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Ich finde den Canvas-Ansatz zur Datenanalyse sehr intuitiv, und er erleichtert tiefgehende Einblicke in Fragestellungen, während er ein klares Bild der Schritte meiner Arbeit präsentiert. Die Fähigkeit von Count, statische CSV-Daten schnell zu importieren und mit Datenbankabfragen abzugleichen, macht es besonders wertvoll, wenn man mit einer Vielzahl von Eingaben arbeitet.
Ich habe auch festgestellt, dass Count eine effektive Möglichkeit ist, um mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten und Erkenntnisse zu teilen, sowohl in einem klassischen Berichtsformat als auch in einem Canvas, das es ihnen ermöglicht, selbst weiter zu erkunden. Die Geschwindigkeit, mit der ich Visualisierungen im Canvas erstellen und bearbeiten kann, ist unglaublich nützlich, wenn ich klare Antworten auf Ad-hoc-Anfragen geben muss.
Das Count-Team ist auch sehr reaktionsschnell bei Anfragen nach Unterstützung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt ein paar Einschränkungen - Count kann nur Pakete importieren, die entweder in pyodide oder ein reines Python-Paket sind.
Die Formatierung kann manchmal ein Problem sein - in der Vergangenheit habe ich eine Leinwand erstellt, die geteilt werden sollte, und dann festgestellt, dass sich bestimmte visuelle Elemente mit einem Update leicht verändert haben.
Das Hauptproblem, das ich zuvor hatte, war, dass Count bei sehr großen Leinwänden stark verlangsamte, aber ich denke, sie haben jetzt eine Lösung dafür, bei der DuckDB stattdessen auf dem Server läuft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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