10个AI数据分析工具，帮助您做出更好的商业决策。

最近您是否使用过任何生成式ai工具，并想知道ai是否也可以为您分析业务数据？您猜对了！这些ai数据分析工具通过自动化大部分流程，消除了业务数据分析中的瓶颈。

ai正在改变我们所知的数据分析领域。现在，各种生成式ai工具可以将自然语言作为提示，并生成可操作的见解。ai还消除了组建强大的数据分析部门的需求。

什么是数据分析？

数据分析是收集、组织、分析和可视化数据。分析部分包括根据您想要解决的情况应用数学或统计公式。

例如，应用统计平均分析来了解产品在各个地区的平均销售量。或者应用盈亏平衡分析来了解您的业务在特定产品或服务上既不盈利也不亏损的时间点。

从收集数据到最终可视化，有许多步骤。大多数数据分析师遵循的标准步骤包括检查原始数据、清理数据、转换数据，最后进行解释。

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数据分析如何帮助业务决策

数据分析通过提供一些数字，帮助您做出关键的业务决策。例如，您希望投资saas业务。为了了解哪种saas产品能带来最多的收入和利润率，您需要分析收入数据。

例如，最近一份来自spendesk的报告显示，企业和终端用户将在云应用服务产品上花费1952亿美元。因此，如果您相信这个数据分析，您应该投资云应用服务。

ai如何帮助业务数据分析

ai数据分析在对原始数据进行切片和切块时使用尖端的计算技术，如机器学习、自然语言处理、深度学习和神经网络。它自动化了大部分的数据分析过程，因此您可以坐下来并要求它生成您正在寻找的见解。

ai数据分析消除了业务数据分析过程中的各种瓶颈。通过由数据分析驱动的生成式ai，您的员工只需以自然语言给出命令，即可获得所需的可操作见解。

例如，看看chatgpt为我进行的以下简单数据分析：

我提供了几款智能手机的虚构销售量、购买价格和销售价格。这个生成式ai工具在不到一秒的时间内分析了数据，并生成了以下内容：

• 通过购买价格和建议零售价计算净利润的公式
• 给出了给定设备销售的利润
• 最后，建议销售哪种产品以获得最大利润

您可以使用此 chatgpt链接 访问对话。

总之，ai数据分析工具提供以下功能：

• 无需编码即可进行数据分析。
• 只要具备基本的数学和统计知识以及商业管理思想，任何人都可以利用人工智能数据分析工具产生可操作的洞察。
• 这些人工智能工具将专职数据分析师和科学家的需求减少到几个，从而可以节省人员成本。
• 人工智能数据分析工具可以在几秒钟内从您的业务数据中探索隐藏的模式和可操作的洞察。而这对人类数据科学家来说可能需要几个月的时间。

人工智能数据分析工具与传统数据分析工具

特点与功能	人工智能数据分析工具	传统数据分析工具
人员	不需要一个完整的员工部门。 几个数据分析师或科学家就足够了	与人工智能工具相比需要更多人员
可操作的洞察	人工智能工具可以更快、更好地生成可操作的洞察，无需预编程	您必须预先编程您的数据分析项目以获取您想要的可操作洞察
即席洞察	某些人工智能数据分析工具可以生成您意想不到的新颖洞察	这些数据分析工具总是依赖于人为操作员和程序员，并且容易出现人为错误
人为错误和依赖性	部署到生产环境后，人工智能工具是自给自足的 除非后端编程有缺陷，否则人工智能工具不会出现人为错误和风险	这些数据分析工具总是依赖于人为操作员和程序员，并且容易出现人为错误
适应性	人工智能数据分析工具具有动态性，可以快速适应业务模型的变化	传统数据分析工具是静态的，除非您的数据科学家重新编程工具，否则不会发生变化
生成结果	人工智能工具直接回答为什么发生了收入或运营绩效的某种变化	这些工具主要回答您业务中的一系列“什么问题”，以便您可以找出“为什么”
假设依赖性	人工智能工具真正是由数据驱动的，而不是假设驱动	传统数据分析工具总是依赖于假设
项目规划	这些工具主要回答您业务中的一系列“什么问题”，以便您可以找出“为什么”	您必须在实际数据分析事件之前计划详细的项目，以获得可操作的结果

现在您已经了解了数据分析应用对您的业务的重要性，以下是企业可以选择的高级工具。

microsoft power bi

microsoft power bi是一款知名应用，利用人工智能为您提供强大的业务洞察力，通过创建一个统一的真相来源。您只需要提出一个查询，这款商业智能软件将使用下一代人工智能工具生成交互式可视化报告。该应用程序对数据集、仪表板和报告使用端到端的数据保护。

它可以将原始数据转化为引人入胜的可视化内容和可拖放的报告画布，任何人都可以轻松使用。power bi还支持与不同应用程序（power apps、power automate、dynamics 365、azure、sharepoint、excel、salesforce等）集成，以进行快速决策。

zoho analytics

zoho analytics是一款强大的分析工具，可以提供自动化洞察力。它甚至拥有一个名为zia的ai驱动的对话助手。它使用nlp在几秒钟内从原始数据中提供关键的分析业务洞察。

你可以与zia开始对话以获取答案。助手将通过有意义的洞察（例如kpis和强大的可视化效果）帮助你快速做出关键的业务决策。

无论你询问的是关于销售、市场营销还是财务数据的问题，它都将为你的业务提供完整的可见性。此外，它还可以进行智能解释和建议、预测分析和即时分析，并支持与chatgpt的集成。

polymer search

polymer search是一款ai驱动的业务智能工具，可以在几分钟内生成引人入胜且易于理解的仪表板和性能报告。该工具由ai数据分析引擎提供支持，它会为你的报告建议你需要使用的数据分析公式和数据可视化元素。

该工具经过精心打造，适用于电子商务、业务运营、销售和市场营销等商业领域。它提供了大量的数据连接器集成，而且这个列表还在不断增长。你可以使用xls、csv、google sheets、facebook ads、google ads、shopify、jira、linear等方式输入原始数据。

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akkio

akkio是一款用于数据分析和商业智能的ai/ml工具，它还可以帮助你使用ai创建自己的ai应用程序，用于定制化的业务数据分析。

聊天数据准备模块可帮助你清理、组织和转换原始数据。你不需要运行复杂的python脚本或者sql数据库查询命令。只需要向akkio ai提出请求，如追加、合并、格式转换等，该工具会自动处理剩下的事情。

对于自然语言处理，有聊天探索模块可用。在从salesforce、big query、google sheets等数据源加载数据后，你可以简单地向ai模型提出你需要的洞察，例如“去年的销售额是多少？”，“tom在销售团队中的表现如何？”等问题。你会迅速收到包含图表、图形、表格和仪表板的回复。

knime

knime为你提供了一个开源的分析平台。你可以根据你的业务数据分析项目自定义它。它拥有强大的工作流自动化功能，可以加快数据收集、转换、分析和可视化过程。

然而，自动化模块仅在购买基本或更高级订阅时可用。如果你需要一款经济实惠的电子表格自动化和数据科学开发平台，可以尝试一下knime。

insight7

insight7 可以帮助您直接从最终用户和客户那里了解产品或服务的反馈，仅需几秒钟即可完成。有了 insight7，您无需再收集客户对话、电话记录等，也无需分析用户几个月来所说的话。现在，您只需将数据源连接到这个 ai 数据分析工具，并用自然语言提问即可。

该工具将处理数千兆字节的面试、nps 数据、支持票证和电话记录。然后，它会生成数据可视化，并提出改进产品以吸引更多客户的建议。

notably 的 ai

您是否在电子邮件、电话录音和聊天中有大量的客户对话？您是否还有来自面试、焦点小组和在线评论的数据？将它们提供给 notably 的 ai，几秒钟之内即可获得摘要和见解。

此外，它还提供了常用的模板，如业务利益相关者访谈、4个问题、工作要求等，因此您可以跳过设置步骤，直接获取所需的见解。

kanaries

您是一家小企业吗？您是否经营数据分析学习学校或平台？您是一家大企业，在数据孤岛中闲置着数千兆字节的原始业务数据吗？开始使用 kanaries，在几分钟内看到差异，如果不是几秒钟。

它的增强分析引擎处理您提供的原始数据，并生成专业见解、模式、预测和建议，以实现您希望的业务增长方式。

它还拥有必要的模块，可为您的数据科学项目执行自动数据准备。如果您已经拥有强大的数据分析部门，该工具可以成为其一部分，并与现有的数据专家一起生成见解。

ai surge cloud

ai surge cloud 通过提供低代码数据织物帮助您的数据科学部门进行更多研究和开发可行的见解。此 ai 工具的主要用途是数据准备和数据分析。由于它的工作方式类似于数据织物，您可以在任何行业中使用它，如软件开发、营销、销售、零售等。

除了提供数据织物平台外，该工具还帮助您开发数据可视化仪表板。该工具还通过从许多第三方数据源中提取和转换数据来帮助您生成推荐、商业智能和预测分析。

seek ai

不要让信息壁垒阻碍您业务的增长。转向 seek ai，利用最具生成力的 ai 数据库查询来现代化您的业务分析。现在，数据科学团队无需进行临时请求，因为此软件使业务用户能够利用其数据集。

seek ai 防止您在没有关键见解的情况下盲目应对行业趋势。它使用内置的工作流技术（已获得专利）确保数据分析的高准确性。您可以安全地将此合规平台与各种数据仓库（如 bigquery、snowflake、redshift、aws s3、sql server 和 synapse）连接起来。

如何选择最佳的 ai 数据分析工具

• 了解您现在和未来需要的数据分析复杂性和技术。因此，选择可以支持这些的软件。
• 人工智能工具必须具备完全的隐私性。它不应在未经您或您的团队许可的情况下将对话发送给开发者。
• ai数据分析工具必须具备高级的数据加密和基于角色的访问权限，以便您可以轻松保护机密的业务数据。
• 在最终确定之前进行广泛的准确性测试。
• 探索来自ai数据分析工具开发者的技术支持和开发者文档支持。

最后的话

到现在为止，您应该已经了解到市场上哪些ai数据分析工具受到了关注。这些都是您可以使用的最好的工具，可以将您的业务数据分析操作设置为自动模式。尝试以上工具，并选择最适合您业务的工具。

接下来，请查看最好的google sheets插件来掌握数据分析。