数据科学分析 & 商业智能

花更多的时间专注于可靠数据的数据科学.

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分析更. 争论不.

更快的数据准备意味着效率的提高和更快 价值的转换.

高效地准备正确的数据

美人可以提供受治理的数据,所以你需要的指标 是预定义的、可重用的和可靠的吗. 这样就可以了 更容易收集、组合和提供来自连接的数据 来源直接到你的高级分析模型.

规范性分析是否使用流行的工具

从简单回归预测,到k-means 聚类客户细分-使用 你已经知道并喜欢构建的技术和工具 人工智能和机器学习模型 回答你最有价值的问题.

从模型输出中立即采取行动

通过交付,更快地从答案到结果 给利益相关者和其他人提供可操作的见解 端点. 在美人中合并模型输出和其他数据集 可视化数据,或调度和触发周围的动作 业务流程.

开始免费试用

通过免费试用,挖掘数据的真正商业价值 美人.

在数据科学工作流程中使用美人的好处...

节省时间

  • 用统一的机器学习消除数据移动 工作流在BigQuery
  • 使用整洁的数据集加速模型开发 构建BigQuery ML模型的查找器
  • 向业务用户提供预测指标,他们可以做到 利用美人的自助服务功能 实施他们

许多集成

  • 与R Studio和Jupyter Notebook的健壮数据连接
  • 大众化的人工智能分析技术与BigQuery, DataRobot、BIgSquid等科技合作伙伴
  • 可扩展的机器学习谷歌TensorFlow和 BigQuery集成

改善结果

  • 收紧反馈循环以更好地进行测试和优化 统计模型
  • 自动化操作以显示洞察并触发业务 流程
  • 推动你的最高价值的工作,以获得更大的影响 地点和方式

将美人与您喜欢的工具集成在一起

美人可以为您提供高级分析模型 使用清理后的数据集,这样您就可以花时间 建立模型而不是争论数据.

谷歌BigQuery标志

通过构建减少数据移动和增加反馈循环 预测模型到BigQuery数据库 预清理的数据从美人. 模型的表面输出 来帮助实现机器学习的价值 为您的业务运作的模型.

Jupyter标志

使用时利用来自美人的预建模数据 Python在您的Jupyter笔记本. 连接到 美人的API从预清理的对象发出查询 数据集,以帮助收紧反馈循环 减少准备数据的时间.

RStudio标志

通过SDK将美人集成到R-Studio中. 问题的API 从R-Studio打电话到地面预先清洗,预先准备 数据来自美人的数据模型.

公司可以在保留选择的同时,从数据中找到力量 在他们的数据栈中

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