分析更. 争论不.

更快的数据准备意味着更高的效率和更快的实现价值的时间.

高效地准备正确的数据

查找器可以提供受治理的数据,因此您需要的度量是预定义的、可重用的和可靠的. 它很容易收集, 将来自任何连接源的数据直接合并并输入到高级分析模型中.

规范性分析是否使用了流行的工具

从简单回归到预测, 对于客户细分的k-means聚类——使用你已经知道并喜欢的技术和工具来构建人工智能和机器学习模型,这些模型可以回答你的最高价值问题.

从您的模型输出中立即采取行动

更快地从答案中找到结果, 通过向您的涉众和其他端点提供可操作的见解. 合并模型输出与其他数据集在im体育可视化数据, 或者围绕业务流程调度和触发操作.

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im体育在数据科学工作流程中的好处...

节省时间

  • 在BigQuery中使用统一的机器学习工作流程消除数据移动
  • 通过使用来自im体育的整洁的数据集来构建BQML模型来加速模型开发
  • 立即向业务用户显示预测指标,并利用im体育独特的自助服务来操作它们

集成

  • 与R Studio和Jupyter Notebook的强大数据连接
  • 与BigQuery、datarrobot、BIgSquid和其他技术合作伙伴共同推广人工智能分析技术
  • 可扩展的机器学习与谷歌TensorFlow和BigQuery集成

更好的结果

  • 加强反馈循环,以帮助测试和优化统计模型
  • 自动化操作以呈现洞察力并触发业务流程
  • 推动你的最高价值,在更多的地方和方式中产生更大的影响

将im体育与您喜欢的工具集成在一起

im体育帮助您简单地为您的高级分析模型提供您的全部, 清理数据集,这样您就可以花时间构建模型,而不是纠缠数据.

通过使用来自im体育的预先清理的数据在BigQuery数据库中构建预测模型,消除数据移动并增加反馈循环. 表面输出的模型立即在im体育,以帮助使价值的机器学习模型为您的整个业务运作.

在您的jupiter笔记本中使用Python时,利用来自im体育的预建模数据. 直接连接到im体育的API,从im体育中任何预先清理的数据集发出查询. im体育可以帮助加强反馈循环,减少数据准备的时间.

将im体育完全集成到你的R-Studio,一个完整的SDK. 直接从R-Studio发出API调用到表面预清洁, 事先准备好, 整理来自im体育数据模型的数据.

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