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Coworker AI

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Beschreibung

Infer ist eine End-to-End-Machine-Learning-(ML)-Analyseplattform, die die Beziehung zwischen ML und SQL revolutioniert. Sie bietet einen innovativen Ansatz, genannt SQL-inf, der komplexe Analyseaufgaben vereinfacht, während die Genauigkeit erhalten bleibt. Mit Infer können Analysten leicht Geschäftsprobleme lösen, indem sie seine leistungsstarken SQL-Befehle nutzen.Eines der Schlüsselmerkmale von Infer ist der Coworker AI, der als persönlicher Analyseassistent fungiert. Coworker AI bietet automatisierte Visualisierungen und Einblicke, nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Analysten zu relevanten Datenerzählungen zu führen. Diese Funktion spart Zeit und steigert die analytische Effizienz.Infer bietet auch eine Storytelling-Funktionalität, die es Analysten ermöglicht, Daten in fesselnde Erzählungen zu verwandeln. Indem es über einfache Zahlen hinausgeht, macht dieses Feature Einblicke verständlicher und handlungsorientierter und fesselt das Publikum.Darüber hinaus ermöglicht Infer die Operationalisierung von Analysen durch Automatisierung von Aufgaben und Planung. Analysten können ihre datengesteuerten Einblicke mühelos in den täglichen Betrieb einbinden und sicherstellen, dass die Einblicke immer zeitnah und relevant sind.In Bezug auf Anwendungsfälle unterstützt Infer eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich Churn-Analyse, Textanalyse, Kundensegmentierung, Lead-Scoring, Nachfrageprognose, Benutzerähnlichkeitssuche, Lebenszeitwertanalyse, Produktanalytik, Marketinganalytik, Konversionsanalyse, Betrugsanalyse und Kredit-Scoring.Zusätzlich integriert sich Infer nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und ermöglicht es Analysten, Daten an einem Ort zu verknüpfen und zu konsolidieren. Dies stellt sicher, dass alle Informationen aktuell und analysierbereit sind.Insgesamt verleiht Infer Analysten Superkräfte, die es ihnen ermöglichen, Einblicke zu finden, Vorhersagen zu treffen, Muster zu identifizieren und Geschäftsprobleme effektiv zu lösen, ohne dass fortgeschrittene Abschlüsse in ML erforderlich sind.

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Vorteile

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