machine learning e análise avançada
Aproveita os Data Scripts para
Efectua análises de dados e estatísticas avançadas em todos os conjuntos de dados ClicData utilizando Python.
Vais para ❤️️ Data Scripts...
Editor de scripts Python incorporado
✔ Escreve scripts Python personalizados diretamente no aplicativo usando nosso módulo Data Scripts.
✔ Usa conjuntos de dados da tua conta ClicData, adiciona parâmetros e variáveis ou envia os resultados do teu script para um novo conjunto de dados.
✔ Aproveita a IA para gerar código a partir de consultas de linguagem natural.
Configuração rápida com packages pré-instalados
✔ Realiza análises estatísticas avançadas, machine learning e muito mais utilizando bibliotecas incorporadas como Pandas, NumPy e SciPy.
✔ Começa a trabalhar com os nossos packages pré-instalados ou instala os teus próprios packages.
Desempenho total da base de dados
✔ Executa os teus scripts Python de forma eficiente dentro da plataforma. Aproveita a infraestrutura de banco de dados otimizada, o desempenho e a escalabilidade.
✔ Os scripts de dados eliminam os problemas de sobrecarga de disco para que possas executar outras tarefas ao mesmo tempo.
✔ Monitoriza as percentagens de utilização da CPU e da memória para garantir um desempenho e uma gestão de recursos ideais.
Tarefas automatizadas e actualizações de dados em
✔ Agenda a execução de scripts Python em intervalos específicos.
✔ Reduz o risco de erro humano e liberta recursos para trabalho de alto valor.
✔ Alimenta os teus modelos com dados actualizados, garantindo insights precisos e oportunos.
Um módulo Python Scripting, possibilidades infinitas
-
Tendências
A tendência dos dados refere-se à análise de padrões e tendências num conjunto de dados ao longo do tempo. Envolve a análise de pontos de dados durante um período específico para identificar a direcção e a magnitude das alterações nos dados.
-
Causa e efeito
A causa e o efeito podem ser explorados utilizando técnicas estatísticas como a análise de regressão, a análise de correlação e os métodos de inferência causal.
-
Detecção de padrões
A detecção de padrões é o processo de identificação de tendências ou padrões recorrentes nos dados. Envolve a utilização de algoritmos estatísticos e de aprendizagem automática para analisar dados e identificar padrões que podem não ser facilmente observáveis a olho nu.
-
Análise de Outlier
A análise de outliers é o processo de identificação e análise de pontos de dados que são significativamente diferentes da maioria dos dados num conjunto de dados. Estes pontos de dados, conhecidos como outliers, podem dever-se a erros de medição, erros de introdução de dados ou representar eventos ou comportamentos invulgares.
-
Análise de sentimentos
A análise de sentimentos e o Opinion Mining são utilizados para identificar e extrair informações subjectivas de textos, como críticas, publicações nas redes sociais e artigos noticiosos. O seu objectivo é determinar se o sentimento expresso no texto é positivo, negativo ou neutro.
-
Análise de diagnóstico
Identificar a causa principal de um problema ou questão. É utilizada para resolver problemas e informar a melhoria do processo, por exemplo, porque é que um determinado produto não está a ter um bom desempenho, para determinar a causa das queixas dos clientes ou para analisar a causa principal de um estrangulamento do processo.
-
Análise preditiva
Isto envolve a utilização de modelos estatísticos e algoritmos de aprendizagem automática para fazer previsões sobre eventos ou comportamentos futuros com base em dados históricos. É utilizado para prever resultados futuros e informar o planeamento estratégico.
-
Programação
Utiliza Python para ir além da análise de dados e da aprendizagem automática, e desenvolve novas ligações através de API ou dados online para cobertura de marcas, gestão de crises ou qualquer outro caso de utilização empresarial.
