2025 年數據分析 AI Agent 工具排行榜

讓 AI 幫你分析資料、找出商機、生成圖表，一次掌握 10 大必備工具！

---

數據分析過去常被認為是專業資料科學家的工作，但到了 2025 年，AI Agent 的興起徹底打破這個門檻。現在，即便是沒有寫過一行程式的使用者，也能透過 AI Agent 快速地完成資料分析、視覺化圖表製作、報表生成，甚至預測趨勢。

本文將介紹目前市場上最具代表性的 10 個數據分析 AI Agent 工具，從企業等級的 DataRobot，到小型團隊可用的 Polymer，每個工具都具備「智慧理解需求 → 自動分析 → 生成洞察」的能力。無論你是創業者、PM、數據分析師、或只是想看懂數據的新手，這篇排行榜都將為你提供選擇指南。

---

1. ChatGPT + Code Interpreter（Advanced Data Analysis）

🌟 工具亮點：

OpenAI 在 ChatGPT 中加入的「Advanced Data Analysis」功能（也就是原本的 Code Interpreter），讓自然語言就能驅動 Python 進行資料分析。目前已整合在 GPT‑4 所有 Plus 用戶帳號中，不需手動開啟 Beta 開關，使用者只需將 Excel 或 CSV 上傳、提問問題，AI 就會讀取、分析，並回傳圖表、統計結果，甚至文字解釋。

🛠️ 應用情境：

• 快速分析營運數據：上傳銷售報表，問「哪個地區營收最高？」
• 自動圖表生成：問「請畫出各月份營收變化圖」
• 資料清理：指令「幫我處理缺失值並輸出乾淨資料集」

✅ 特點總結：

• 支援中文指令
• 對初學者友善，不需會寫程式
• 資料不離開對話框，操作簡潔

---

2. Pandas AI

🌟 工具亮點：

這是一款結合 Pandas + 大語言模型的 Python 套件，可讓你用自然語言操作資料框（DataFrame），像是「找出前十名的產品」或「畫出使用者成長趨勢圖」。

🛠️ 應用情境：

• 資料科學新手透過對話式指令操控 DataFrame
• 在 Jupyter Notebook 內加入 AI 助手協作分析
• 提升分析效率，減少寫程式時間

✅ 特點總結：

• 開源且彈性大，可結合自己訓練的 LLM
• 適合已熟悉 Pandas 的分析師或開發者
• 支援中文輸入（依 LLM 模型支援程度）

---

3. Polymer

🌟 工具亮點：

Polymer 是一款可將 Excel、Google Sheet 轉換為智慧資料儀表板的工具，只要上傳資料，它就能自動判斷欄位、生成圖表與洞察，完全無需寫程式或拖拉元件。

🛠️ 應用情境：

• 行銷部門快速建立 ROI 儀表板
• 創業者檢視每日營運報表
• 業務團隊查詢客戶成交資料與漏斗分布

✅ 特點總結：

• 完整雲端儀表板功能，適合團隊共享
• 內建自動視覺化與推薦洞察功能
• 與 Google Sheets 整合順暢

---

4. Medalia (MonkeyLearn)

🌟 工具亮點：

MonkeyLearn ( 已被Medalia收購 )是專門做文字資料分析的 AI 平台，提供無程式碼的文字分類器、情緒分析工具、關鍵字提取與視覺化儀表板。特別適合分析客服對話、社群留言、品牌聲量。

🛠️ 應用情境：

• 分析用戶回饋或問卷中的情緒傾向
• 將客服紀錄分為投訴、讚美、問題等分類
• 建立品牌監控系統

✅ 特點總結：

• 自定義分類模型（可用少量資料訓練）
• 內建資料管道（pipeline）功能，串接第三方工具
• 有免費試用方案

---

5. Zams

🌟 工具亮點：

這款工具主打「5 分鐘內讓 AI 自動為你建模預測結果」，上傳資料後，AI 會自動完成清理、特徵工程、選擇模型，並讓你直接問問題取得結果。

🛠️ 應用情境：

• 銷售預測：上傳 CRM 客戶資料，預測誰可能成交
• 產品預測：根據過去數據預測未來需求
• 流失分析：預測哪些用戶可能退訂

✅ 特點總結：

• 零程式碼分析流程
• AI 自動推薦適合的預測模型
• 報告可視化簡潔、易於分享

---

6. Akkio

🌟 工具亮點：

Akkio 是一站式的 AI 數據分析與預測平台，除了基本的預測模型，還內建了資料視覺化與自動化流程建立（例如自動推播預測結果到 Slack）。

🛠️ 應用情境：

• 建立用戶流失預測模型並自動通知業務
• 將預測結果整合進 CRM
• 行銷活動分析與成效預測

✅ 特點總結：

• 支援與 Zapier、Make 整合
• 適合中小企業自建 AI 報表流程
• 操作介面非常現代化、易上手

---

7. DataRobot

🌟 工具亮點：

DataRobot 是企業級 AutoML 平台，具備完整的資料前處理、模型訓練、評估與部署流程，還可建立 AI Agents 來協助使用者與資料互動。

🛠️ 應用情境：

• 金融公司風險模型建構
• 醫療健康產業預測與決策支援
• 運輸與供應鏈管理優化

✅ 特點總結：

• 強大的模型訓練與 MLOps 能力
• 支援多語系、自動生成洞察
• 提供 API 串接與自定 Agent 架構

---

8. Qlik AutoML

🌟 工具亮點：

Qlik 是老牌的 BI 平台，近年加入了 AutoML 與生成式 AI 助手功能，可讓非技術人員直接使用自然語言問資料、建立預測模型，並整合進原有的儀表板中。

🛠️ 應用情境：

• 管理者查詢營運 KPI
• 分析存貨週期與最佳進貨時機
• 在 Qlik 儀表板中嵌入預測模型

✅ 特點總結：

• 與 Qlik Sense 深度整合
• 自然語言查詢 + 自動機器學習
• 適合有既有 BI 流程的企業

---

9. Microsoft Power BI + Copilot

🌟 工具亮點：

Power BI 本身是企業常用的數據儀表板工具，自從加入 Copilot 生成式 AI 助手後，用戶可以用自然語言生成視覺化圖表、撰寫 DAX 語句、問資料洞察。

🛠️ 應用情境：

• 老闆問「哪個部門營收最高？」→ Copilot 自動生成圖表
• 新手不熟 DAX，也能靠 AI 建立計算欄位
• 整合 Excel、Teams、Azure 等 Microsoft 生態

✅ 特點總結：

• 微軟全平台整合
• 對企業用戶極具吸引力
• AI 助手可學習企業內部資料上下文

---

10. Glean AI

🌟 工具亮點：

Glean AI 專注於支出與發票的智慧分析，運用 AI Agent 技術協助財務團隊從雜亂數據中抓出關鍵訊息與異常行為，減少人為錯誤與作業負擔。它能自動比對發票、合約、付款紀錄，進行供應商分析、預算建議與付款提醒，並與 NetSuite、QuickBooks、Xero 等主流系統無縫整合。

🛠️ 應用情境：

• 財務團隊希望對支出進行更細緻分析與風險管控
• 成長型新創希望用少量人力處理大量發票與付款資料
• 協助 CFO 團隊快速生成財報與策略建議，節省 30~50% 分析時間

適合對象： 財務部門、中小企業管理者、採購與營運主管

---

工具名稱	特色亮點	是否需程式基礎	適合對象
ChatGPT + Code Interpreter	自然語言驅動資料分析，圖表/統計/解釋一氣呵成	不需要	資料分析新手、自媒體經營者
Pandas AI	結合 Pandas 的 Python 對話式資料分析	需要 Python 基礎	資料分析師、Python 使用者
Polymer	一鍵把 Google Sheet 變成互動儀表板	不需要	行銷、業務、創業者
Medalia(MonkeyLearn)	文字分析專家：情緒、關鍵詞、分類全包	不需要	客服、品牌、公關部門
Zams	無程式建模，快速預測分析	不需要	PM、創業者、商業分析
Akkio	支援 Zapier，分析即自動化	不需要	中小企業、自動化需求者
DataRobot	企業級 AutoML 平台，支援 AI Agent 設計	部分需要	大型企業、專業分析師
Qlik AutoML	老牌 BI 工具加入 AI 助手支援	不需要	企業分析部門
Power BI + Copilot	Microsoft 生態整合強大，自然語言查詢	不需要	企業決策層、IT 部門
Glean AI	發票與支出自動分析，幫助財務做出智慧決策	不需要	財務主管、營運管理者

🔚 結語：AI Agent 讓數據分析不再遙不可及

從這十款工具可以看出，2025 年的數據分析門檻已經不再是程式能力，而是「能不能提出好的問題」。AI Agent 能解讀你的問題、執行分析任務，並以人類能理解的方式回應結果。

如果你還在 Excel 中苦苦拉圖表、寫 SQL 撈資料，不妨嘗試上述工具，讓 AI 代理人成為你分析決策的強力夥伴。未來不是只有數據科學家才能看懂數據，每個人都能成為資料驅動的行動者。

最新線上課程

---