Tableau
作为一种交互式分析和数据可视化平台，Tableau可以作为其主要卖点之一，被不熟悉编程的人使用。Tableau允许用户通过桌面和移动设备构建和分发报告给其他人。通过数据分析工具，报告可以在Web浏览器中共享或嵌入到应用程序中，以进行数据的查看和分析。无论Tableau是托管在云中还是在您的服务器上，都是可能的。VizQL是Tableau的查询语言，它将用户拖放到数据库查询中的仪表板和可视化组件转换为。对于最终用户而言，速度改进的要求也很少。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是一种功能强大的商业智能平台，让用户能够过滤数据并将其可视化以获得洞察力，这是另一种用于数据分析的顶级人工智能工具。用户可以从几乎任何地方导入数据到平台，并立即创建报告和仪表板。为了进一步帮助数据分析，Microsoft Power BI还允许开发机器学习模型。支持多种集成，包括与Excel的内置连接和与Azure Machine Learning的连接。已经使用Microsoft Office产品的企业将发现使用Power BI进行报告、可视化和仪表板创建非常简单。
Polymer
Polymer是一种强大的人工智能技术，数据分析师可以使用它来将数据流程化并以最少的人为干预转化为一个强大的数据库。关于Polymer最好的事情之一就是它不需要任何代码，就像其他一些很棒的人工智能工具一样。该软件利用人工智能来分析信息并提高理解。所有这些都可以在不需要长时间学习曲线的情况下通过Polymer实现。用户可以将电子表格上传到平台，并立即将其转换为简化的数据库，从而轻松从数据中获取洞察力。Polymer自称是唯一一个能够“即时”使用户的电子表格“可搜索、智能和交互式”的软件。数据分析师、数字营销人员、内容开发人员等都在使用该服务。
Akkio
Akkio是一种业务分析和预测工具，接近我们列出的五种最佳数据分析人工智能工具的终点。这是一种面向那些刚开始使用其数据的用户的入门级工具。用户可以将他们的数据上传到这个人工智能工具中，然后选择他们希望预测的变量，让Akkio专门为该变量构建一个神经网络。它在预测分析、广告和成交方面有很大的潜力。与其他很多优秀工具一样，要使用Akkio，不需要编程知识。Akkio将提交的80%的数据用于训练，剩下的20%用于验证。该人工智能工具为模型提供准确性评分，并过滤出误报，而不是进行预测。
MonkeyLearn
MonkeyLearn是另一个无编码平台，具有人工智能数据分析功能，可帮助用户可视化和重组数据。MonkeyLearn提供多个基于人工智能的文本分析工具，允许用户立即分析和可视化数据。此外，它还可以用于实施文本分类器和文本提取器，以实现基于主题和意图的自动数据分类以及产品特征和用户数据的提取。MonkeyLearn利用机器学习来简化业务流程和分析文本，消除了大量的数据输入工作。自动从传入的请求中提取数据的功能是MonkeyLearn的一个受欢迎的特点。数据根据关键字和高级文本分析进行排序和分类，并将相关内容突出显示和归档。
IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics是一种基于云的商业智能和分析工具，旨在帮助组织根据对其数据进行的分析结果做出更明智的决策。Watson Analytics使用了自然语言处理（NLP）、预测分析（PA）和文本挖掘等多种人工智能和机器学习方法。Watson Analytics可以用于分析文档和网页中的半结构化数据以及社交媒体和传感器数据中的非结构化数据。Watson Analytics还可以聚合和分析来自多个来源的数据，以揭示以前未曾见过的模式。IBM Watson Analytics是帮助组织更好地理解其数据并做出明智决策的强大资源。该平台灵活，可扩展以适应任何规模的企业。
RapidMiner
RapidMiner是一个全面的数据科学平台，简化了开发、部署和管理数据科学项目的过程。它提供的数据准备、建模、评估和部署工具对各种规模的企业都非常有用。RapidMiner的可视化工作流设计师是其最吸引人的特点之一。对于没有任何编码技能的用户来说，这使得设计和共享数据科学项目变得简单。由于RapidMiner提供了大量预构建的算法和机器学习模型库，使用RapidMiner可以节省时间和精力来创建项目。RapidMiner是一个强大的数据科学平台，拥有许多功能，包括可视化工作流设计师。各种规模的公司都将RapidMiner作为他们的首选数据科学平台。对于任何规模的数据科学项目，它都是一个强大的资源。
DataRobot
DataRobot是一个基于Web的服务，简化了整个机器学习模型开发和部署过程。它是任何规模的企业改善基于数据的决策的有效方法。DataRobot的许多有用功能使其成为一个优秀的分析平台选择。DataRobot简化了开发和发布ML模型的耗时步骤。这使得组织可以在不需要雇佣或培训数据科学家的情况下构建模型。DataRobot是一个简单的平台，即使对于不熟悉机器学习的人也可以使用。该平台的拖放界面简化了模型的开发和部署。DataRobot在商业领域有很多用途，例如欺诈检测、客户流失预测和产品推荐。
KNIME
KNIME是一个免费且开源的集成开发环境，适用于对机器学习和数据科学感兴趣的人。用户可以构建数据分析和转换过程。数据清洗和准备、数据探索和可视化、机器学习模型构建、预测分析和仪表板生成只是KNIME的许多用途之一。除了数据科学家和分析师，KNIME也对工程师非常有用。有一个庞大的使用和改进KNIME的人群，并且很容易上手和使用。在出现问题时，可以得到大量使用和改进KNIME的人群的帮助。如果您需要一个既强大又多功能的数据分析解决方案，KNIME是一个很好的选择。
Alteryx
强大的数据分析平台Alteryx对各种规模的企业都非常有用。它的一些功能包括数据挖掘、机器学习和预测分析。Alteryx的优势在于它能够自动化繁琐的流程。这可以提高公司数据分析的准确性并节省大量时间和金钱。Alteryx还具有连接外部数据集的能力。因此，企业可以使用Alteryx分析来自数据库、电子表格、社交媒体和其他非结构化来源的数据。Alteryx是一个灵活的程序，具有许多应用。它可以帮助优化营销工作、更准确地检测欺诈行为，并在其他方面做出更明智的财务决策。