ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် အကောင်းဆုံး AI ကိရိယာ ၅ ခု (နိုဝင်ဘာ 5)

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ယခုအခါ မည်သည့်ဒေတာကို မောင်းနှင်သော အဖွဲ့အစည်းအတွင်းမဆို အဓိက လုပ်ဆောင်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကုမ္ပဏီများအား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို မောင်းနှင်နိုင်သည့် အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးအစိတ်အပိုင်းမှာ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များနှင့် နယ်ပယ်တွင် အကန့်အသတ်ရှိသော နောက်ခံရှိသူများအတွက် စျေးကွက်တွင် ကိရိယာများစွာရှိသည်။ ဤကိရိယာများသည် သင့်လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် လိုအပ်သော ထိုးထွင်းအမြင်များကို ရယူနိုင်ရန် ဒေတာများကို မြင်ယောင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခြေရာခံရန် ကူညီပေးပါသည်။ 

Analytics တွင် AI

AI သည် ထိရောက်သောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဗျူဟာ၏ နောက်ကွယ်မှ မောင်းနှင်အားဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာကို လုပ်ဆောင်ရန် အစွမ်းထက်၊ ထိရောက်ပြီး ချဉ်းကပ်နိုင်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ 

Artificial Intelligence သည် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ထိုးထွင်းဥာဏ်များရယူရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ဒေတာအများအပြားကို ဆန်းစစ်သည်။ AI သည် ဒေတာအားလုံးကို တစ်ခုတည်းသော ဖြေရှင်းချက်အဖြစ် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ချောမွေ့စေပြီး အသုံးပြုသူများအား ဒေတာ၏ ပြီးပြည့်စုံသော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ Predictive AI အတွက် AI နှင့် ဒေတာကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ၊ အသုံးပြုသူများသည် အောင်မြင်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ပြီး အချို့သောအခြေအနေများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်။ 

AI စနစ်သုံး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများသည် ဤဒေတာမောင်းနှင်သော ကမ္ဘာတွင် အောင်မြင်လိုသည့် အဖွဲ့အစည်းတိုင်းအတွက် သော့ချက်ဖြစ်သည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် အကောင်းဆုံး AI ကိရိယာ ၅ ခုကို ကြည့်ရှုပါ။ 

1. စားပှဲ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အကောင်းဆုံး AI ကိရိယာ 5 ခုစာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးမှရပ်တည်နေသည်မှာ အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်စေမည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဒေတာမြင်ယောင်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် Tableau ဖြစ်သည်။ Tableau ၏အရောင်းရဆုံးအချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ coding အသိပညာမလိုအပ်ပါ။ Tableau ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် အစီရင်ခံစာများကို ဖန်တီးပြီး ၎င်းတို့ကို ဒက်စ်တော့နှင့် မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများတွင် မျှဝေနိုင်သည်။ 

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတူးလ်သည် ဘရောက်ဆာတစ်ခုအတွင်း မျှဝေနိုင်သည့် သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းတစ်ခုတွင် မြှုပ်နှံထားသည့် အစီရင်ခံစာများဖန်တီးရန် ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Tableau သည် cloud သို့မဟုတ် ပရဝုဏ်အတွင်း၌သော်လည်းကောင်း လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ဤအရာအားလုံးသည် ဖြစ်ပျက်နိုင်သည်။ 

Tableau ပလပ်ဖောင်းတွင် အလုပ်လုပ်သော query language ကို VizQL ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းသည် ဆွဲယူ၍ချသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်နှင့် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို နောက်တန်းမေးခွန်းများအဖြစ် ဘာသာပြန်ပေးသည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ရန်အတွက်လည်း အနည်းငယ် လိုအပ်ပါသည်။ 

ဤသည်မှာ Tableau ၏ အားသာချက်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများ၊ ဒေတာပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ 
• အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများကို အမြန်ဖန်တီးပါ။ 
• အကောင်အထည်ဖော်မှုလွယ်ကူခြင်း
• ဒေတာအများအပြားကို ကိုင်တွယ်သည်။ 

2. Microsoft PowerBI

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ထိပ်တန်း AI ကိရိယာနောက်တစ်ခုမှာ သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ဒေတာများကို စီစစ်ပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် အလွန်အသုံးဝင်သော လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် Microsoft Power BI ဖြစ်သည်။ ပလပ်ဖောင်းသည် သုံးစွဲသူများအား မည်သည့်အရင်းအမြစ်နီးပါးမှ ဒေတာတင်သွင်းခွင့် ပြုထားပြီး ၎င်းတို့သည် အစီရင်ခံစာများနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ချက်ချင်းစတင်တည်ဆောက်နိုင်သည်။ 

Microsoft Power BI သည် အသုံးပြုသူများကိုလည်း တည်ဆောက်နိုင်စေပါသည်။ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အခြား AI-စွမ်းအင်သုံး အင်္ဂါရပ်များကို အသုံးပြုပါ။ ၎င်းသည် မူရင်း Excel ပေါင်းစည်းမှုနှင့် Azure Machine Learning နှင့် ပေါင်းစပ်မှုကဲ့သို့သော ပေါင်းစည်းမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် microsoft ကိရိယာများကို အသုံးပြုထားပြီးဖြစ်ပါက၊ Power BI သည် ဒေတာအစီရင်ခံခြင်း၊ ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အလွယ်တကူအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ 

Microsoft Power BI ၏ အားသာချက်အချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။ 

• ရှိပြီးသား အပလီကေးရှင်းများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်သည်။
• ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များ ဖန်တီးပါ။ 
• လုံခြုံသောအစီရင်ခံစာများထုတ်ဝေရန်ကူညီပေးသည်။
• Memory နှင့် Speed ​​ကန့်သတ်ချက်များမရှိပါ။ 

3. polymer

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုမှာ ဒေတာကို ပေါ့ပါးသွက်လက်၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အစွမ်းထက်သောဒေတာဘေ့စ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အစွမ်းထက် AI ကို ပေးဆောင်သည့် အားကောင်းသည့် AI ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည့် Polymer ဖြစ်သည်။ အခြားသော AI ကိရိယာများကဲ့သို့ပင်၊ Polymer ၏ အကောင်းဆုံးသွင်ပြင်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ၎င်းသည် မည်သည့်ကုဒ်ကိုမျှ မလိုအပ်ပါ။ 

ကိရိယာသည် ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် သုံးစွဲသူများ၏ နားလည်မှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် AI ကို အားကိုးသည်။ Polymer သည် ကြာမြင့်စွာ စတင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်မရှိဘဲ ဤအရာအားလုံးကို အောင်မြင်သည်။ အသုံးပြုသူလုပ်ရမှာက သူတို့ရဲ့ spreadsheet ကို ပလပ်ဖောင်းမှာ အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေမယ့် ရိုးရှင်းတဲ့ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုအဖြစ် ချက်ချင်းပြောင်းလဲလိုက်ပါ။ 

Polymer သည် အသုံးပြုသူ၏ spreadsheet များကို “ရှာဖွေနိုင်သော၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေသည်” ဟူသော တစ်ခုတည်းသောကိရိယာအဖြစ် ဂုဏ်ယူပါသည်။ ကိရိယာကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေသူများ၊ အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များက အသုံးပြုသည်။ 

Polymer ၏ အားသာချက်အချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။ 

• ဒေတာဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ပြောင်းလဲပေးသောကြံ့ခိုင် AI ကိရိယာ။ 
• မည်သည့်ကုဒ်ကိုမျှမလိုအပ်ပါ။
• ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အသုံးပြုသူများ၏ နားလည်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ 
• စာရင်းဇယားများကို ရှာဖွေနိုင်စေပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုစေသည်။ 

4. Akkio

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အကောင်းဆုံး AI ကိရိယာ ၅ ခုစာရင်း၏ အဆုံးနီးခါနီးတွင် သုံးစွဲသူများအတွက် ၎င်းတို့၏ဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ အလားအလာရှိသောရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အသုံးပြုသူများအတွက် စီးပွားရေးဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်ပေးသည့်ကိရိယာဖြစ်သည့် Akkio ဖြစ်သည်။ အဆိုပါကိရိယာသည် စတင်သူများအတွက် ရည်ရွယ်ပြီး ၎င်းတို့၏ဒေတာကို စတင်အသုံးပြုလိုသူများအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ 

AI ကိရိယာသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲကို အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ၎င်းတို့ ခန့်မှန်းလိုသည့် ကိန်းရှင်ကို ရွေးချယ်နိုင်စေကာ ၎င်းသည် Akkio သည် ထိုကိန်းရှင်တစ်ဝိုက်ရှိ အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ရန် ကူညီပေးသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် အရောင်းအတွက် အလွန်အသုံးဝင်သည်။ ဤစာရင်းရှိ အခြားထိပ်တန်းကိရိယာများကဲ့သို့ပင်၊ Akkio သည် မည်သည့်ကြိုတင်ကုဒ်လုပ်ခြင်းအတွေ့အကြုံမှ မလိုအပ်ပါ။ 

Akkio သည် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသောဒေတာ၏ 80 ရာခိုင်နှုန်းကို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖြစ် အသုံးပြုပြီး ကျန် 20 ရာခိုင်နှုန်းကို အတည်ပြုဒေတာအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။ ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းမည့်အစား AI ကိရိယာသည် မော်ဒယ်များအတွက် တိကျမှုအဆင့်သတ်မှတ်ပေးကာ မှားယွင်းသောအပြုသဘောများကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ 

Akkio ၏ အားသာချက်အချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။ 

• No-code machine learning platform
• ဒေတာစတင်အသုံးပြုလိုသူများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။
• ရွေးချယ်ထားသော ကိန်းရှင်များအနီးတွင် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ပါ။
• မော်ဒယ်များအတွက် တိကျမှု အဆင့်သတ်မှတ်ချက်။

5. MonkeyLearn

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံး AI ကိရိယာ ၅ ခုစာရင်းကို ပိတ်လိုက်ခြင်းသည် အသုံးပြုသူများ ၎င်းတို့၏ဒေတာကို မြင်ယောင်စေပြီး ပြန်လည်စီစဥ်နိုင်ရန် AI ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်များကို အသုံးပြုသည့် အခြားကုဒ်မပါသောပလပ်ဖောင်းဖြစ်သည့် MonkeyLearn ဖြစ်သည်။ 

MonkeyLearn တွင် အသုံးပြုသူ၏ လိုအပ်ချက်များကို ချက်ခြင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး မြင်သာစေသော AI စနစ်သုံး စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည့် ကိရိယာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ခေါင်းစဉ် သို့မဟုတ် ရည်ရွယ်ချက်အတိုင်း ဒေတာကို အလိုအလျောက်စီရန် ကူညီပေးသည့်အပြင် ထုတ်ကုန်အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူဒေတာကို ထုတ်ယူရန် ကူညီပေးသည့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် စာသားထုတ်ယူမှုများကိုလည်း စနစ်ထည့်သွင်းရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် စာသားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် စက်သင်ယူခြင်းအပေါ် မှီခိုအားထားခြင်းဖြင့် MonkeyLearn သည် ကိုယ်တိုင်ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ နာရီများကို သက်သာစေနိုင်သည်။ ၎င်း၏အသုံးပြုသူများအနှစ်သက်ဆုံးအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ MonkeyLearn သည် လက်မှတ်များမှ ဒေတာများကို အလိုအလျောက်ဆွဲထုတ်နိုင်သည့်စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သော့ချက်စကားလုံးများနှင့် အဆင့်မြင့်စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများမှတစ်ဆင့် ဒေတာများကို ခွဲခြားပေးကာ စာသားများကို အသားပေးဖော်ပြကာ လွယ်ကူစွာစီရန်နှင့် စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် အမျိုးအစားခွဲခြားပေးသည်။ 

ဤသည်မှာ MonkeyLearn ၏ အကျိုးကျေးဇူးအချို့ဖြစ်သည်။ 

• အညွှန်းများတွင် စာသားများကို ရိုးရှင်းသောနည်းဖြင့် အမျိုးအစားခွဲပါ။
• တုံ့ပြန်ချက်ကို ရှင်းလင်းရန်၊ စုစည်းရန်နှင့် မြင်သာစေရန် လွယ်ကူစေသည်။ 
• Coding မလိုအပ်ပါ။ 
• လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး စာသားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် နာရီများကို သက်သာစေသည်။