Top 4 Al Tools cho Data Analysis
Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu kinh doanh ngày càng phức tạp hơn, từ đó đòi hỏi cần có phương pháp nâng cao để đọc hiểu dữ liệu. Các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống chủ yếu dựa vào quy trình thủ công và khả năng tính toán hạn chế. Tuy nhiên một kỷ nguyên mới xuất hiện cùng với sự có mặt của Al. Những công cụ nâng cao này khai thác sức mạnh của machine learning và thuật toán deep learning để tìm ra các thông tin có giá trị, tự động hóa các công việc lặp lại, và khám phá các ẩn số trong bộ dữ liệu khổng lồ. Khi sử dụng Al, các Data Analysts có thể giải quyết các vấn đề phức tạp hiệu quả hơn với độ chính xác cao hơn. Trong bài viết này Inda Academy sẽ giới thiệu top 4 Al Tools hữu hiệu thường được các Data Analysts sử dụng.
Data Analyst là gì?
Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu, là người tìm ra những Insights ( hiểu biết sâu sắc) từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Data Analyst có nhiều dạng khác nhau, tùy thuộc vào câu hỏi và vấn đề cần giải quyết. Quá trình phân tích dữ liệu điển hình gồm 5 giai đoạn như sau:
Xác định dữ liệu bạn muốn phân tích Thu thập dữ liệu Làm sạch dữ liệu Phân tích dữ liệu Giải thích kết quả phân tích
Al Data Analysis là gì?
Al Data Analysis – phân tích dữ liệu Al là việc áp dụng các kỹ thuật và thuật toán trí tuệ nhân tạo (Al) để xử lý, diễn giải và rút ra các hiểu biết có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn và phức tạp.Nó sử dụng machine learning, deep learning và các công nghệ Al khác để tự động hóa phân tích, xác định mẫu và đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Các công cụ này cho phép các tổ chức trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu lớn một cách hiệu quả và chính xác hơn. Bằng cách tận dụng khả năng của Al, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh và phát hiện bất thường. Các doanh nghiệp có thể hiểu sâu hơn, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và mở khóa các cơ hội tiềm năng để tăng trưởng và tối ưu hóa.
Các doanh nghiệp luôn không ngừng tìm ra cách tối ưu hóa quy trình, hiểu rõ hơn về khách hàng và đưa ra quyết định dựa trên số liệu. Một cuộc khảo sát của McKinsey năm 2022 cho thấy hơn 50% các doanh nghiệp trên toàn cầu đã áp dụng Al trong quy trình kinh doanh của họ. Việc áp dụng rộng rãi này nhấn mạnh sự cần thiết phải triển khai Al trong các tổ chức.
Nhưng chính xác thì các doanh nghiệp đang tận dụng công nghệ này như thế nào? Một nghiên cứu khác của IBM trong cùng năm đã làm sáng tỏ việc sử dụng Al trong Business Intelligence. Theo IBM, 26% doanh nghiệp đang sử dụng Al trong Business intelligence, giúp họ trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ.
Làm thế nào để sử dụng Al tools trong phân tích dữ liệu?
Bằng cách thực hiện các bước dưới đây, các nhà phân tích dữ liệu có thể khai thác sức mạnh của các công cụ Al, cho phép họ tìm ra được các giá trị, đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy sự phát triển.
Xác định mục tiêu
Xác định rõ ràng mục tiêu của dự án phân tích dữ liệu của bạn. Xác định những hiểu biết hoặc kết quả cụ thể mà bạn muốn đạt được thông qua phân tích dựa trên Al.
Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Thu thập dữ liệu có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo dữ liệu sạch, có cấu trúc tốt và phù hợp để phân tích. Điều này có thể bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi, và chuẩn hóa dữ liệu.
Chọn kỹ thuật Al
Xác định kỹ thuật và thuật toán Al phù hợp nhất với mục tiêu phân tích của bạn. Cần cân nhắc các thuật toán học máy, thuật toán deep learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kỹ thuật thị giác máy tính (computer vision techniques) dựa vào dữ liệu gốc và yêu cầu phân tích của bạn.
Đào tạo và đánh giá mô hình
Sử dụng dữ liệu có nhãn hoặc dữ liệu lịch sử để đào tạo các mô hình AI của bạn. Sử dụng các số liệu đánh giá phù hợp để đánh giá hiệu suất của mô hình và lặp lại quy trình đào tạo nếu cần.
Trích xuất và kỹ thuật tính năng
Trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu hoặc thiết kế các tính năng mới để nâng cao khả năng dự đoán của mô hình. Bước này có thể liên quan đến việc giảm kích thước, chia tỷ lệ tính năng hoặc tạo các biến mới.
Triển khai mô hình
Triển khai Al được đào tạo cho các mô hình phân dữ liệu trong môi trường sản xuất, nơi chúng có thể phân tích dữ liệu mới, dữ liệu đầu vào. Đảm bảo các mô hình được tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng và hệ thống hiện có của bạn.
Giải thích và xác nhận kết quả
Phân tích đầu ra của các mô hình Al và diễn giải kết quả. Xác thực các phát hiện so với kiến thức chuyên môn và tiến hành các thử nghiệm thống kê hoặc quy trình xác thực để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.
Top 4 công cụ Al được sử dụng trong phân tích dữ liệu
Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã cách mạng hóa việc phân tích dữ liệu. Không giống như các phương pháp truyền thống đòi hỏi nỗ lực và thời gian, các công cụ phân tích dữ liệu sử dụng Al giúp đẩy nhanh quá trình. Chúng cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và tăng khả năng dự đoán. Các thuật toán Al xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, phát hiện ra các mẫu và bất thường. Các công cụ này đảm bảo mức độ nhất quán và tính chính xác cao, điều khó có thể đạt được khi sử dụng các phương pháp truyền thống. Bằng cách sử dụng các mô hình học máy (machine learning) và deep learning, phân tích dữ liệu bằng Al liên tục thích ứng và học hỏi từ dữ liệu mới. Cùng với đó, chúng tinh chỉnh các phương pháp phân tích để có được thông tin chi tiết cập nhật.
Dưới đây là top 5 công cụ AI được dân Data Analyst sử dụng.
1. RapidMiner
RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu mạnh mẽ giúp các tổ chức hợp lý hóa quy trình phân tích và mô hình hóa dữ liệu của họ. Nó cung cấp một loạt các khả năng, bao gồm học máy tự động, phân tích trực quan và khoa học dữ liệu dựa trên mã. Với RapidMiner, người dùng có thể kết nối, khám phá và chuẩn bị dữ liệu của họ, xây dựng các mô hình bằng nhiều cách tiếp cận khác nhau, triển khai và quản lý các mô hình một cách hiệu quả và tạo các ứng dụng AI mà không cần phát triển phần mềm. Nền tảng này được thiết kế để đơn giản hóa và đẩy nhanh vòng đời khoa học dữ liệu, giúp người dùng dễ dàng trích xuất những hiểu biết có giá trị và đưa ra quyết định sáng suốt.
Ưu điểm: Giao diện người dùng trực quan với trình tạo khung kéo và thả hợp lý. Hỗ trợ các nhóm dữ liệu trong suốt quá trình phân tích. Phân tích được nhiều dạng dữ liệu, bao gồm văn bản, ảnh và tệp âm thanh. Giá: miễn phí nhưng sẽ hạn chế một số kỹ năng.
Nhược điểm:
Công cụ yêu cầu xử lý và phân tách dữ liệu trước khi áp dụng các mô hình.
Hạn chế về hiệu suất dự đoán.
Tốc độ xử lý chưa cao.
công cụ rapidminer
2. Microsoft Azure Machine Learning
Công cụ AI này để phân tích dữ liệu dựa trên trên cloud-based,cung cấp tính linh hoạt, khả năng xử lý dữ liệu ở nhiều loại và mức độ phức tạp khác nhau. Nó được thiết kế để giúp các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy sử dụng các kỹ năng mô hình hóa và xử lý dữ liệu hiện tại của họ. Việc tích hợp với các dịch vụ Azure bổ sung cho phép các doanh nghiệp xây dựng các giải pháp AI toàn diện đáp ứng các yêu cầu kinh doanh cụ thể.
Ưu điểm: Dễ dàng tạo dự án Dễ dàng áp dụng thuật toán tốt nhất Hiệu quả để triển khai mô hình dưới dạng dịch vụ web
Nhược điểm: Khó tích hợp dữ liệu để tạo mô hình Chi phí: miễn phí với những tính năng giới hạn và $ 9.99/ tháng với mọi tính năng.
3. Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML chứa nhiều thành phần cho phép bạn phát triển các mô hình ML theo cách có tổ chức và dễ tiếp cận. Người dùng có thể tạo các mô hình học máy độc đáo bằng giao diện thân thiện với người dùng này mà không cần kinh nghiệm lập trình lớn. Nó hữu ích cho các doanh nghiệp muốn thử nghiệm một số phương pháp và mô hình ML để xác định phương pháp nào phù hợp nhất với yêu cầu của họ.
Ưu điểm: Cung cấp nhiều framework học máy khác nhau. Đơn giản hóa quá trình. Tích hợp các dịch vụ của Google Cloud. Cung cấp các mô hình dựng sẵn. Dùng thử miễn phí.
Nhược điểm Hạn chế khả năng tùy chỉnh: Người dùng có thể điều chỉnh một số thông số nhất định, nhưng không có quyền kiểm soát hoàn toàn đối với kiến trúc mô hình hoặc quy trình học tập. Độ chính xác: Mức độ chính xác của mô hình AutoML phụ thuộc vào chất lượng và độ lớn của tập dữ liệu đào tạo. Chi phí tăng tùy theo các dự án lớn và các yêu cầu tính toán cao. Google cloud AutoML
4. IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics là một dịch vụ dựa trên Cloud-based cung cấp tính năng khai thác dữ liệu mạnh mẽ và phân tích dự đoán cho người dùng doanh nghiệp. Hơn nữa, nó giúp người dùng tìm ra các mối liên kết và mô hình trong dữ liệu của họ bằng cách sử dụng thông tin chi tiết tự động và xác định xu hướng. Ngoài ra, bằng cách sử dụng hiệu quả các thuật toán Al, mô hình dự đoán cho phép người tiêu dùng tạo ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Ưu điểm: Có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng tương tác với dữ liệu của họ. Có thể truy cập từ nhiều thiết bị khác nhau. Dễ dàng phát hiện mẫu trên dữ liệu kinh doanh của người dùng. Định dạng thông tin hấp dẫn, trực quan Phù hợp để xử lý dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, email,…)
Nhược điểm Hạn chế về ngôn ngữ: hiện tại chỉ hỗ trợ ngôn ngữ tiếng Anh (giới hạn phạm vi sử dụng) Hạn chế trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc (cơ sở dữ liệu, bảng biểu,…) Bảo trì: Việc duy trì và cập nhật Watson Analytics có thể phức tạp và đòi hỏi một số chuyên môn kỹ thuật. Giá thành cao khi yêu cầu xử lý các bộ dữ liệu lớn. IBM Watson analytics by AI tools
Kết luận:
Trên đây là các công cụ Al thường được sử dụng bởi các Data Analyst giúp xử lý dữ liệu nhanh chóng và thuận tiện hơn. Chúng ta cần nhận định rằng, sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo ngày càng mang lại nhiều cơ hội cũng như thách thức đối với mỗi doanh nghiệp và bản thân các chuyên viên phân tích dữ liệu. Việc tận dụng công nghệ mới sẽ giúp các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh và khai thác toàn bộ nguồn lực họ có. Học viện Inda Academy hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp thêm cho các bạn các thông tin về các công cụ hữu ích, giúp bạn có thêm hiểu biết, từng bước nâng cao hiệu quả làm việc.
Các bạn có thể tham khảo thêm ở đây:
All rights reserved
