Как ИИ применять для анализа данных
Искусственный интеллект может помочь компаниями анализировать потоки данных. Он может заменить собой и программистов, и аналитиков
Современная компания не может обойтись без анализа данных. Компании собирают данные с помощью систем Customer relationship management, анализируют трафик пользовательских запросов, наблюдают поведение пользователей в пространстве интернет-сервисов, накапливают данные финансового учета…
Одним из методов сбора является парсинг веб-страниц, который предполагает использование автоматических ботов или скриптов для извлечения данных с веб-сайтов.
Бывает, что компании проводят количественные исследования, например, массовые опросы. Эти инструменты чаще других используют компании, работающие на потребительских рынках, а также банки, медиа…
Алгоритмы могут классифицировать собранную информацию на основе заранее определенных критериев, самостоятельно создавать такие критерии, анализировать закономерности и тенденции, а также генерировать отчет на основе своих выводов быстрее человека.
В зависимости от целей бизнеса нейросети могут быстро выделять закономерности в таких данных и находить ценную информацию в них. Эта информация может быть использована для построения маркетинговой стратегии компании, для оценки эффективности рекламных кампаний, для оптимизации издержек, и т.д.
Алгоритмы могут помогать и пользователям. На основе полученных данных нейросети могут рекомендовать продукты или контент, актуальные для каждого посетителя. Такой подход в свою очередь, увеличивает вовлеченность пользователя и повышает вероятность покупки.
Эксперты HubSpot проанализировали несколько инструментов с использованием ИИ, которые помогают работать с большими объемами данных, и выбрали те, пользоваться которыми можно без опыта работы с ИИ или BigData. Вот эти полезные инструменты.
- Tableu — инструмент аналитики и визуализации данных. С его помощью можно быстро очистить, сгруппировать и проанализировать уже собранные данные даже без навыков программирования. Также встроенные инструменты на платформе могут собрать некоторые виды данных, например, географические или датированные, которые станут дополнением к вашим наборам. Также при помощи Tableau можно создавать мультимедийные визуализации и отчеты для настольных и мобильных устройств.
- GitHub Copilot — помощник по программированию, который владеет языками Python, Go и JavaScript. Пользователю не обязательно знать эти языки, чтобы пользоваться инструментом, ведь он предлагает подсказки и формы для автозаполнения. GitHub Copilot выполняет выполняет множество задач по кодированию, анализу наборов данных и даже визуализации полученных результатов.
- ChatSpot — диалоговый CRM-бот HubSpot, который можно подключить к HubSpot для автоматизации отчетов по данным. В чате можно задавать вопросы, касающиеся загруженных наборов, просить произвести математические или статистические расчеты и даже составлять какие-то прогнозы на их основе.
- Microsoft Power BI — платформа бизнес-аналитики от Microsoft. Инструмент поможет с сортировкой и визуализацией готовых данных. Его большой плюс заключается в том, что импортировать информацию можно практически из любого источника. Также Microsoft Power BI позволяет создавать свои собственные модели машинного обучения и использовать другие функции искусственного интеллекта для анализа.
- Akkio — инструмент аналитики и прогнозирования, который предназначен для новичков в сфере BigData и особенно полезен для продаж, маркетинга и отдела аналитики. С помощью Akkio вы можете загрузить свой набор данных и выбрать переменную, которую хотите спрогнозировать, а платформа построит нейронную сеть вокруг этой переменной.
В первую очередь при выборе инструментов стоит оценить свои навыки в программировании. Если вы владеете хоть одним языком программирования, то стоит выбирать платформы, совместимые с этим языком.
Во-вторых, стоит обратить внимание на инструменты, которыми вы уже пользуетесь. Например, если в вашей работе для каких-то задач уже задействованы Microsoft или HubSpot, то для анализа данных лучше использовать их расширения, чтобы, при необходимости, можно было синхронизировать результаты.