Introductie

Omdat bedrijfsgegevens elke dag ingewikkelder worden, zijn er geavanceerde methoden nodig om deze te begrijpen. Traditionele methoden voor gegevensanalyse waren sterk afhankelijk van handmatige processen en beperkte rekenmogelijkheden. Er is echter een nieuw tijdperk aangebroken met de opkomst van AI-tools. Deze geavanceerde tools benutten de kracht van machine learning en deep learning-algoritmen om waardevolle inzichten te extraheren, repetitieve taken te automatiseren en verborgen patronen in enorme datasets bloot te leggen. Door gebruik te maken van AI, data-analisten kan nu complexe problemen efficiënter en nauwkeuriger aanpakken, wat een revolutie teweegbrengt op het gebied van data-analyse. In dit artikel zullen we de top 10 AI-tools voor data-analyse verkennen.

Wat is AI-gegevensanalyse? 

AI-data-analyse verwijst naar het toepassen van kunstmatige intelligentie (AI)-technieken en algoritmen om zinvolle inzichten uit grote en complexe datasets te verwerken, te interpreteren en af ​​te leiden. Het maakt gebruik van machine learning, deep learning en andere AI-technologieën om analyses te automatiseren, patronen te identificeren en voorspellingen of classificaties te maken. AI-data-analyse stelt organisaties in staat om waardevolle informatie efficiënter en nauwkeuriger uit enorme data te halen. Door gebruik te maken van AI-mogelijkheden, zoals natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en detectie van afwijkingen, kunnen bedrijven een beter begrip krijgen, datagestuurde beslissingen nemen en verborgen kansen voor groei en optimalisatie ontsluiten. 

Hoe AI gebruiken voor gegevensanalyse?

Door deze stappen te volgen, kunnen data-analisten de kracht van AI-tools benutten, waardoor ze waardevolle inzichten kunnen verwerven, weloverwogen beslissingen kunnen nemen en innovatie en groei kunnen stimuleren:

Definieer doelstellingen

Definieer duidelijk de doelstellingen van uw data-analyseproject. Identificeer de specifieke inzichten of resultaten die u wilt bereiken door middel van AI-gestuurde analyse.

Gegevensverzameling en voorbereiding

Verzamel relevante gegevens uit verschillende bronnen en zorg ervoor dat deze schoon, goed gestructureerd en geschikt voor analyse zijn. Dit kan betrekking hebben op het opschonen, transformeren en normaliseren van gegevens.

Selecteer AI-technieken

Bepaal welke AI-technieken en algoritmen het meest geschikt zijn voor uw analysedoelen. Overweeg machine learning-algoritmen, deep learning-modellen, natuurlijke taalverwerking of computervisietechnieken op basis van de aard van uw gegevens en analysevereisten.

Modeltraining en evaluatie

Gebruik gelabelde of historische gegevens om uw AI-modellen te trainen. Gebruik geschikte evaluatiestatistieken om de prestaties van het model te beoordelen en herhaal indien nodig het trainingsproces.

Functie-extractie en engineering

Haal relevante kenmerken uit de gegevens of ontwikkel nieuwe functies om de voorspellende kracht van het model te verbeteren. Deze stap kan betrekking hebben op dimensionaliteitsreductie, functieschaling of het maken van nieuwe variabelen.

Modelimplementatie

Implementeer de getrainde AI-modellen in een productieomgeving waar ze nieuwe, binnenkomende data kunnen analyseren. Zorg ervoor dat de modellen naadloos worden geïntegreerd met uw bestaande infrastructuur en systemen.

Resultaten interpreteren en valideren

Analyseer de output van de AI-modellen en interpreteer de resultaten. Valideer de bevindingen tegen domeinkennis en voer statistische tests of validatieprocedures uit om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen.

Communiceer en visualiseer inzichten

Presenteer de inzichten en bevindingen duidelijk en begrijpelijk met behulp van datavisualisatietechnieken. Gebruik grafieken, grafieken en dashboards om complexe informatie effectief over te brengen aan belanghebbenden.

Continu verbeteren en verfijnen

Controleer en update uw AI-modellen regelmatig om rekening te houden met veranderende gegevenspatronen en zakelijke vereisten. Verwerk feedback van gebruikers en belanghebbenden om het analyseproces te verfijnen.

Ethische overwegingen

Overweeg ethische overwegingen en mogelijke vooroordelen in de data of AI-modellen. Zorg voor privacy, eerlijkheid en transparantie bij de verwerking en analyse van gegevens.

Deze tools voor AI-gegevensanalyse kunnen u helpen betere inzichten te verkrijgen in uw volgende project:

1. RapidMiner
2. Tableau
3. Microsoft Azure machine learning
4. MES
5. Google Cloud AutoML
6. PyTorch
7. GegevensRobot
8. Talend
9. H2O.ai
10. IBM Watson Analytics

RapidMiner

Rapidminer heeft een intuïtieve gebruikersinterface met een framework-generator voor slepen en neerzetten om gegevensanalyse te stroomlijnen voor personen met verschillende vaardigheden. Het ondersteunt de datateams gedurende de hele analysecyclus. Het heeft functies voor integratie en machine learning waarmee bedrijven gegevens kunnen openen, laden en analyseren. Met RapidMiner kunt u alle soorten gegevens analyseren, inclusief teksten, foto's en audiobestanden.

Prijs: gratis met beperkte functies

Tableau

Tableau biedt dynamische dashboards en eenvoudige datavisualisatie, waardoor het verkennen en presenteren van data visueel eenvoudig wordt. Gebruikers kunnen Ask Data gebruiken, een door AI aangedreven functie, om vragen in eenvoudige bewoordingen te stellen en snelle grafische antwoorden te krijgen. Gebruikers kunnen met hun gegevens omgaan zonder dat ze hoeven te coderen.

Prijzen: vanaf $ 12 per maand. 

Microsoft Azure machine learning

Deze AI-tool voor data-analyse is cloudgebaseerd en biedt veelzijdigheid en capaciteit voor dataverwerkingsactiviteiten van verschillende soorten en complexiteiten. Het is ontworpen om datawetenschappers en experts op het gebied van machine learning te helpen bij het gebruik van hun huidige vaardigheden op het gebied van modellering en gegevensverwerking. De integratie met aanvullende Azure-services stelt bedrijven in staat uitgebreide AI-oplossingen te bouwen die voldoen aan specifieke zakelijke vereisten. 

Prijs: gratis met beperkte functies. $ 9.99 per maand voor alle functies.

MES

KNIME is een open-sourceoplossing die een complete toolkit biedt voor het analyseren van gegevens, waaronder het plannen van records, apparaatoriëntatie en visualisatie. Het biedt een verscheidenheid aan datawetenschapsvereisten met een volledige reeks door AI aangedreven tools, waaronder machine learning, voorspellende modellering , ETL en spreadsheetautomatisering. 

Prijs: Gratis proefperiode. Contacteer voor hogere versies.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML bevat tal van componenten waarmee u op een overzichtelijke en toegankelijke manier ML-modellen kunt ontwikkelen. Gebruikers kunnen unieke machine-learning-modellen maken met behulp van deze gebruiksvriendelijke interface zonder dat er veel codeerervaring voor nodig is. Het is handig voor bedrijven die verschillende ML-methoden en -modellen willen testen om te bepalen welke aanpak het beste bij hun eisen past.

Prijs: Gratis proefperiode.

PyTorch

PyTorch is een allesomvattend raamwerk voor het maken van deep learning-modellen, een subset van machine learning die veel wordt gebruikt voor taken als taalverwerking en beeldidentificatie. De uitgebreide tool- en bibliotheeksets dekken alles, van computervisie tot leren door versterking. Toonaangevende cloudserviceproviders ondersteunen het uitgebreid.

Prijzen: begint vanaf $ 0.07.

GegevensRobot

DataRobot versnelt het bouwen van modellen door geautomatiseerde machine-learning-mogelijkheden, waarvoor geen tussenkomst van de operator nodig is. Het stelt bedrijven in staat om te werken op elke combinatie van openbare clouds, datacenters of aan de rand, terwijl het beheer wordt geboden om hun bedrijf te beschermen en te behouden. De krachtige AI-algoritmen van de tool maken datagestuurde besluitvorming mogelijk en bieden nauwkeurige voorspellingen.

Prijs: Gratis voor proef.

Talend

Talend is een uitgebreid platform voor gegevensintegratie, monitoring en administratie en kan worden gebruikt voor elke gegevensbron of structurele lay-out. Met Talend kunt u gegevens op verschillende big data-kanalen, zoals Hadoop, Spark of Hive, beheren en beoordelen. Het kan worden vertrouwd om de beveiliging en naleving te behouden en tegelijkertijd nauwkeurige inzichten en verbeterde voorspellingen mogelijk te maken. 

Prijs: gratis demo

H2O.ai

H2O.ai is een open-source, in-memory, gedeeld ML- en voorspellend analyseplatform waarmee u ML-modellen kunt ontwerpen en implementeren. De geautomatiseerde machine learning-functies stellen consumenten in staat om snel modellen te creëren en te implementeren zonder dat daarvoor grote data science-vaardigheden nodig zijn. De analyse van enorme datasets wordt efficiënt gemaakt door schaalbaarheid en prestatie-upgrades.

Prijzen: gratis

IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics is een cloudgebaseerde service die krachtige datamining en voorspellende analyses voor zakelijke gebruikers biedt. Het helpt gebruikers associaties en patronen in hun gegevens te vinden door geautomatiseerde inzichten te gebruiken en trends te identificeren. Door gebruik te maken van de effectiviteit van AI-algoritmen, stelt voorspellende modellering consumenten in staat datagestuurde beslissingen te nemen.

Prijs: Gratis proefperiode.

Conclusie 

We hopen dat je ons artikel over AI-tools voor data-analyse leuk vond. Laat ons uw mening weten in de commentaarsectie hieronder.

Deze geavanceerde tools, aangedreven door machine learning en deep learning-algoritmen, maken efficiënte verwerking, interpretatie en extractie van waardevolle inzichten uit grote en complexe datasets mogelijk. Van verbeterde efficiëntie tot verbeterde nauwkeurigheid en schaalbaarheid, de voordelen van AI bij data-analyse zijn onmiskenbaar. Naarmate de technologie voortschrijdt, wordt het gebruik van AI-tools steeds belangrijker voor bedrijven om concurrerend te blijven en de volledige kracht van hun gegevens te benutten.

Als u wilt leren hoe u deze eenvoudige tools kunt gebruiken om datagestuurde beslissingen te nemen, ga dan naar onze cursus Geen code-AI kan je daarbij helpen. Verken de cursus vandaag nog!

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/ai-tools-for-data-analysis/