Qlik Predict Funktionen

Wie in 20 Qlik Predict Bewertungen berichtet. Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor 25 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an 26 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten 31 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten 31 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet Modellierungsfunktionen 29 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme 30 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 29 Qlik Predict Bewertungen. Generiert Berichte über die Datenleistung

Wie in 26 Qlik Predict Bewertungen berichtet. Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform

Wie in 28 Qlik Predict Bewertungen berichtet. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Wie in 29 Qlik Predict Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle 28 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen Diese Funktion wurde in 27 Qlik Predict Bewertungen erwähnt.

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 21 Qlik Predict Bewertungen erwähnt.

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 11 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache 18 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 27 Qlik Predict Bewertungen. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 27 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen Diese Funktion wurde in 28 Qlik Predict Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren 26 Rezensenten von Qlik Predict haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.