aprendizaje automático y análisis avanzado
Aprovecha los Scripts de Datos para
Realiza análisis avanzados de datos y estadísticas en todos tus conjuntos de datos ClicData utilizando Python.
Vas a ❤️️ Scripts de Datos...
Editor de scripts Python incorporado
✔ Escribe scripts Python personalizados directamente en la aplicación utilizando nuestro módulo Scripts de Datos.
✔ Utiliza conjuntos de datos de tu cuenta ClicData, añade parámetros y variables, o envía los resultados de tus scripts a un nuevo conjunto de datos.
✔ Aprovecha la IA para generar código a partir de consultas en lenguaje natural.
Configuración rápida con las bibliotecas y paquetes preinstalados de
✔ Realiza análisis estadísticos avanzados, aprendizaje automático y mucho más utilizando bibliotecas integradas como Pandas, NumPy y SciPy.
✔ Empieza a trabajar con nuestros paquetes preinstalados o instala los tuyos propios.
Rendimiento total de la base de datos
✔ Ejecuta tus scripts Python de forma eficiente dentro de la plataforma.
Aprovecha la infraestructura, el rendimiento y la escalabilidad optimizados de la base de datos.
✔ Los Scripts de Datos eliminan los problemas de sobrecarga de disco para que puedas ejecutar otras tareas al mismo tiempo
✔ Supervisa los porcentajes de uso de CPU y memoria para garantizar un rendimiento y una gestión de recursos óptimos.
Tareas automatizadas y actualizaciones de datos
✔ Programa la ejecución de scripts Python a intervalos específicos.
✔ Reduce el riesgo de error humano y libera recursos para el trabajo de alto valor.
✔ Alimenta tus modelos con datos actualizados que garanticen una visión precisa y oportuna.
Un módulo de Python Scripting, infinitas posibilidades
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Tendencias
Las tendencias de los datos se refieren al análisis de patrones y tendencias dentro de un conjunto de datos a lo largo del tiempo. Consiste en examinar puntos de datos a lo largo de un periodo concreto para identificar la dirección y la magnitud de los cambios en los datos.
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Causa y efecto
La causa y el efecto pueden explorarse utilizando técnicas estadísticas como el análisis de regresión, el análisis de correlación y los métodos de inferencia causal.
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Detección de patrones
La detección de patrones es el proceso de identificar tendencias o patrones recurrentes en los datos. Consiste en utilizar algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar datos e identificar patrones que pueden no ser fácilmente observables a simple vista.
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Análisis de valores atípicos
El análisis de valores atípicos es el proceso de identificar y analizar puntos de datos que son significativamente diferentes de la mayoría de los datos de un conjunto de datos. Estos puntos de datos, conocidos como valores atípicos, pueden deberse a errores de medición, errores en la introducción de datos o representar sucesos o comportamientos inusuales.
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Análisis del sentimiento
El Análisis de Sentimiento y la Minería de Opinión se utilizan para identificar y extraer información subjetiva del texto, como reseñas, publicaciones en redes sociales y artículos de noticias. Su objetivo es determinar si el sentimiento expresado en el texto es positivo, negativo o neutro.
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Análisis de diagnóstico
Identificar la causa raíz de un problema o cuestión. Se utiliza para solucionar problemas y fundamentar la mejora de los procesos, por ejemplo, para explicar por qué un determinado producto rinde menos de lo esperado, determinar la causa de las reclamaciones de los clientes o analizar la causa raíz de un cuello de botella en un proceso.
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Análisis predictivo
Se trata de utilizar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre acontecimientos o comportamientos futuros basándose en datos históricos. Se utiliza para prever resultados futuros y fundamentar la planificación estratégica.
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Programación
Utiliza Python para ir más allá del análisis de datos y el aprendizaje automático, y desarrolla nuevas conexiones mediante API o desguaza datos online para la cobertura de marca, la gestión de crisis o cualquier otro caso de uso empresarial.
