在2023年，以下是一些用于分析数据的顶级人工智能工具：
- Tableau：Tableau 是众所周知的商业智能和数据可视化平台，可帮助您分析、理解和传达数据。您可以使用 Tableau 连接到许多不同的数据源，构建交互式仪表板和可视化效果，并与他人分享您的见解。
- Polymer：只需点击几下，Polymer 强大的 AI 即可驱动您的电子表格，使您能够检查数据并更好地了解数据。没有冗长的学习程序或教学视频可供观看。只需将您的电子表格提交给Polymer，它就会被转换为易于导航的有组织的数据库。
- Power BI：通过使用商业智能和数据可视化应用程序 Power BI，可以更好地了解、交流和分析数据Microsoft。借助提供的一系列工具和功能，可以轻松连接到数据源、创建交互式仪表板和报表以及与他人共享见解。
- Splunk：对于收集、分析和显示机器数据，Splunk 是一个有用的工具。可以实时分析和索引大量数据，从而可以快速搜索和分析数据以查找模式并找到解决方案。
- RapidMiner：强大的数据挖掘和机器学习平台RapidMiner使分析数据和构建预测模型成为可能。因为它被设计为用户友好的，所以即使您不熟悉数据挖掘和机器学习，也可以立即开始使用它。
- Sisense：它是一个额外的数据分析工具，使开发人员和分析师能够浏览和显示他们的数据。该平台具有众多拖放功能和旨在简化流程的动态用户界面，易于使用。在处理大型数据集时，Sisense还允许用户访问他们的“片内”技术，让他们在RAM和CPU之间进行选择。这些加快了计算速度。
- KNIME：强大的开源数据分析平台KNIME可用于分析，转换和建模数据。其用户友好的界面和灵活的设计使您能够使用它为一系列数据分析任务构建自定义的数据管道和工作流。
- Apache Spark：它是一个用于处理和分析大数据集的开源分布式计算框架。得益于其快速而直接的设计，您可以创建和发布可扩展以处理 PB 级信息的数据管道和应用。
- QlikView：商业智能和数据可视化软件 QlikView 有助于数据分析、理解和沟通。它的设计是用户友好的，所以即使你以前从未进行过数据分析，你也可以立即开始使用它。
- Talend：使用 Talend 的大数据和实时数据处理功能可以处理和分析许多不同类型的数据。借助 Talend，您可以利用 Pig、Hive 或 Mahout 等大数据工具，在一系列大数据平台上处理和分析数据，例如 Hadoop、Spark 或 Hive。
这些是可以帮助您进行数据分析和数据可视化的十大人工智能工具。
