人工智慧數據分析的進展，以及為什麼您仍然需要代理商

已發表: 2023-09-19

隨著每週都會發布不同的工具，跟上人工智慧領域的最新進展變得越來越困難。只要看看一個聚合器發布的工具數量就可以看出進展速度是驚人的：

隨著 ChatGPT 於 2022 年 11 月發布，您可以看到上市的工具逐月大幅增加（儘管現在情況似乎開始放緩）。

隨著大型語言模型 (LLM) 現已“普及”，世界各地有數以千計的開發人員正在推動各行業的變革。 市場上出現了一些非常有用的工具，它們極大地提高了生產力和產量，同時同樣多的工具似乎存在未知的原因！

我們 Semetrical 特別感興趣的領域之一是數據分析。 這是我們現有客戶工作的很大一部分的領域，也是我們作為一個團隊真正充滿熱情的領域。然而，顯然，這又是一個被人工智慧吞併為工作的領域。

但正如我們對人工智慧和內容的看法一樣，雖然它可以大大提高個人的生產力並支持我們的創造性工作，但它永遠不應該完全取代人類。（我們的小口號是： “人類不會被人工智慧取代。知道如何使用人工智慧的人類將會被取代。” ）

話雖這麼說，有一些很棒的工具可以幫助小型行銷團隊。以下是市場上一些更好的產品的概述。

數據分析AI工具回顧：

數據松鼠.ai

DataSquirrel.ai 是一款由人工智慧驅動的數據分析工具，可讓使用者產生自動見解並立即查看數據中的模式和趨勢。

優點

易於使用：許多用戶稱讚 DataSquirrel.ai 的易用性。
自動洞察：此工具產生自動洞察，可以節省使用者的時間和精力。
快速分析：使用者可以快速分析數據並查看模式和趨勢。
價格實惠：定價靈活且價格實惠。

缺點

功能有限：有些用戶注意到，與其他數據分析工具相比，該工具的功能有限。
自動化失敗：由於網站限制（例如驗證碼），自動化可能會失敗。
整合問題：將 DataSquirrel.ai 與其他應用程式整合可能需要一些時間。

最有用的用例

DataSquirrel.ai 可用於各種用例，包括識別飯店的定價資訊、預測客戶流失以及從學術網站提取資料。該工具最適合需要快速分析數據並產生見解而無需花費大量時間進行手動分析的用戶。對於正在尋找具有靈活定價選項的經濟實惠的數據分析工具的用戶來說，這也是一個不錯的選擇。

回答火箭網

AnswerRocket 是一個由人工智慧驅動的商業分析平台，利用自然語言處理和自動化在幾秒鐘內提供深入的見解和視覺化。

優點

使用者友善的介面：使用者稱讚AnswerRocket 友善直覺的介面。
快速分析：該工具提供閃電般快速的進階分析和商業智慧。
自然語言查詢：使用者可以用簡單的語言提出問題並獲得相關見解。
自訂模型：AnswerRocket 允許使用者發布自訂模型並使業務團隊可以存取它們。

缺點

資料來源有限：有些使用者註意到 AnswerRocket 在與某些資料來源整合方面可能有限制。
學習曲線：使用者可能需要一些時間來熟悉平台及其功能。
定價：AnswerRocket 的定價結構可能不適合所有預算。

最有用的用例

AnswerRocket 是一個強大的工具，可用於各種用例。它使企業能夠提出有關其企業數據的自然語言問題並獲得可行的見解。這對於想要快速分析數據並做出數據驅動決策而不需要廣泛的技術知識的用戶來說特別有價值。 AnswerRocket 產生視覺化和提供快速分析的能力可以使各行業的企業受益。

IBM華生

IBM Watson Analytics 是一款基於 AI 的業務分析工具，使用戶能夠快速輕鬆地分析資料並產生見解：

優點

易於使用：許多用戶稱讚 IBM Watson Analytics 的易用性和直覺的介面。
人工智慧驅動的見解：該工具產生人工智慧驅動的見解，可以節省使用者的時間和精力。
可自訂的儀表板：使用者可以建立可自訂的儀表板，以輕鬆視覺化他們的數據和見解。
與其他 IBM 工具整合：IBM Watson Analytics 可與其他 IBM 工具集成，例如 IBM Watson Studio 和 IBM Watson Discovery。

缺點

定價：IBM Watson Analytics 的定價結構可能不適用於所有預算。
學習曲線：使用者可能需要一些時間來熟悉平台及其功能。

最有用的用例

IBM Watson Analytics 可用於各種用例，包括識別客戶資料中的趨勢和模式、預測銷售以及優化行銷活動。該工具最適合需要快速分析數據並產生見解而無需花費大量時間進行手動分析的用戶。對於正在尋找可與其他 IBM 工具整合的強大資料分析工具的使用者來說，這也是一個不錯的選擇。

Rapidminer.com

RapidMiner 是一個資料科學和資料探勘平台，提供一系列用於分析和機器學習的特性和功能。

優點

易於使用：RapidMiner 因其用戶友好的介面和直覺的平台而受到好評。
綜合分析：該工具允許使用者運行多個機器學習模型，執行統計分析，並進行探索性資料分析（EDA）。
自動化：RapidMiner 提供自動化功能，讓使用者簡化其資料處理和工作流程。
資料提取：使用者發現 RapidMiner 對於從各種來源（包括學術網站）提取資料非常有用。

缺點

有限的資料來源：有些使用者註意到RapidMiner 在與某些資料來源整合時可能會有限制。
學習曲線：使用者可能需要一些時間來熟悉平台及其功能。
定價：RapidMiner 的定價結構可能不適合所有預算。

最有用的用例

RapidMiner 可用於各種用例，包括叢集、流失預防和預測建模。對於想要利用機器學習和分析從數據中獲取見解的用戶來說，該工具特別有價值。 RapidMiner 的自動化功能和資料提取功能使其成為不同行業用戶的多功能工具。

alteryx.com

Alteryx 是一個分析和資料科學平台，提供一系列資料分析、機器學習和自動化功能。

優點

全面分析：Alteryx 提供廣泛的分析功能，包括資料整合、資料準備和機器學習。
自動化：該平台提供自動化功能，讓使用者簡化其分析流程和工作流程。
使用者友善的介面：Alteryx 因其用戶友好的介面和拖放功能而受到好評。
社區支援：Alteryx 擁有強大的使用者社區，他們共享知識和資源。

缺點

學習曲線：使用者可能需要一些時間來熟悉平台及其功能。
定價：Alteryx 的定價結構可能不適合所有預算。
有限的資料來源：一些用戶注意到 Alteryx 在與某些資料來源整合時可能存在限制。

最有用的用例

Alteryx 可用於各種用例，包括資料整合、資料準備、預測建模和機器學習。該平台對於想要利用高級分析並自動化數據處理的用戶特別有價值。 Alteryx 的拖放介面和廣泛的工具庫使其成為不同行業用戶的多功能工具。

那麼，每個人都應該使用人工智慧數據分析嗎？

人工智慧資料分析工具為企業帶來了眾多好處，徹底改變了資料的管理、分析和解釋方式。人工智慧資料分析工具對企業來說是件好事，這肯定有很多原因：

效率：人工智慧工具可自動執行手動任務和耗時的流程，使企業能夠更有效地分析數據。對於我們這些不太懂技術的人來說，能夠將日常任務自動化，這樣您就可以加倍制定策略並發揮更多創造力，從而節省寶貴的時間和資源，使團隊能夠專注於策略決策。
見解：人工智慧驅動的分析工具提供進階模式檢測、自然語言查詢和生成以及嵌入式分析功能。對於規模較小的行銷團隊來說，他們的技能可能缺乏數據分析，但又迫切需要數據分析才能提高效率，這些工具可以從數據中獲得更深入的見解，發現趨勢，否則需要花費數小時的時間，並根據數據做出數據驅動的決策關於即時洞察。
協作：如果團隊現在可以運行自己的分析，在內部分享這些見解並幫助業務決策，則意味著協作要容易得多。業務分析師和具有不同技術專業水平的用戶現在可以一起工作，共享見解，更輕鬆地進行假設並運行多個測試，所有這些都基於原本未被發現的數據。
高級分析和視覺化：由於更多法學碩士的發展，預測分析已經改變了遊戲規則，正是這種類型的功能為世界各地的團隊提供幫助。但能夠表達自己的觀點至關重要，因此資料視覺化是更多人工智慧進步的一個很好的例子。從互動式儀表板和報告，到複雜數據的智慧視覺化，人工智慧數據分析工具正在真正發揮作用。
簡化的資料管理：雖然這肯定可以被視為這些分析工具的開發的積極因素，但資料格式對於許多現成工具來說仍然是一個問題。然而，企業可以存取和分析來自各種來源的數據，從而以更輕鬆的速度確保數據的一致性和準確性。
成本效益：人工智慧資料分析工具可以透過自動化流程和減少手動資料分析的需求來節省成本。他們還提供靈活的定價選項，讓企業可以根據自己的需求和預算選擇最合適的計劃。

這些工具（大多數）使用起來很直觀，使任何人都可以輕鬆存取複雜的資料集並從中做出策略決策。至少這是頂級標題。但為了讓任何企業在當今數據驅動的業務環境中保持競爭力，您必須能夠有效地使用這些工具並能夠驗證其所得出的分析。

「我們不斷調整我們的流程，為客戶提供最合適的分析解決方案。 隨著人工智慧技術的蓬勃發展，我們的專家不斷採用新策略並為我們的客戶尋找激活數據的方法。 」
丹尼史密斯，高級分析經理

為什麼您仍然需要一個機構來協助您的數據分析

你可能擁有有史以來最大的人工智慧技術堆疊，但如果使用它的人不了解數據分析的基本原理，那麼你的策略決策在使用之前可能就存在缺陷。

儘管人工智慧數據分析工具有許多好處，但企業也應該意識到一些缺點。雖然不是一切，但以下是選擇人工智慧資料分析工具時需要注意的一些關鍵領域：

功能有限：與其他數據分析工具相比，某些人工智慧數據分析工具的功能可能有限。免費版本的工具通常會出現這種情況，如果您有更複雜的分析要求，則應始終考慮這一點。
整合問題：如果您正在使用多個資料來源，那麼了解分析需求的整合要求非常重要。一些人工智慧資料分析工具可能存在與其他應用程式和資料來源的整合問題，這對於尋求結合 CRM、網站和產品資料等的企業來說可能是一個挑戰。
學習曲線：這是 Semetrical 強調的最大點。作為分析專家，我們熟悉數百種工具，但與任何新工具一樣，首次使用新工具時總是會有一些東西需要學習。對於需要快速分析數據並產生見解而無需花費大量時間進行手動分析（許多企業的要求）的企業來說，這可能是一個缺點。
定價：一些人工智慧資料分析工具的定價結構可能不適合所有預算，因為更多的企業解決方案通常只適用於較大的企業（和預算）。由於我們許多人的預算減少或需要擴展可用資源，這對於正在尋找經濟實惠的數據分析工具的企業來說可能是一個缺點。

Semetrical 的團隊每天都在使用人工智慧來加快更多手動基本任務的速度，但它永遠不會取代團隊的智慧。然而，話雖這麼說，我們正在將更廣泛的工具用於我們自己的內部流程，同時每天與客戶討論更多解決方案。

與以往一樣，我們多年的經驗以及與大數據集的人機交互，能夠解釋上下文並理解季節性，將始終為我們為客戶提供的分析服務帶來價值。它只是透過人工智慧工具的整合而變得更加強大。

您有一個分析專案需要幫助嗎？糾結於使用什麼工具？還是只是想要經驗豐富的分析團隊的技術支援和策略方向？那我們很樂意安排一次聊天。今天就聯絡我們吧！