坐在办公室沙发上看着笔记本电脑的女人

数据科学家和分析师

正如您所知,数据不仅仅是数字——它是等待被发现的业务价值. 而你用来释放价值的数据需要被信任和可靠.

无论是业务分析师还是数据科学家, 你在解决问题,创造机会, 但是时间有限, 你需要将这些时间用于合作生成并分享受数据驱动的见解——而不是重复, 耗时的任务,如数据输入或编写代码.

有了正确的工具,你就有能力解锁你的数据, 避免容易出错的数据转换, 消除复杂性并加速分析,以提高企业回答更多问题的能力,并利用所有数据实现更快的时间价值.

手拿着一个模拟的地球仪

每个人的数据

数据和业务分析师我们的无编码数据转换和机器学习解决方案意味着您可以使用分析来评估业务运营, 理解新的需求,并向业务团队交付数据驱动的建议. 自动化流程意味着由数据驱动的基于个人和团队的项目可以更快地交付价值,因为重点放在洞察发现上, 而不是完成耗时的数据管理任务. 分析的结果很容易理解,也很容易在整个组织中共享.

数据科学家你的时间很宝贵,而且需求量很大. 花时间构建模型原型, 对于耗时的任务,如数据访问,则不适用, 数据转换和特征工程, 或模型测试. 使用先进的ML算法(如深度学习)构建和部署说明性策略. 自动无错误代码生成意味着您可以快速有效地构建工作流,包括使用交互界面的复杂模型,并将它们放入用R编写的现有分析应用程序中, Python, 情景应用程序, PMML, 或其他语言.

数据工程师:在构建集中组织信息收集和存储的数据管道时,不要让现有的IT和遗留的基础设施妨碍您的工作. 数据是否结构化, 非结构化, 或者是从边缘设备实时传输的数据, 按照您认为最好的方式构建存储环境. 我们的平台集成了大数据和云解决方案,以及数据库到数据仓库. 使您的组织能够使用许多数据源,而不管其格式如何. 集中查找可信数据集的位置,并管理谁可以在分析项目中使用这些数据集.

三个人指着电脑屏幕

适合工作的工具

将包括数据转换和机器学习建模在内的整个工作流打包为一个单独的部署包. 在您构建新模型时,重新利用现有工作流的元素. 从数据访问到特征工程, 测试和培训分析模型, 从模型评分到部署, 一个具有易于使用的预先配置任务的单一工具允许所有技能的人使用数据分析来解决复杂的问题.

你是否专门从事信用风险缓解, 金融诈骗, 产品生命周期管理, 或者市场分析(列举一些专业领域), Altair确保使用单一的真相来源进行准确和协作性的分析和报告.

男人和女人在电脑上看数据

如何更好地利用你的数据

使用静止数据或动态数据来回答棘手的问题和解决复杂的问题. 将困难和混乱的数据转换为可信、准确和受治理的数据. 在一个集中的环境中与业务和分析团队协作, 消除数据竖井,避免重复工作.

Altair数据分析:可伸缩、可扩展、可信任、开放-适用于所有数据类型

  • 数据准备:自动化数据收集, 数据清理, 以及数据转换任务,并使用这些数据做出正确的决策.

  • 数据分析和机器学习:利用先进的机器学习和人工智能来理解是什么影响了你的业务. 快速可视化将影响决策制定的数据.

  • 流处理和可视化:实时可视化操作性能, 并立即发现异常, 趋势, 并在实时数据流和时间序列数据中聚类.

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体验Altair数据分析产品的不同之处. 功能齐全的, 您可以使用有限期限的许可证来探索ope苹果客户端如何改变您的业务.

连接和转换不同的数据,用于预测分析和机器学习. 结合历史和实时数据,从所有数据中做出明智的决定.

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