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2024年のトップ10のAI主導のデータ分析企業

2024年にデータ分析の世界を革新する傾向にあるトップのビジネスタイタンを発見してくださいIBM CloudからGoogle Cloudまで、これらのAI駆動のデータ分析企業は人工知能の力を活用し、膨大なデータの貯蔵庫から貴重な洞察を解き放ち、企業に行動可能な知識を提供しています

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「ビジネス成功のためのAIデータツールの活用」

「AIデータツールがビジネスを変革する方法を探求しましょうコスト削減から予測的な洞察まで、実装方法やデータ分析の将来的なトレンドについて学びましょう」

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Tableau（タブロー）インタラクティブな分析とデータ可視化プラットフォームであるTableauは、プログラミングに詳しくない人でも利用できる主な特徴の1つとして使用されます。Tableauを使用すると、ユーザーはデスクトップやモバイルデバイスを介して他の人にレポートを作成して配布することができます。レポートはWebブラウザで共有したり、データ分析ツールの助けを借りてアプリに埋め込んだりすることができます。Tableauはクラウド上またはサーバー上でホストされている場合でも、これは可能です。VizQLはTableauのクエリ言語であり、ユーザーがドラッグアンドドロップでダッシュボードや可視化コンポーネントをデータベースクエリに変換します。また、エンドユーザーの側で高速化の要件もほとんどありません。 Microsoft Power BI（マイクロソフトパワービーアイ） Microsoft Power BIは、データをフィルタリングして洞察を得るために使用される強力なビジネスインテリジェンスプラットフォームで、データ分析のためのトップAIツールのもう一つです。ユーザーはほぼどこからでもデータをプラットフォームにインポートし、すぐにレポートやダッシュボードを作成することができます。さらに、Microsoft Power BIでは機械学習モデルの開発も可能です。Excelとの統合やAzure Machine Learningとの統合など、さまざまな統合がサポートされています。Microsoft Office製品をすでに使用している企業は、報告、可視化、ダッシュボード作成のためにPower BIを使うのが簡単です。 Polymer（ポリマー） Polymerは、データアナリストが最小限の人間の介入で強力なデータベースにデータを簡素化して適応させるために使用できる強力なAIテクノロジーです。Polymerの最も素晴らしい点の1つは、他の素晴らしいAIツールと同様に、コードを必要としないことです。このソフトウェアはAIを使用して情報を分析し、理解を向上させます。Polymerでは、長い学習曲線を必要とせずにすばやくデータから洞察を得ることができます。ユーザーはスプレッドシートをプラットフォームにアップロードし、即座に簡素化されたデータベースに変換することでデータから洞察を得ることができます。Polymerは、ユーザーのスプレッドシートを「検索可能で、インテリジェントで、対話的な」ものにする唯一のソフトウェアであると自負しています。データアナリスト、デジタルマーケター、コンテンツ開発者などがこのサービスを利用しています。 Akkio（アキオ） Akkioは、ビジネス分析と予測ツールであり、データアナリスト向けの5つの最高の人工知能ツールに近づいています。これはデータを始めたばかりのユーザー向けのエントリーレベルのツールであり、ユーザーは自分のデータをAIツールにアップロードし、予測したい変数を選択することで、Akkioがその変数専用のニューラルネットワークを構築します。予測分析、広告、契約締結のツールとして大いに潜在能力を持っています。Akkioを使用するには、他の多くの優れたツールと同様にプログラミング知識は必要ありません。Akkioでは、提出されたデータの80％がトレーニングに使用され、残りの20％が検証に使用されます。このAIツールはモデルに対する精度評価を提供し、予測を行うのではなく偽陽性をフィルタリングします。 MonkeyLearn（モンキーラーン） MonkeyLearnは、テキストデータの分析と整理を支援するAIデータ分析機能を持つコーディング不要のプラットフォームです。MonkeyLearnでは、複数の人工知能（AI）パワードテキスト分析ツールを使用して、データを即座に分析および可視化することができます。さらに、テキスト分類器やテキストエクストラクターの実装にも使用できます。これにより、トピックや意図に基づいた自動データの分類や製品の特徴やユーザーデータの抽出が容易になります。MonkeyLearnは、ビジネスプロセスを効率化し、テキストの分析を行うことで、無数の人間の作業時間を省くことができます。受信リクエストからデータを自動的に取得する機能は、MonkeyLearnの人気のある機能です。キーワードと高度なテキスト分析に基づいてデータが整理・分類され、関連コンテンツが強調表示され、適切に整理されます。 IBM Watson…

「セールスとマーケティングのためのトップな予測分析ツール（2023年）」

マーケティングに適用される場合、予測分析は過去と現在のデータを調べて将来の結果を予測することを意味します。この方法は高度な分析と統計的な手法を組み合わせて、マーケティングのパフォーマンス、最適な設定、および受容的な顧客のサブセットを予測します。予測分析ツールが確定的な予測ではなく、確率的な直感のようなものであることを覚えておくことが重要です。 Pecan Pecan AIは予測分析を自動化し、今日のビジネスの課題である予算の縮小、コストの上昇、データサイエンスとAIリソースの制約を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのに役立つAI駆動の予測分析を提供します。直感的な低コードインターフェースを備えたアナリストは、データサイエンティストなしで正確なモデルを数週間で設定できます。このプラットフォームは、顧客離反、コンバージョン、LTV、アップセル/クロスセルの予測、需要予測、マーケティングミックスモデリングなど、予測モデルの簡単な実装を可能にします。プラットフォームはデータの準備、特徴エンジニアリング、モデル構築、展開、およびモデル監視を自動化します。汎用のプラットフォームとは異なり、Pecanは特定のビジネス上の関心事に合わせた実行可能な予測を提供します。個別レベルの予測は詳細な洞察を提供し、人気のあるBIインターフェースやビジネスシステムと統合されます。pecan.aiで詳細を学び、無料トライアルまたはガイド付きツアーに登録してください。 Improvado 収益データプラットフォームであるImprovadoは、マーケターがリアルタイムでさまざまなソースからデータを結びつけ、自動レポートとダッシュボードを生成するのに役立ちます。このソフトウェアは500以上のソース（CRM、広告サーバー、メールシステムなど）からデータを取得し、読みやすい形式に変換し、選択したデータウェアハウスや可視化ツールにロードします。マーケティングデータを1つの場所に統合することで、リードが各コンバージョン段階でどのように行動するかを確認し、マーケティングイニシアチブの最も可能性の高い結果に関するデータに基づいた予測を行うことができます。会社のプロフェッショナルサービスはデータの使用ケースを拡大し、マーケティングの成功を促進することができます。 Domo Domoは、企業の幹部がさまざまなソースからデータを統合し、ビジネスの課題に対するアプリによるワークフローを作成することができるプラットフォームです。データ統合、Power BI、データアプリを使用することで、部門を超えたチームが効果的にデータを活用することができます。分析機能を使用することで、イベントを分析し、結果を予測するためのリアルタイムダッシュボードを作成することができます。企業全体のビジネスインテリジェンスと幹部ダッシュボードを開発して活用したいCスイートの幹部は、Domoを検討することができます。Domoはマーケティングデータではなくビジネスデータを分析します。これにより、プログラムは企業全体のビジネスインテリジェンスと幹部ダッシュボードを実現できます。 Sisense Sisenseは組み込み型の分析プラットフォームであり、AIによる洞察を活用してビジネスのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。このプラットフォームは、高品質なビジネス情報をリンク、分析、探索するための堅牢なフレームワークを提供します。新しいデータと過去のデータを分析し、将来のイベントの予測をユーザーに提供するために機械学習を使用します。Sisenseのツールは、顧客ケア、人事、情報技術、マーケティング、会計などのCレベルの専門家に適しています。ビジネスデータの包括的なビューと、技術的なサポートがほとんど必要なくビジュアライズを構築できる能力を求めるユーザーにとって、このプラットフォームが最も役立ちます。 Looker Lookerビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォームおよびビッグデータ分析ソフトウェアを使用することで、企業はデータを瞬時に発見、分析、共有することができます。ワークフローを組み合わせ、埋め込み型の分析アプリを作成し、詳細な調査のためのリアルタイムダッシュボードを提供することができます。ほとんどすべての組織のさまざまな部門のチームがLookerのBIおよび予測分析機能を活用することができます。多くの有用な情報を視覚的に提示するシンプルなツールが必要な組織に適しています。 Tableau API、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスなどの機能を備えたTableauは、完全なデータと分析プラットフォームです。同社は、統合、アクセス、監視の標準化を通じて信頼と信用を醸成すると主張しています。プラットフォームにはさまざまなサブコンポーネントが含まれており、データ準備サービス、CRM分析、サーバー管理、埋め込み型分析などがあります。 Dataiku Dataikuは、企業の幹部とアナリストが生のデータから信頼性のある予測モデルを開発するための統合されたデータプラットフォームです。この予測分析プラットフォームは、機械学習とAIを使用して企業の選択の結果を予測します。Dataikuは、開発者、ビジネスアナリスト、企業の幹部に対応する包括的なデータサイエンスプラットフォームです。最先端のツールを使用して「ビッグデータ」分析を提供したいグループに適しています。 Alteryx Alteryxは、完全自動の分析、機械学習、データサイエンス手法を通じて、事業に以前は隠されていた洞察を見つけ出し、正確な予測を行うのに役立つ分析プラットフォームです。組織のリーダーは、プラットフォームの統合されたメカニズムにより、さまざまなプラットフォームからデータを集約し、全体像を把握し、正確な予測を行い、目標を調整することができます。Alteryxは、会計、人事、情報技術、サプライチェーン、マーケティング、営業など、さまざまな業界の多様な顧客にサービスを提供しています。 Emcien Emcienは、「現実の世界の予測分析」を提供するプラットフォームです。このプラットフォームは、機械学習を利用して、さまざまなタイプのビジネスデータ間の複雑な関係を自動的に検出し、予測モデルを構築し、結果を予測し、実行可能なアドバイスを提供することができます。Emcienは、大量のデータを迅速に評価する必要があるすべての人に適しています。このグループには、さまざまな業界のデータ専門家やビジネスパーソンが含まれます。…

「トップの予測分析ツール/プラットフォーム（2023年）」

予測分析は我々があまり考えずに利用する標準的なツールです。予測分析はデータマイニング、統計学、機械学習、数理モデリング、人工知能の手法を用いて、未知の出来事について将来の予測を行います。これは過去のデータを使用して予測を作成します。例えば、特定の日の市場で製品（たとえば花）の売上を予測する場合、バレンタインデーであればバラの売上はより多くなるでしょう！特別な日には通常の日よりも花の売上が高くなることは明らかです。予測分析は寄与要素を特定し、データを収集し、機械学習、データマイニング、予測モデリング、その他の分析手法を適用して将来を予測することを目指します。データから得られる洞察には、過去には理解されていなかった複数の要素間のパターンや関係が含まれています。それらの隠れたアイデアを見つけることは、あなたが思っている以上に価値があります。予測分析は企業が業務を改善し目標を達成するために使用されます。予測分析は構造化データと非構造化データの両方の洞察を活用することができます。予測分析、ディープラーニング、人工知能の関係は何ですか？例えば、コンピュータが音声を認識したり、意思決定を行ったりする能力をどれくらい持っているかを研究することは、コンピュータ科学の一分野である人工知能の範疇に含まれます。人工知能（AI）は、知識を獲得し、それを新しい判断に適用することによって、コンピュータに人間と同等かそれ以上に反応する能力を教えることを目指しています。それはアルゴリズムを用いてデータのパターンを見つけ出し、将来の出来事を予測することに関連しています。機械学習が共通のパターンを識別するためには、大量のデータを処理する必要があります。機械は練習を通じて情報やスキル（またはデータ）を獲得します。ディープラーニングはテキスト、音声、画像、写真などを扱う機械学習の一分野です。ディープラーニングは、自転車の画像とオートバイの画像を区別するなど、複雑な操作を理解するために膨大な量のデータが必要です。予測分析とは、機械学習、統計学、過去のデータを使用して将来の確率とトレンドを予測することを指します。また、将来の出来事の進行に影響を及ぼす可能性のある行動を推奨するという点で、他の機械学習手法よりも進んでいます。予測分析には人工知能と機械学習の両方が使用されます。実際、分析ツールは予測スコアを生成し、エンドユーザーにどの手順を取るべきかをアドバイスします。一言で言えば、人工知能は機械学習と予測分析の総称です。アルゴリズムとモデル予測分析は、機械学習、データマイニング、統計学、分析、モデリングなどの分野からさまざまな手法を使用します。機械学習とディープラーニングモデルは、予測アルゴリズムの主要なカテゴリです。本記事では、いくつかのモデルについて説明します。それぞれが固有の利点と欠点を持っているにもかかわらず、特定の業界に特化した基準に従うアルゴリズムを使って再利用やトレーニングが可能です。データの収集、前処理、モデリング、展開は、予測分析の反復プロセスのステップであり、出力をもたらします。我々は手続きを自動化して、新しいデータに基づいて連続的に予測を提供することができます。モデルが構築された後は、トレーニングプロセスを繰り返すことなく、新しいデータを入力して予測を生成することができます。ただし、これにはトレーニングにかなりのデータが必要となるという欠点があります。予測分析は機械学習アルゴリズムに依存しているため、正確なデータ分類を行うためには正確なデータラベルが必要です。モデルが1つのシナリオから別のシナリオにおける結論を一般化する能力の不足は、一般化可能性に関する懸念を引き起こします。予測分析モデルの適用性の調査結果には特定の問題が存在しますが、転移学習などの技術を用いることでこれらの問題を解決することができる場合もあります。予測分析のモデル分類モデル最もシンプルなモデルの1つです。古いデータから学んだ知識に基づいて、新しいデータを分類します。一部の分類手法には、決定木やサポートベクターマシンがあります。これらは、True/FalseやYes/Noなどのバイナリの質問に応えることで、マルチクラスやバイナリの分類に利用することができます。クラスタリングモデルクラスタリングモデルは、共通の属性に基づいてデータポイントをクラスタリングします。これは教師なし学習アルゴリズムであり、教師付き分類とは異なります。クラスタリングアルゴリズムは数多く存在しますが、どれもすべてのアプリケーションシナリオにおいて最良とは言えません。予測モデルこれはメトリック値の予測を扱い、前のデータからの教訓に基づいて新しいデータに対して数値を計算します。これは最もポピュラーな予測分析手法の1つです。数値データにアクセスできる場所ではどこでも使用することができます。外れ値モデルその名前が示すように、データセットの異常なデータアイテムに基づいています。データ入力エラー、計測エラー、実験エラー、データ処理のミス、サンプルエラー、または自然エラーなど、あらゆるものが外れ値と考えられます。一部の外れ値は性能や精度を低下させる可能性がありますが、他の外れ値はユニークさの発見や新しい推論の観察に役立ちます。時系列モデル入力パラメータとして時間の期間を使用し、任意のデータポイントの系列に適用することができます。過去のデータから数値的な指標を作成し、そのメーターを使用して将来のデータを予測します。最高の予測分析ツールとプラットフォーム H2O…

AIはデータ専門家の役割にどのような影響を与えるのか？

編集者の注：Alanさんは、6月14日から15日に開催されるODSC Europeのスピーカーです彼の講演「AI時代のデータコミュニケーション」をぜひチェックしてください！2023年のAIとLLMsの潜在的な影響について書くことは、トラブルを招くことを意味しています予測は、黙示録的なものから...

Europe 2023

People Analyticsは新しい大きなトレンドであり、それを知っておくべき理由があります

人々の分析は、HRデータを扱い、それをデータ駆動型の具体的な洞察に変換し、ビジネスの進め方を改善するプロセスとして定義されます人々の分析（別名、人材…

ビジュアライゼーションのためにデータを準備する方法

次のデータ可視化プロジェクトを始めたいですか？まずはデータクリーニングに親しんで始めましょうデータクリーニングは、どんなデータパイプラインにおいても重要なステップであり、生の「汚れた」データを変換します...

市民データサイエンティストとは誰で、何をするのでしょうか？

イントロダクション今日のデータ駆動の世界において、データサイエンティストの役割は不可欠となっています。しかし、広大なデータセットに隠された謎を解くためには、データサイエンスのPh.D.を持つ必要はないと言ったらどうでしょうか？自己研鑽によって、正式な訓練を受けていないにもかかわらず、価値ある洞察を見出すスキルとツールを持つ新しいタイプの人材である「市民データサイエンティスト」の時代が到来しました。市民データサイエンティストは、形式的な訓練を受けていない普通の人々でありながら、データを行動可能な知識に変換する非凡な能力を持っており、組織が意思決定を行う方法を革新しています。本記事では、市民データサイエンティストの台頭、ビジネスへの影響、および彼らがもたらすエキサイティングな可能性について探求します。市民データサイエンティストとは何か？市民データサイエンティストとは、正式なデータサイエンスの訓練を受けていない個人でありながら、データを分析し洞察を導き出すスキルとツールを持っています。自己サービス型の分析プラットフォームや直感的なツールを活用して、データを探索し、モデルを構築し、データに基づく意思決定を行うことで、組織内でデータの力を民主化しています。組織が彼らを雇うべき理由データサイエンスは組織に著しい利益をもたらす広大な分野であり、市民データサイエンティストはデータの力を活用する上で重要な役割を担っています。以下は、企業が彼らを必要とする理由のいくつかです。データ分析を簡素化する: 市民データサイエンティストは、さまざまな部門やチームに統合されており、特定のビジネスの課題に取り組み、それに関連するデータを探索することができます。これにより、より深い理解とより良い意思決定が可能になります。ギャップを埋める: 彼らはドメインの専門知識とデータサイエンスの確固たる理解を持っており、技術的なスキルと業界知識をつなぐことができます。これにより、データ分析に文脈と洞察をもたらすことができます。リアルタイムの洞察: 彼らはドメインの専門知識と自動分析ツールへのアクセス権を持っているため、リアルタイムでデータを分析し、意思決定者に迅速な洞察を提供することができます。これにより、組織は素早く対応し、機会をつかみ、リスクを効果的に軽減することができます。フォースマルチプライヤー: 彼らはルーティンのデータ分析タスクを担当することで、データサイエンティストがより複雑な課題や戦略的なイニシアチブに注力できるようになります。彼らはフォースマルチプライヤーとして機能し、複数のチームをサポートし、全体的な生産性を向上させます。ユニークな視点: 彼らは、データ分析に自分たちの多様な経験と専門知識をもたらし、新鮮な視点や革新的な問題解決アプローチを生み出すことができます。彼らのユニークな洞察は、しばしば新しい発見や改善された意思決定につながります。アジャイルな実験: 市民データサイエンティストは、さまざまな分析手法を試行し、モデルを修正し、仮説をテストする柔軟性を持っています。彼らの適応力は、異なる分析手法を実験することでイノベーションを促進し、各自の分野での進歩を推進します。必要な主要なスキル市民データサイエンティストとして成功するために必要なスキルセットには、以下のような分析技術、技術的スキル、および専門的スキルが含まれます。市民データサイエンティストは、Tableau、Power BI、またはMatplotlibやSeabornなどのPythonライブラリなどのプログラムを使用して、データを視覚的に解釈し、提示することができるようになっている必要があります。彼らはデータを扱い、統計的手法を適用し、単純な機械学習モデルを開発するための基本的なプログラミングスキルを持っている必要があります。PythonやRなどのプログラミング言語に精通していることが有利です。彼らはまた、統計学、データモデリング、データ可視化などのいくつかの分野に精通しており、データを評価・解釈し、より有用で効果的な洞察を生み出すことができます。…

プレイヤーの離脱を予測する方法、ChatGPTの助けを借りる

ゲームの世界では、企業はプレイヤーを引きつけるだけでなく、特にゲーム内のマイクロトランザクションに頼る無料のゲームでは、できるだけ長く彼らを保持することを目指していますこれらの...

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