人工智能数据分析的进展，以及为什么您仍然需要代理机构

随着每周都会发布不同的工具，跟上人工智能领域的最新进展变得越来越困难。 只要看看一个聚合器发布的工具数量就可以看出进展速度是惊人的：

随着 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，您可以看到上市的工具逐月大幅增加（尽管现在情况似乎开始放缓）。

随着大型语言模型 (LLM) 现已“普及”，世界各地有数以千计的开发人员正在推动各个行业的变革。 市场上出现了一些非常有用的工具，它们极大地提高了生产力和产量，同时同样多的工具似乎存在未知的原因！

我们 Semetrical 特别感兴趣的领域之一是数据分析。 这是我们现有客户工作的很大一部分的领域，也是我们作为一个团队真正充满热情的领域。 然而，显然，这又是一个被人工智能吞并为工作的领域。

但正如我们对人工智能和内容的看法一样，虽然它可以大大提高个人的生产力并支持我们的创造性工作，但它永远不应该完全取代人类。 （我们的小口号是： “人类不会被人工智能取代。知道如何使用人工智能的人类将会被取代。” ）

话虽这么说，有一些很棒的工具可以帮助小型营销团队。 以下是市场上一些更好的产品的概述。

数据分析AI工具回顾：

数据松鼠.ai

DataSquirrel.ai 是一款人工智能驱动的数据分析工具，允许用户生成自动见解并立即查看数据中的模式和趋势。

优点

• 易于使用：许多用户称赞 DataSquirrel.ai 的易用性。
• 自动洞察：该工具生成自动洞察，可以节省用户的时间和精力。
• 快速分析：用户可以快速分析数据并查看模式和趋势。
• 价格实惠：定价灵活且价格实惠。

缺点

• 功能有限：一些用户注意到，与其他数据分析工具相比，该工具的功能有限。
• 自动化失败：由于网站限制（例如验证码），自动化可能会失败。
• 集成问题：将 DataSquirrel.ai 与其他应用程序集成可能需要一些时间。

最有用的用例

DataSquirrel.ai 可用于各种用例，包括识别酒店的定价信息、预测客户流失以及从学术网站提取数据。 该工具最适合需要快速分析数据并生成见解而无需花费大量时间进行手动分析的用户。 对于正在寻找具有灵活定价选项的经济实惠的数据分析工具的用户来说，这也是一个不错的选择。

回答火箭网

AnswerRocket 是一个人工智能驱动的业务分析平台，利用自然语言处理和自动化在几秒钟内提供深入的见解和可视化。

优点

• 用户友好的界面：用户称赞AnswerRocket 友好直观的界面。
• 快速分析：该工具提供闪电般快速的高级分析和商业智能。
• 自然语言查询：用户可以用简单的语言提出问题并获得相关见解。
• 自定义模型：AnswerRocket 允许用户发布自定义模型并使业务团队可以访问它们。

缺点

• 数据源有限：一些用户注意到 AnswerRocket 在与某些数据源集成方面可能存在限制。
• 学习曲线：用户可能需要一些时间来熟悉该平台及其功能。
• 定价：A​​nswerRocket 的定价结构可能并不适合所有预算。

最有用的用例

AnswerRocket 是一个功能强大的工具，可用于各种用例。 它使企业能够提出有关其企业数据的自然语言问题并获得可行的见解。 这对于想要快速分析数据并做出数据驱动决策而不需要广泛的技术知识的用户来说特别有价值。 AnswerRocket 生成可视化和提供快速分析的能力可以使各行业的企业受益。

IBM沃森

IBM Watson Analytics 是一款基于 AI 的业务分析工具，使用户能够快速轻松地分析数据并生成见解：

优点

• 易于使用：许多用户称赞 IBM Watson Analytics 的易用性和直观的界面。
• 人工智能驱动的见解：该工具生成人工智能驱动的见解，可以节省用户的时间和精力。
• 可定制的仪表板：用户可以创建可定制的仪表板，以轻松可视化他们的数据和见解。
• 与其他 IBM 工具集成：IBM Watson Analytics 可以与其他 IBM 工具集成，例如 IBM Watson Studio 和 IBM Watson Discovery。

缺点

• 定价：IBM Watson Analytics 的定价结构可能并不适合所有预算。
• 学习曲线：用户可能需要一些时间来熟悉该平台及其功能。

最有用的用例

IBM Watson Analytics 可用于各种用例，包括识别客户数据中的趋势和模式、预测销售以及优化营销活动。 该工具最适合需要快速分析数据并生成见解而无需花费大量时间进行手动分析的用户。 对于正在寻找可与其他 IBM 工具集成的强大数据分析工具的用户来说，这也是一个不错的选择。

Rapidminer.com

RapidMiner 是一个数据科学和数据挖掘平台，提供一系列用于分析和机器学习的特性和功能。

优点

• 易于使用：RapidMiner 因其用户友好的界面和直观的平台而受到好评。
• 综合分析：该工具允许用户运行多个机器学习模型，执行统计分析，并进行探索性数据分析（EDA）。
• 自动化：RapidMiner 提供自动化功能，允许用户简化其数据处理和工作流程。
• 数据提取：用户发现 RapidMiner 对于从各种来源（包括学术网站）提取数据非常有用。

缺点

• 有限的数据源：一些用户注意到RapidMiner 在与某些数据源集成时可能存在限制。
• 学习曲线：用户可能需要一些时间来熟悉该平台及其功能。
• 定价：RapidMiner 的定价结构可能并不适合所有预算。

最有用的用例

RapidMiner 可用于各种用例，包括集群、流失预防和预测建模。 对于想要利用机器学习和分析从数据中获取见解的用户来说，该工具特别有价值。 RapidMiner 的自动化功能和数据提取功能使其成为不同行业用户的多功能工具。

alteryx.com

Alteryx 是一个分析和数据科学平台，提供一系列数据分析、机器学习和自动化功能。

优点

• 全面分析：Alteryx 提供广泛的分析功能，包括数据集成、数据准备和机器学习。
• 自动化：该平台提供自动化功能，允许用户简化其分析流程和工作流程。
• 用户友好的界面：Alteryx 因其用户友好的界面和拖放功能而受到好评。
• 社区支持：Alteryx 拥有强大的用户社区，他们共享知识和资源。

缺点

• 学习曲线：用户可能需要一些时间来熟悉该平台及其功能。
• 定价：A​​lteryx 的定价结构可能并不适合所有预算。
• 有限的数据源：一些用户注意到 Alteryx 在与某些数据源集成时可能存在限制。

最有用的用例

Alteryx 可用于各种用例，包括数据集成、数据准备、预测建模和机器学习。 该平台对于想要利用高级分析并自动化数据处理的用户特别有价值。 Alteryx 的拖放界面和广泛的工具库使其成为不同行业用户的多功能工具。

那么，每个人都应该使用人工智能数据分析吗？

人工智能数据分析工具为企业带来了众多好处，彻底改变了数据的管理、分析和解释方式。 人工智能数据分析工具对企业来说是一件好事，这肯定有很多原因：

1. 效率：人工智能工具可自动执行手动任务和耗时的流程，使企业能够更有效地分析数据。 对于我们这些不太懂技术的人来说，能够将日常任务自动化，这样您就可以加倍制定策略并发挥更多创造力，从而节省宝贵的时间和资源，使团队能够专注于战略决策。
2. 见解：人工智能驱动的分析工具提供高级模式检测、自然语言查询和生成以及嵌入式分析功能。 对于规模较小的营销团队来说，他们的技能可能缺乏数据分析，但又迫切需要数据分析才能提高效率，这些工具可以从数据中获得更深入的见解，发现趋势，否则需要花费数小时的时间，并根据数据做出数据驱动的决策关于实时洞察。
3. 协作：如果团队现在可以运行自己的分析，在内部共享这些见解并帮助业务决策，则意味着协作要容易得多。 业务分析师和具有不同技术专业水平的用户现在可以一起工作，共享见解，更轻松地进行假设并运行多个测试，所有这些都基于原本未被发现的数据。
4. 高级分析和可视化：由于更多法学硕士的发展，预测分析已经改变了游戏规则，正是这种类型的功能为世界各地的团队提供帮助。 但能够表达自己的观点至关重要，因此数据可视化是更多人工智能进步的一个很好的例子。 从交互式仪表板和报告，到复杂数据的智能可视化，人工智能数据分析工具正在真正发挥作用。
5. 简化的数据管理：虽然这肯定可以被视为这些分析工具的开发的积极因素，但数据格式对于许多现成工具来说仍然是一个问题。 然而，企业可以访问和分析来自各种来源的数据，从而以更轻松的速度确保数据的一致性和准确性。
6. 成本效益：人工智能数据分析工具可以通过自动化流程和减少手动数据分析的需求来节省成本。 他们还提供灵活的定价选项，允许企业根据自己的需求和预算选择最合适的计划。

这些工具（大多数）使用起来很直观，使任何人都可以轻松访问复杂的数据集并从中做出战略决策。 至少这是顶级标题。 但为了让任何企业在当今数据驱动的业务环境中保持竞争力，您必须能够有效地使用这些工具并能够验证其所得出的分析。

为什么您仍然需要一个机构来协助您的数据分析

你可能拥有有史以来最大的人工智能技术堆栈，但如果使用它的人不了解数据分析的基本原理，那么你的战略决策在使用之前可能就存在缺陷。

尽管人工智能数据分析工具有很多好处，但企业也应该意识到一些缺点。 虽然不是一切，但以下是选择人工智能数据分析工具时需要注意的一些关键领域：

1. 功能有限：与其他数据分析工具相比，某些人工智能数据分析工具的功能可能有限。 免费版本的工具通常会出现这种情况，如果您有更复杂的分析要求，则应始终考虑这一点。
2. 集成问题：如果您正在使用多个数据源，那么了解分析需求的集成要求非常重要。 一些人工智能数据分析工具可能存在与其他应用程序和数据源的集成问题，这对于寻求结合 CRM、网站和产品数据等的企业来说可能是一个挑战。
3. 学习曲线：这是 Semetrical 强调的最大点。 作为分析专家，我们熟悉数百种工具，但与任何新工具一样，首次使用新工具时总会有一些东西需要学习。 对于需要快速分析数据并生成见解而无需花费大量时间进行手动分析（许多企业的要求）的企业来说，这可能是一个缺点。
4. 定价：一些人工智能数据分析工具的定价结构可能并不适合所有预算，因为更多的企业解决方案通常只适用于较大的企业（和预算）。 由于我们许多人的预算减少或需要扩展可用资源，这对于正在寻找经济实惠的数据分析工具的企业来说可能是一个劣势。

Semetrical 的团队每天都在使用人工智能来加快更多手动基本任务的速度，但它永远不会取代团队的智慧。 然而，话虽这么说，我们正在将更广泛的工具用于我们自己的内部流程，同时每天与客户讨论更多解决方案。

与以往一样，我们多年的经验以及与大数据集的人机交互，能够解释上下文并理解季节性，将始终为我们为客户提供的分析服务带来价值。 它只是通过人工智能工具的集成而变得更加强大。

您有一个分析项目需要帮助吗？ 纠结于使用什么工具？ 或者只是想要经验丰富的分析团队的技术支持和战略方向？ 那么我们很乐意安排一次聊天。 今天就联系我们吧！