人工智能（AI）数据分析工具正变得越来越重要，通过自然语言处理、机器学习和高级数据可视化技术，使数据探索、分析和决策过程变得更加高效和直观。这些工具不仅简化了数据科学家的工作流程，还使得没有深厚技术背景的商业用户能够轻松地从数据中提取有价值的洞察。本文将介绍几款最受欢迎的AI数据分析工具：

1.KNIME

KNIME是一款免费开源的数据分析工具，提供可视化的工作流程构建器，帮助用户创建数据科学解决方案，并将其投入企业生产中。它具有数据融合和转换、模型构建和可视化等完整的数据科学平台功能。KNIME易于学习和采用，适用于业务领域专家、数据专家以及机器学习工程师等不同角色的用户。
特点：

• 免费的，开源的软件，贯穿于整个数据科学的生命周期。
• 数据可视化、转换和清洗数据的工具，
• 可以训练算法、执行深度学习、创建交互式可视化等等

快速指南：KNIME快速入门指南 | Knime

2.Tableau Public

Tableau公司提供的一款免费的数据可视化工具，用户可以使用Tableau Public进行数据分析和可视化。Tableau Public的特点是其强大的数据可视化功能和用户友好的界面，用户可以通过拖拽操作生成各种类型的图表和仪表盘。Tableau Public支持多种数据源的接入，包括Excel、CSV、Google Sheets和数据库等，用户可以方便地整合和分析数据。Tableau Public还支持在线发布和分享，用户可以将生成的图表和仪表盘发布到Tableau Public的社区平台，与其他用户进行分享和交流。
特点：

• 免费的平台
• 可在线探索、创建和公开分享数据可视化

快速指南：https://public.tableau.com/app/learn/how-to-videos

3.Google Data Studio

Google提供的一款免费的数据可视化工具，用户可以使用Google Data Studio进行数据分析和报告生成。Google Data Studio的特点是其紧密集成Google的其他服务，包括Google Analytics、Google Sheets和BigQuery等，用户可以方便地整合和分析来自不同数据源的数据。
Google Data Studio提供了丰富的图表类型和自定义选项，用户可以根据需要生成各种类型的报告和仪表盘。Google Data Studio还支持在线协作和分享，用户可以与团队成员共同编辑和查看报告，提高工作效率和数据分析的准确性。
特点：

• 丰富的图表类型和自定义选项
• 支持在线协作和分享，用户可以与团队成员共同编辑和查看报告

快速指南：https://data-studio.club/blog/google-data-studio-course-basic-1of3/

4.RapidMiner

RapidMiner是一款开源的数据科学平台，专为数据分析和机器学习设计。支持多种数据源的接入，包括文件、数据库和Web服务等。在数据预处理、数据挖掘和机器学习领域有广泛的应用，许多企业和研究机构都在使用RapidMiner进行数据分析。
特点：

• 其模块化和可视化的数据分析流程设计，通过拖拽操作将各种分析模块组合在一起。
• 强大的数据处理能力和灵活的扩展性，用户可以通过安装各种扩展包来增加功能。

快速指南：https://academy.rapidminer.com/

5.Julius AI

Julius AI 是一款智能数据分析工具，能够以直观、用户友好的方式解释、分析和可视化复杂数据。 它的力量在于它能够使数据分析变得可访问且可操作，即使对于那些不是数据科学家或统计学家的人来说也是如此。
它们支持任何数据文件格式，包括但不限于电子表格（.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.csv）、Google Sheets 和 Postgres 数据库。
特点：

• 分析具有多个选项卡的电子表格。
• 严格的访问控制，因为每个用户只能访问自己的数据。
• 易于使用。直接在聊天界面中链接到来源。
  

6.DataLab

DataLab 是一款由人工智能驱动的数据笔记本，旨在简化和加速数据转化为可行的见解。它将强大的集成开发环境 (IDE) 与生成式 AI 技术相结合，允许用户通过直观的聊天界面与其数据进行交互。此设置允许用户编写、更新和调试代码、分析数据并生成综合报告，而无需在多个工具之间切换。
DataLab 中的 AI 助手使用户能够“与数据聊天”，从而轻松快速地获得见解。它有助于编写和修复代码、解释数据结构并提供上下文感知建议，从而提高整体工作流程效率。 DataLab 还支持实时协作，允许团队在数据项目上协同工作、分享见解并无缝维护版本控制。
特点：

• AI 助手可帮助编写、修复代码并提供上下文感知建议。
• 支持无缝团队项目和版本控制的实时协作，自动创建易于定制和共享的实时更新报告。
• 连接到各种数据源，例如 CSV 文件、Google Sheets、Snowflake 和 BigQuery。
  

7.Formula Bot

Formula Bot是一款基于人工智能的数据分析工具，旨在简化数据分析过程，提供高效准确的数据处理和转换功能。借助Formula Bot，用户可以轻松地将文本信息转换为实用的公式、数据分析报告和可视化图表，甚至可以生成高级数据模型。它提供了一系列免费的工具，包括Excel公式生成器、PDF转Excel工具、SQL查询生成器、文本转Excel工具、VBA代码生成器、Google Apps Scripts生成器、正则表达式生成器等，用户可以根据自己的需求选择适合的工具进行使用。
特点：

• AI驱动，多工具集成，提供Excel公式生成、PDF转Excel、SQL查询生成等多功能。
• 根据文本内容智能生成公式和代码，提供一系列免费工具，降低使用成本。
• 支持多种数据格式的转换和处理，提供预设模板以提高工作效率。
  

8.Orange

Orange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件。Orange 基于 Python 和 C/C++ 开发，提供了一系列的数据探索、可视化、预处理以及建模组件。拥有漂亮直观的交互式用户界面，非常适合新手进行探索性数据分析和可视化展示；同时高级用户也可以将其作为 Python 的一个编程模块进行数据操作和组件开发。
特点：

• 交互式的数据可视化探索：你可以用它做简单的分析，诸如统计分布、箱形图（Box plot）、散点图。
• 可视化编程：图形化界面允许你专注于探索数据，而不是编码。你要做的事只是在画布上拖曳小部件、连接它们、加载数据集，如此便可获得数据洞察力！
• 适合用于教学（jupyter出自生物学家之手，Orange似乎也和生物学领域有关，他们都让数据分析工作的协作交流变得简单有趣）

快速指南：https://orangedatamining.com/getting-started/