ເຄີຍເປີດຕາຕະລາງເຮັດວຽກ, ແນມເບິ່ງເຂົ້າໄປໃນເຫວເລິກ, ແລະຮູ້ສຶກວ່າເຊວປະສາດຂອງເຈົ້າງໍຂຶ້ນແລະເຊົາເຮັດວຽກບໍ? ຄືກັນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະກຳລັງຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນທາງວິຊາການ, ຖືກຝັງຢູ່ໃນນະລົກການວິເຄາະຂອງບໍລິສັດ, ຫຼືພຽງແຕ່ພະຍາຍາມຖອດລະຫັດຜົນການສຳຫຼວດທີ່ຮູ້ສຶກຄືກັບການເຕັ້ນລຳຕີຄວາມໝາຍຫຼາຍກວ່າຂໍ້ມູນຕົວຈິງ - ເຄື່ອງມື AI ທີ່ເໝາະສົມ ສາມາດ (ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດ) ເຮັດໃຫ້ສະຖິຕິຮູ້ສຶກວ່າ... ສາມາດຈັດການໄດ້. ບໍ່ມ່ວນ, ຈຳເປັນ. ແຕ່ສາມາດຢູ່ລອດໄດ້.
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ສັບສົນຫຼາຍອັນທີ່ເຂົ້າໃຈຄວາມວຸ່ນວາຍໄດ້. ບາງອັນກໍ່ລຽບງ່າຍ. ບາງອັນກໍ່ບໍ່ແຂງແຮງ. ໜຶ່ງ ຫຼື ສອງອັນຮູ້ສຶກຄືກັບການໃຊ້ TI-83 ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນແບບພະເຈົ້າ. ແຕ່ພວກມັນທັງໝົດກໍ່ເຮັດວຽກໄດ້ - ສຳລັບບາງຄົນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການພະນັນກິລາ: Pundit AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ບໍ?
ເສີມຂະຫຍາຍຍຸດທະສາດການພະນັນຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ການຄາດຄະເນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.
🔗 AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຄະນິດສາດແມ່ນຫຍັງ?
ສຳຫຼວດເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນ.
🔗 ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ປັນຍາປະດິດ: ອະນາຄົດ
ວິທີທີ່ AI ແລະ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂັບເຄື່ອນນະວັດຕະກໍາລຸ້ນຕໍ່ໄປ.
📈 ເຄື່ອງມື AI ທາງສະຖິຕິທີ່ດີ ແມ່ນ
ມາຕັດເລື່ອງງ່າຍໆກັນເທາະ. ເຄື່ອງມືສະຖິຕິທີ່ດີບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃສ່ເສື້ອຄຸມ. ມັນພຽງແຕ່ຕ້ອງການ:
-
ຈັດການປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍບໍ່ຕ້ອງລະລາຍ.
-
ອະທິບາຍ ຕົວຈິງ ວ່າມັນກຳລັງເຮັດຫຍັງ (ດີກວ່າເປັນພາສາອັງກິດ).
-
ສະເໜີຮູບພາບທີ່ເຮັດໄດ້ຫຼາຍກວ່າພຽງແຕ່ເບິ່ງໜ້າຮັກໃນການນຳສະເໜີ.
-
ຢ່າສົມມຸດວ່າທ່ານມີປະລິນຍາເອກດ້ານຄະນິດສາດ ຫຼື ມີເວລາທີ່ຈະໄດ້ຮັບປະລິນຍາເອກ.
-
ມີລາຄາບໍ່ແພງ. ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ຢ່າຂາຍໝາກໄຂ່ຫຼັງດ້ວຍລາຄາແພງ.
ແລະເຮີ້ຍ, ຄະແນນໂບນັດຖ້າໃຊ້ມັນບໍ່ຮູ້ສຶກຄືກັບການລົງໂທດ.
📊 ລາຍຊື່ຜູ້ເຂົ້າຊົມ: ເຄື່ອງມື AI ຄຸ້ມຄ່າກັບຂໍ້ມູນຂອງເຈົ້າ
| ເຄື່ອງມື | ມັນສໍາລັບໃຜ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ | ເປັນຫຍັງມັນອາດຈະຄຸ້ມຄ່າ |
|---|---|---|---|
| IBM SPSS | ນັກວິຊາການ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີງົບປະມານ | $$$ | ນິທານເກົ່າແກ່; ຈັດການກັບການໂຫຼດຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານ. |
| JASP | ນັກສຶກສາ ແລະ ນັກສຶກສາໃໝ່ຂອງລັດ | ຟຣີ | UI ທີ່ເປັນມິດ; ສ້າງຂື້ນເພື່ອການຮຽນຮູ້, ບໍ່ແມ່ນເພື່ອຄວາມທຸກທໍລະມານ. |
| ChatGPT + Python | ນັກຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ນັກອອກແບບ | ອີງໃສ່ API | ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນ; ອະທິບາຍຕົວມັນເອງ (ບາງຄັ້ງ). |
| DataRobot | ຜີມານຮ້າຍຄວາມໄວຂອງວິສາຫະກິດ | $$$$ | AutoML ໃນ hyperdrive. |
| ເກຣດລ | ຄົນແປກປະຫຼາດດ້ານເສດຖະສາດ | ຟຣີ | ເບິ່ງຄືບູຮານ. ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດຫຼັກແຫຼມ. |
| ການຄົ້ນຄວ້າ Q | ພະນັກງານສຳຫຼວດ/ຂໍ້ມູນ | $$ | ຮູ້ວິທີການສົນທະນາກັບນັກກາລະຕະຫຼາດ. |
🧬 IBM SPSS: ຍັງດີຢູ່, ຍັງເປັນສັດຮ້າຍ
SPSS ແມ່ນຄືກັບອາຈານສອນວິຊາສະຖິຕິເກົ່າຂອງເຈົ້າ - ເປັນຄົນໃຈຮ້າຍ, ເປັນຕາຢ້ານ, ແຕ່ກໍ່ສະຫຼາດຫຼາຍ. ມັນບໍ່ໄດ້ພະຍາຍາມສ້າງຄວາມປະທັບໃຈໃຫ້ເຈົ້າ; ມັນຫຍຸ້ງກັບການເຮັດຄະນິດສາດຢ່າງຈິງຈັງເກີນໄປ.
ຈຸດແຂງ:
-
ຈັດການກັບການສ້າງແບບຈຳລອງທີ່ສັບສົນຄືກັບວ່າມັນເປັນປິດສະໜາ Sudoku
-
ເອກະສານທີ່ຄົບຖ້ວນສົມບູນແບບຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອ (ເກືອບຈະລົ້ນເຫຼືອ)
-
ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບຂະໜາດ
ຈຸດອ່ອນ:
-
ຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າເຈົ້າກຳລັງໃຊ້ Windows XP ຢູ່
-
ບໍ່ລາຄາຖືກ. ແມ່ນແຕ່ໜ້ອຍໜຶ່ງ.
ແຕ່ວ່າ, ຖ້າເຈົ້າກຳລັງດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຖືກຕ້ອງບໍ? ສິ່ງນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງ.
📓 JASP: ສຳລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການສະຖິຕິໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຈັບຫົວ
JASP ຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າໃນທີ່ສຸດມີຄົນໄດ້ອອກແບບຊອບແວສະຖິຕິສຳລັບມະນຸດແທ້ໆ. UI ແບບ Minimalist, ບໍ່ຕ້ອງຂຽນໂປຣແກຣມ, ແລະມັນສະແດງຜົນໄດ້ຮັບຂອງເຈົ້າ ໃນຂະນະທີ່ເຈົ້າໄປ . ລອງນຶກພາບເບິ່ງ.
-
ອິນເຕີເຟດແບບລາກແລະວາງທີ່ສະອາດ
-
ຮອງຮັບວິທີການ Bayesian ໃນຕົວ (ໂບນັດ nerd)
-
ຜົນຜະລິດໃນເວລາຈິງທີ່ບໍ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານຮູ້ສຶກຕື່ນເຕັ້ນ
ບໍ່ພ້ອມສຳລັບວິສາຫະກິດ, ແຕ່ສຳລັບນັກສຶກສາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າທົ່ວໄປ, ຫຼືຜູ້ໃດທີ່ມີອາການແພ້ SPSS ບໍ? ຊະນະທັງໝົດ.
👨💻 ChatGPT + Python: ຖ້າທ່ານມັກຄວາມວຸ້ນວາຍ ແລະ ອຳນາດ
ການຈັບຄູ່ ChatGPT ກັບ Python ແມ່ນຄືກັບການມີຕົວຊ່ວຍສ້າງສະຖິຕິຢູ່ໃນກະເປົ໋າຂອງທ່ານ - ແຕ່ບາງຄັ້ງຕົວຊ່ວຍສ້າງກໍ່ຈະລືມວ່າເຂົາເຈົ້າເອົາໄມ້ຄ້ອນໄວ້ໃສ.
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງຕົບ:
-
ພິມສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ → ຮັບລະຫັດທີ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້
-
ຮອງຮັບ NumPy, SciPy, pandas, ແລະທຸກຢ່າງທີ່ດີ
-
ອະທິບາຍຕົວມັນເອງ. ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ. ປະເພດ.
ຂໍ້ສັງເກດ: ເຈົ້າຕ້ອງ ຢາກ ຮຽນຮູ້. ຫຼື ຮູ້ແລ້ວ. ມັນມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສຽບແລ້ວຫຼິ້ນໄດ້.
🚀 DataRobot: ກົດປຸ່ມ, ຮັບຂໍ້ມູນเชิงลึก (Kinda)
ຖ້ານາຍຈ້າງຂອງທ່ານຕ້ອງການຮູບແບບການຄາດຄະເນໃນມື້ວານນີ້ ແລະ ເຈົ້າກຳລັງປະສົບກັບຄວັນກາເຟ, DataRobot ແມ່ນທາງໜີໄຟ. ລະບົບອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ, ຮ້ອງໄຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ.
-
ແຜງຄວບຄຸມທີ່ລຽບງ່າຍ
-
ການສ້າງແບບຈຳລອງທີ່ບໍ່ມີລະຫັດ (ຢ່າງຈິງຈັງ)
-
ການຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມສຳພັນສູງ
ແຕ່ເຈົ້າຈະຈ່າຍຄ່າສິດທິພິເສດ. ແລະມັນອາດຈະຮູ້ສຶກຄືກັບກ່ອງດຳ - ຜົນໄດ້ຮັບຖືກນຳມາ, ຄວາມເຂົ້າໃຈອອກມາ, ຄຳອະທິບາຍເປັນທາງເລືອກ.
🥇 Gretl: ຂີ້ຮ້າຍຫຼາຍມັນງາມຫຼາຍ
Gretl ເບິ່ງຄືວ່າມັນໄດ້ເດີນທາງຂ້າມເວລາມາຈາກປີ 1997, ແຕ່ຢ່າປ່ອຍໃຫ້ສິ່ງນັ້ນຫຼອກລວງທ່ານ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເສດຖະສາດມັກມັນຫຼາຍ - ແລະບໍ່ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າມັນບໍ່ເສຍຄ່າເທົ່ານັ້ນ.
-
ດີເລີດສຳລັບຊຸດເວລາ ແລະ ການຖົດຖອຍ
-
ນ້ຳໜັກເບົາຫຼາຍ
-
ຍັງຄົງຮັກສາໄວ້, ຢ່າງໜ້າຕົກໃຈ
ເຈົ້າຈະຮັກມັນ ຫຼື ແລ່ນຮ້ອງ. ບໍ່ມີທາງອອກທີ່ກົງກັນຂ້າມ.
📉 ການຄົ້ນຄວ້າ Q: ເພາະວ່າຂໍ້ມູນການສຳຫຼວດກໍ່ເປັນຂອງຄົນຄືກັນ
Q ຖືກສ້າງຂຶ້ນສຳລັບນັກຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າມັນເຂົ້າໃຈວ່າ "ຂໍ້ມູນ" ຂອງທ່ານຕົວຈິງແລ້ວແມ່ນຄຳຖາມທີ່ຕອບເຄິ່ງໆຮ້ອຍຄຳຖາມ ແລະ ຄຳຕອບທີ່ພິມຜິດ.
-
ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ = ບໍ່ບໍ່ດີ
-
ປະສົມປະສານກັບ PowerPoint (clutch ສຳລັບລາຍງານ)
-
ການທົດສອບສະຖິຕິທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ Google
ລາຄາລະດັບກາງ, ແຕ່ມັນປະຫຍັດເວລາໄດ້ບໍ? ມັນຄຸ້ມຄ່າຖ້າທ່ານກຳລັງໃຊ້ຕາຕະລາງ SurveyMonkey.
🤔 ດັ່ງນັ້ນອັນໃດ "ດີທີ່ສຸດ"?
ແທ້ຈິງແລ້ວ? ຂຶ້ນກັບໂລກນ້ອຍໆທີ່ແປກປະຫຼາດຂອງເຈົ້າ:
-
ພຽງແຕ່ຮຽນຢູ່ ຫຼື ຢູ່ໃນວົງວິຊາການ? - JASP ຫຼື Gretl.
-
ການວິເຄາະບໍລິສັດ? - SPSS ຫຼື DataRobot.
-
ເກັ່ງລະຫັດບໍ? - ChatGPT + Python.
-
ການເຮັດແບບສຳຫຼວດ ແລະ ການຕະຫຼາດບໍ? - Q Research.
ບໍ່ມີເຄື່ອງມືໃດທີ່ສົມບູນແບບ. ແຕ່ຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງໃນນັ້ນຈະຊ່ວຍເຈົ້າບໍ່ໃຫ້ເຊົາໃຊ້ Excel ຕອນ 2 ໂມງເຊົ້າ.
🌟 ໃຊ້ສິ່ງທີ່ບໍ່ທຳລາຍສະໝອງຂອງເຈົ້າ
ສະຖິຕິແມ່ນຍາກ. ພວກມັນຄວນຈະເປັນແບບນັ້ນ. ແຕ່ເຄື່ອງມື AI ທີ່ເໝາະສົມຈະປ່ຽນ “WTF ແມ່ນ heteroskedasticity” ເປັນ “ອ້າວ, ນັ້ນອີກແລ້ວ.”
ເລືອກອັນທີ່ເວົ້າພາສາຂອງເຈົ້າ - ລະຫັດ, ລາກແລະວາງ, ເວົ້າຕະຫຼາດ, ຫຼືອັນໃດກໍ່ຕາມ - ແລະປ່ອຍໃຫ້ມັນເຮັດວຽກໜັກ.
ພຽງແຕ່ສັນຍາກັບຂ້ອຍວ່າເຈົ້າຈະຢຸດເຮັດການທົດສອບ z ດ້ວຍມື. ເອົາຈິງໆ. ນັ້ນແມ່ນຍຸກກາງ.