Сделать отчет, построить график или оформить презентацию — раньше дата сайентисты делали это вручную, а теперь с помощью нейросетей. Составили подборку лучших ИИ для анализа и обработки информации.
Как работают нейросети для анализа данных
Нейросети — это математические модели, которые учатся на больших объемах данных. Они умеют находить закономерности, скрытые взаимосвязи, повторяющиеся сценарии. Например, могут выявить связь между мутацией гена и риском болезни, или провести анализ климата и составить прогноз на будущее.
Возможности ИИ можно использовать в data science, чтобы:
- структурировать данные;
- находить ошибки;
- выявлять закономерности;
- делать аналитику;
- составлять прогнозы;
- строить визуализации.
Важно, что приложения для анализа данных не «понимают» данные, как человек. Они просто оперируют вероятностями и статистическими зависимостями. Поэтому могут работать с большими объемами информации и давать точные независимые прогнозы.
Лучшие нейросети для анализа данных
Есть много нейросетей, которые можно использовать в data science.
ChatGPT
Универсальный инструмент для анализа данных. С помощью ChatGPT можно очищать данные, искать дубли, генерировать SQL-запросы и ETL—скрипты, строить графики, находить выбросы и аномалии.
Одно из преимуществ — в чат можно загружать файлы разных форматов (CSV, XLS, JSON, TXT, PDF и др). Однако, нейросеть не работает со сверхбольшими массивами данных (Big Data) и имеет лимиты на контекст памяти.
Цена: бесплатно (продвинутый тариф от 20$ в месяц).
Tableau
Платформа для AI-аналитики и визуализации данных. Позволяет работать с геоаналитикой, исправлять ошибки, создавать автоописания для источников данных, подключаться к базам данных SQL в режиме реального времени.
Tableau умеет быстро обрабатывать большие массивы данных и ориентирован на проекты Enterprise-сегмента. В отличии от открытых нейросетей не использует данные для обучения и сохраняет конфиденциальность. Главные минусы — интерфейс на английском языке и достаточно высокая стоимость.
Цена: от $75 в месяц за пользователя.
Power BI
Платформа для AI-аналитики от Microsoft. С помощью сервиса можно делать отчеты, графики, срезы, следить за динамикой. Отличительная особенность Power BI — его можно интегрировать с другими продуктами Microsoft, например вставлять визуализации в PowerPoint или подтягивать информацию из Excel.
Данные из Power BI также не используются для обучения и остаются внутри компании. Но сервис может быть сложным для новичков.
Цена: бесплатно в базовой версии с ограниченным хранилищем и функциями (платная подписка от 14$ в месяц).
Databricks AI
Мощная облачная платформа для анализа данных и работы с Big Data. Модель распределяет нагрузку по разным серверам, за счет чего выполняет задачи намного быстрее конкурентов.
Databricks используют бизнес-аналитики, чтобы лучше понимать данные и принимать управленческие решения. Из-за сложной архитектуры подходит в основном крупным компаниям.
Цена: от 0,07$ за DBU (нормализованная единица вычислительной мощности).
PowerDrill AI
Сервис для ИИ-анализа и исследований. Позволяет загружать файлы разных форматов (PDF, CSV, JSON, TXT и др.), писать SQL-запросы, создавать графики и диаграммы. Можно настроить интеграцию с BI-инструментами и генерировать презентации. Главный минус — работает на английском языке, но ответы может давать на русском.
Цена: есть бесплатный тариф с ограниченным числом запросов и платная подписка от 3,9$ в месяц.
H2O.ai
Нейросеть для анализа данных и построения высокоточных прогностических моделей. Подходит даже для новичков, поэтому ее часто используют в стартапах и университетах.
Также есть платформа H2O LLM Studio с открытым исходным кодом. Ее можно использовать для дообучения и создать собственную LLM. Удобно для тех, кому важно сохранить конфиденциальность и минимизировать риск утечки.
Цена: бесплатно в базовой версии.
DataRobot
Считается одним из лидеров в машинном обучении. Чтобы подключиться к нейросети, нужно создать модель и развернуть ее на платформе DataRobot.
Эту систему анализа данных часто используют в медицине и фармацевтической промышленности, где важна точность и прозрачность расчетов. Также у DataRobot есть встроенные инструменты проверки на предвзятость — каждый прогноз идет с объяснением, как именно модель приняла это решение.
Цена: есть бесплатный пробный период 14 дней.
RapidMiner
Уникальная платформа, которая работает по принципу визуального программирования. Вместо тысяч строк кода нужно соединить блоки стрелками на экране. Это делает программу доступной даже не разработчикам.
В RapidMiner есть шаблоны для популярных типовых задач: ИИ-анализ клиентов, прогноз спроса, выявление мошенничества и т.д. Хотя он уступает в производительности при работе с большими данными.
Цена: есть бесплатная базовая версия с ограниченными возможностями и корпоративная версия от 50 000$ в год.
Alteryx Analytics
Платформа для подготовки и AI-анализа данных. Подходит крупному бизнесу и промышленным предприятиям.
С помощью Alteryx можно собирать данные из разных источников (таблицы, базы данных, облака), очищать их, группировать и анализировать. Также есть инструменты для работы с геоданными.
Цена: бесплатный пробный период —1 месяц, далее 2300 € в год за пользователя.
Julius AI
Персональный ассистент для ИИ-анализа данных. Можно загружать данные в чат, а затем задавать вопросы, например, попросить статистику за конкретный месяц или динамику продаж. Julius может построить график, создать анимированную визуализацию или сложную статистическую модель.
Цена: есть бесплатный пробный тариф и подписка от 20$ в месяц.
Плюсы и минусы нейросетей для анализа данных
Нейросети упрощают работу дата сайентистов. Они:
- Экономят время: работают с Big Data и позволяют обрабатывать петабайты данных за короткий период.
- Автоматизируют рутину: выполняют повседневные задачи и позволяют сконцентрироваться на более важных и сложных проектах.
- Показывают точный результат: не предвзяты и выявляют статистические закономерности, поэтому исключают ошибку из-за человеческого фактора.
- Устойчивы к шуму: могут отличить реальную тенденцию от случайной аномалии.
Однако у ИИ-моделей есть и минусы. В первую очередь — это низкая безопасность. Большинство бесплатных нейросетей использует данные для обучения. Поэтому загружать в ИИ чувствительную и коммерческую информацию не рекомендуется.
Как выбрать платформу для ИИ-анализа
Чтобы правильно выбрать инструменты для анализа данных, учитывайте:
- Тип данных: важно, чтобы нейросеть работала с нужным форматом (Excel-таблицы, текстовые документы, базы SQL и т.д.)
- Прозрачность результатов: некоторые ИИ выдают только итог, другие показывают свои рассуждения. Это помогает понять, как модель пришла к такому выводу.
- Интеграция: возможность работать с Python, Power Point, BI-инструментами и т.д. Модель должна органично встраиваться в рабочий процесс, а не ломать его.
- Масштаб и квалификация сотрудников: для большого бизнеса и работы с Big Data нужны платформы вроде Databricks или Alteryx. Для небольшого стартапа может хватить обычного ChatGPT.
При выборе ИИ-платформы важно думать не только о текущей задаче, но и о том, как инструмент будет масштабироваться. Большинство нейросетей платные, поэтому их лучше использовать не для разовых экспериментов, а для долгосрочной работы.
Главное о нейросетях для обработки данных
- Нейросети — это математические модели, которые работают со статистикой и вероятностями и находят закономерности в данных.
- ИИ помогает дата сайентистам очищать и структурировать данные, искать скрытые связи, делать аналитику, прогнозы и визуализации.
- Качество AI-анализа зависит от входных данных: ошибки, шум и плохая подготовка снижают точность даже у мощных моделей.
- Нейросети особенно эффективны при работе с большими данными и сложными нелинейными зависимостями.
- Для работы с Big Data лучше выбрать профессиональные системы анализа данных, такие как Databricks, DataRobot, H2O.ai, Alteryx.
- Бесплатные ИИ могут использовать данные для обучения, поэтому чувствительную информацию лучше обрабатывать на закрытых платформах.
