면 노 코드 AI 그렇게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 오늘 과정 살펴보기!

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