以下是一些用于 AI 做数据分析的好工具：
Text2SQL 相关工具：
Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat
ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/
EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/
SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/
SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/
SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/
SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/
Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/
SQLNet：一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。
Seq2SQL：一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。
Spider：一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战
ChatGPT 在数据分析方面也有应用，例如在个性化分析中，包括单维度数据、多维度数据的折线图和柱状图分析等。但使用时可能存在将数据项误作为维度分析的情况，可通过输入提示指定维度字段或描述其他数据信息来提高分析准确性。同时，在实际业务中处理大量数据时，需指定允许查询或解析的字段，并对结果数据进行校验。
论文写作领域的 AI 工具和平台：
文献管理和搜索：
Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。
Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。
内容生成和辅助写作：
Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。
Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化内容。
研究和数据分析：
Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。
Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。
论文结构和格式：
LaTeX：结合自动化和模板，处理论文格式和数学公式。
Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。
研究伦理和抄袭检测：
Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。
Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。
使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-19