AI数据分析工具(一)
Looker Studio(谷歌)-免费
优点
- 免费使用:对于中小型企业和个人用户来说,没有任何费用压力,可以免费享受到数据可视化和报表创建的功能。
- 与Google服务集成:特别适合使用Google产品生态的企业,能够无缝对接Google Analytics、Google Sheets、Google Ads等工具,方便用户将不同来源的数据整合到一个平台上进行分析。
- 多种图表支持:支持丰富的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,方便用户进行多维度的数据可视化分析。
- 自助分析功能:支持对临时数据进行自助分析,用户可以通过个人报告功能探索适合自己的数据需求,获取更具体的见解。
- 数据更新及时:用户可以启用报告以预定义的节奏自动刷新数据,确保关键业务决策基于当前和更新的信息。
- 易用性:即使没有经验的用户也能轻松地在Looker Studio上工作,无需开发人员依赖即可创建数据可视化。
- 协同性:可以多个用户同时操作,并且相互协同工作,提高工作效率。
缺点
- 定制化能力较弱:在报表自定义和布局设计方面,Looker Studio的灵活性不如一些商业工具,可能无法满足一些用户对报表外观和功能的特殊需求。
- 数据源连接限制:虽然Looker Studio支持连接到多种数据源,但与某些特定的数据仓库和数据库提供商(如Snowflake、Firebolt或ClickHouse)的连接可能不是现成的,需要额外的配置或开发工作。
- 功能相对简单:虽然对于中小企业来说足够使用,但对于需要处理大规模复杂数据的用户来说,Looker Studio的功能可能显得相对简单,无法满足其高级分析需求。
- 云链接:数据需要上传到云服务器当中,不是本地数据连接,会造成数据外泄风险。
(网页版本)地址:https://lookerstudio.google.com/overview




AskExcel-次数收费
优点
- 自然语言查询:
o 用户可以通过自然语言提问,AskExcel将自动理解并执行相应的Excel操作,无需记忆复杂的公式或命令。 - 数据分析和报告生成:
o AskExcel能够自动分析数据,生成直观的图表和报告,帮助用户快速洞察数据背后的趋势和规律。 - 数据清洗:
o 该工具具备自动识别和修正数据中的错误和不一致性的能力,确保数据质量,减少人为错误。 - 任务自动化:
o AskExcel能够将重复性的Excel任务自动化,如数据提取、信息整理等,节省用户的时间和精力。 - 高效易用:
o AskExcel的操作界面简洁明了,用户无需具备专业的Excel技能即可轻松上手。同时,其高效的处理速度也提升了用户的工作效率。 - 支持复杂任务:
o 与其他类似产品相比,AskExcel在提供对话操作的同时,具备处理复杂任务、识别子表的能力,能够更全面地满足用户需求。 - 适用广泛:
o AskExcel适用于各类用户,特别是需要频繁使用Excel进行数据分析、报告生成的专业人士,如数据分析师、财务分析师等。
缺点
- 依赖性:
- 尽管AskExcel能够简化Excel操作,但用户仍然需要依赖Excel软件本身。如果Excel软件出现问题或无法正常使用,AskExcel也将受到影响。
- 功能局限性:
- 尽管AskExcel功能强大,但仍然存在一些局限性。例如,它可能无法处理某些特定类型的Excel任务或实现某些高级功能。
- 数据安全:
- 在使用AskExcel时,用户需要上传数据到平台进行处理。虽然AskExcel会采取一定的安全措施来保护用户数据,但仍然存在数据泄露的风险。因此,用户在上传敏感数据时需要谨慎考虑。
- 费用问题:
- 虽然AskExcel提供免费试用版本供用户体验其基本功能,但长期使用或需要更多高级功能的用户可能需要支付一定的费用。这可能会增加用户的成本负担。
(网页版)地址:https://askexcel.cn/space


酷表 EXCEL-收费
优点
- 操作简便:
- 酷表ChatExcel通过自然语言交互,用户无需记忆复杂的Excel函数或公式,只需输入简单的指令即可完成数据处理和分析任务。
- 高效快捷:
- 该工具能够迅速识别并处理用户的数据需求,如数据筛选、计算、整理等,极大地提高了工作效率。
- 智能化推荐:
- 酷表ChatExcel具备智能学习能力,能够根据用户的使用习惯不断优化推荐算法,提供更加个性化的服务。
- 数据安全:
- 酷表ChatExcel采取多重安全措施保障用户数据的安全性和隐私性,所有数据存储在用户本地的设备中,不会上传到云端,有效防止数据泄露。
- 功能丰富:
- 除了基本的数据处理和分析功能外,酷表ChatExcel还支持一键导出处理后的文件、在线编辑当前文件等,方便用户进行数据微调。
- 兼容性强:
- 酷表ChatExcel与Excel无缝集成,用户无需改变原有的工作习惯,即可轻松上手使用。
缺点
- 处理大规模数据时可能超时:
- 当处理数据量较大的表格时,酷表ChatExcel可能会出现服务超时的情况,这限制了它在大规模数据处理上的应用。
- 依赖网络环境:
- 虽然酷表ChatExcel无需翻墙即可使用,但仍然需要稳定的网络环境来支持自然语言交互和数据传输。如果网络环境不佳,可能会影响工具的使用效果。
- 面临市场竞争压力:
- 目前市场上已经存在类似的产品,如微软宣布将ChatGPT整合到其Office套件中,包括Excel等。此外,国内WPS AI也支持了AI功能。这些产品可能会对酷表ChatExcel构成一定的市场竞争压力。
(网页版)地址:https://chatexcel.com/#/home


Julius AI-免费
优点
- 强大的数据处理能力:
- Julius AI支持多种数据格式,包括Excel、数据库、文本文件等,能够自动分析这些数据并提供详细的解释和可视化图表。
- 它支持Python和R两种编程语言,这对于科研绘图和数据分析用户来说非常有用。用户可以直接生成代码并在线运行,以生成所需的图表。
- 直观的数据可视化:
- Julius AI能够将复杂的数据集转化为易于理解的视觉表现形式,如条形图、折线图、散点图等。
- 用户可以通过简单的指令生成漂亮的数据可视化图表,从而更好地理解数据。
- 高级分析功能:
- Julius AI不仅支持基础的数据分析,还具备线性回归、建模、预测等高级分析功能。
- 它还可以创建数据动画,以更生动的方式展示数据的变化趋势。
- 用户友好的交互界面:
- Julius AI提供了直观的交互界面,用户可以通过与数据聊天的方式,快速获取数据分析结果。
- 它支持自然语言输入,用户可以用自己的语言提出问题或指令,降低了使用门槛。
- 数据安全和隐私保护:
- Julius AI采用严格的访问控制,确保每个用户只能在安全的笔记本文件存储中访问自己的数据。
- 用户的Python代码执行环境也是按用户隔离的,进一步保障了数据的安全性。
缺点
- 免费额度有限:
- Julius AI的免费额度相对较少,免费用户每月只能发送15条消息。这对于需要频繁使用数据分析功能的用户来说可能不够。
- 付费价格较高:
- Julius AI的付费版价格较高,最低也要20美元每月。虽然学生用户可以享受五折优惠,但对于普通用户来说仍然是一笔不小的开支。
- 对某些复杂问题的理解有限:
- 尽管Julius AI具备强大的数据处理和分析能力,但在面对某些复杂问题时,它可能无法完全理解用户的意图并给出满意的答案。这可能与AI模型的训练和数据集的选择有关。
(网页版)地址:https://julius.ai/

相关文章:
AI数据分析工具(一)
Looker Studio(谷歌)-免费 优点 免费使用:对于中小型企业和个人用户来说,没有任何费用压力,可以免费享受到数据可视化和报表创建的功能。与Google服务集成:特别适合使用Google产品生态的企业,…...
go结构体匿名“继承“方法冲突时继承优先顺序
在 Go 语言中,匿名字段(也称为嵌入字段)可以用来实现继承的效果。当你在一个结构体中匿名嵌入另一个结构体时,嵌入结构体的方法会被提升到外部结构体中。这意味着你可以直接通过外部结构体调用嵌入结构体的方法。 如果多个嵌入结…...
【049】基于51单片机语音录放【Proteus仿真+Keil程序+报告+原理图】
☆、设计硬件组成:51单片机最小系统ISD4004语音芯片LM386音频放大器喇叭LCD1602液晶显示按键控制LED灯。 1、本设计采用STC89C51/52、AT89C51/52、AT89S51/52作为主控芯片,LCD1602液晶显示屏实时显示; 2、系统具有两种模式:录音…...
《软件项目管理》期末-复习题及参考答案
(1)赶工一个任务时,你应该关注( C ) A. 尽可能多的任务 B. 非关键任务 C. 加速执行关键路径上的任务 D. 通过成本最低化加速执行任务 (2)下列哪个不是项目管理计划的一部分?&#x…...
milvus 通俗易懂原理
向量值如何生成的 Milvus 是一个开源的向量数据库,专门用于处理高维向量的存储、搜索和分析。向量值本身通常来自于某些机器学习或深度学习模型的输出,尤其是在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、推荐系…...
什么是撞库、拖库和洗库?
“撞库”是黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,生成对应的字典表,尝试批量登陆其他网站后,得到一系列可以登录的用户。 很多用户在不同网站使用的是相同的帐号密码,因此黑客可以通过获取用户在A网站的账户从而尝试登录B网…...
安卓-碎片的使用入门
1.碎片(Fragment)是什么 Fragment是依赖于Activity的,不能独立存在的,是Activity界面中的一部分,可理解为模块化的Activity,它能让程序更加合理和充分地利用大屏幕的空间,因而在平板上应用得非常广泛. Fragment不能独立存在,必须…...
华为IPD流程学习之——深入解读123页华为IPD流程体系设计方法论PPT
该方案全面介绍了华为IPD流程体系设计方法论,包括流程体系建设的背景、理念、架构、核心特征、构建模型、与组织和战略的关系、运营机制、数字化转型以及流程管理组织等内容,旨在为企业提供一套系统的流程体系建设指导,以提升运营效率、质量和…...
DriveMLLM:一个专为自动驾驶空间理解任务设计的大规模基准数据集
2024-11-20, 由武汉大学、中国科学院自动化研究所、悉尼科技大学、牛津大学等合创建了DriveMLLM数据集,该数据集是自动驾驶领域首个专为评估多模态大型语言模型(MLLMs)空间理解能力而设计的基准,对于推动自动驾驶技术的…...
高效处理 iOS 应用中的大规模礼物数据:以直播项目为例(1-礼物池)
引言 在现代iOS应用开发中,处理大规模数据是一个常见的挑战。尤其实在直播项目中,礼物面板作为展示用户互动的重要部分,通常需要实时显示海量的礼物数据。这些数据不仅涉及到不同的区域、主播的动态差异,还需要保证高效的加载与渲…...
python的函数与递归
需求: 编写一个函数,计算斐波那契数列的第 N 项,并使用递归实现。 为了计算斐波那契数列的第 N 项,可以使用递归方法。斐波那契数列的定义是: F(0) 0 F(1) 1 对于 n > 2,F(n) F(n-1) F(n-2)…...
RabbitMQ学习-Seven
再SpringBoot中使用MQ 1.创建SpringBoot项目 除了我们平常使用的一些工具依赖,还需要选择这个Spring for RabbitMQ依赖 2.需要在application.yml文件中进行配置 server:port :9090 spring:application:name:producerrabbitmq:host: 你的主机名port: 5672virtual-…...
中科亿海微SoM模组——波控处理软硬一体解决方案
本文介绍的波控处理软硬一体解决方案主要是面向相控阵天线控制领域,波控处理通过控制不同天线组件的幅相来调整天线波束的方向和增益,实现高精度角度控制和高增益。本方案由波控处理板、波控处理控制软件算法和上位机软件共同构成。波控处理SoM模组原型样…...
开源法律、政策和实践
#一切皆可开源# 木兰社区对《Open Source Law,Policy and Practice 》这本书的第二版进行了翻译,并发布在了gitee上。这本书是对开源文化、开源政策、法律的全面介绍。目录如下: 1 Open Source as Philosophy,Methodology,and CommerceUsing Law with …...
【计算视觉算法与应用】金字塔,下采样Gaussian Pyramid. 上采用 Laplacian Pyramid (code: py)
金字塔(Pyramid)在图像处理中主要用于多尺度分析和图像压缩。常见的图像金字塔有两种: 高斯金字塔(Gaussian Pyramid):用于下采样图像,生成分辨率逐渐降低的图像序列。拉普拉斯金字塔ÿ…...
基于BERT的语义分析实现
✨✨ 欢迎大家来访Srlua的博文(づ ̄3 ̄)づ╭❤~✨✨ 🌟🌟 欢迎各位亲爱的读者,感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。 我是Srlua小谢,在这里我会分享我的知识和经验。&am…...
DNS查询工具
DNS查询工具是用于查询和获取域名相关信息的工具。通过这些工具,您可以获取到诸如IP地址、邮件服务器以及域名服务器等信息,这对于排查问题、设置域名配置以及确保网站正常运行都非常重要。 以下是五款常用的DNS记录查询工具: MxToolbox MxTo…...
ODB 框架
目录 概述 基本工作原理 映射C对象到数据库表 从数据库中加载对象 持久化C对象到数据库 ODB常用接口 表创建预处理 #pragma db Object table 数据表属性 id auto column(“xxx”) type("xxx") unique index null default&…...
Ubuntu WiFi检测
ubuntu检测到多个同名wifi,怎么鉴别假冒的wifi? 在Ubuntu中,如果检测到多个同名的Wi-Fi网络,可能存在假冒的Wi-Fi(例如“蜜罐”攻击)。以下是一些鉴别假冒Wi-Fi的方法: 检查信号强度:…...
QILSTE H4-108TCG高亮纯lu光LED灯珠 发光二极管LED
型号:H4-108TCG 在电子领域,H4-108TCG LED以其卓越的性能和微小的尺寸1.6x0.8x0.4mm脱颖而出。这款高亮纯绿光LED,采用透明平面胶体,符合EIA标准包装,是环保产品,符合ROHS标准。防潮等级为Level 3…...
生成xcframework
打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...
理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
Java入门学习详细版(一)
大家好,Java 学习是一个系统学习的过程,核心原则就是“理论 实践 坚持”,并且需循序渐进,不可过于着急,本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始,逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问(基础概念问题) 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么?它在Spring中起到什么作用? Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...
【Go语言基础【12】】指针:声明、取地址、解引用
文章目录 零、概述:指针 vs. 引用(类比其他语言)一、指针基础概念二、指针声明与初始化三、指针操作符1. &:取地址(拿到内存地址)2. *:解引用(拿到值) 四、空指针&am…...
【SpringBoot自动化部署】
SpringBoot自动化部署方法 使用Jenkins进行持续集成与部署 Jenkins是最常用的自动化部署工具之一,能够实现代码拉取、构建、测试和部署的全流程自动化。 配置Jenkins任务时,需要添加Git仓库地址和凭证,设置构建触发器(如GitHub…...
CSS3相关知识点
CSS3相关知识点 CSS3私有前缀私有前缀私有前缀存在的意义常见浏览器的私有前缀 CSS3基本语法CSS3 新增长度单位CSS3 新增颜色设置方式CSS3 新增选择器CSS3 新增盒模型相关属性box-sizing 怪异盒模型resize调整盒子大小box-shadow 盒子阴影opacity 不透明度 CSS3 新增背景属性ba…...
