Pecan

Por Pecan.ai

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Reseñas de precios de Pecan

(2)
CF
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"Acelerador de Analítica"
¿Qué es lo que más te gusta de Pecan?

Tremendamente fácil de usar y muy funcional para lo que es. Acelera el tiempo de desarrollo de modelos de meses a semanas. También muestra muchos elementos útiles, como qué componentes son efectivos en el desarrollo del modelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Pecan?

La automatización y los flujos de datos requieren un poco de tiempo para procesarse en elementos recurrentes. Una vez configurados, son excelentes, pero el descubrimiento inicial puede ser un poco desafiante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usuario verificado en Comercio y desarrollo internacional
AC
Mediana Empresa (51-1000 empleados)
"Soporte excepcional y una plataforma bien equilibrada"
¿Qué es lo que más te gusta de Pecan?

Como alguien que no tiene experiencia en ingeniería de datos o ciencia de datos, la orientación proporcionada por el equipo de soporte nos ayudó a configurar fácilmente nuestros primeros modelos. Pudimos mejorar la velocidad y calidad de nuestras predicciones, así como obtener valiosos conocimientos sobre nuestros datos. El equipo de Pecan hizo un trabajo increíble al darnos pequeñas mejoras que fueron fáciles de entender e implementar. La función de chat de IA para las consultas SQL nos ayudó enormemente. Principalmente, poder controlar la Pregunta Predictiva así como los atributos influyentes fue un gran positivo y eliminó la sensación de tener una caja negra completa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Pecan?

Aunque Pecan ofrecía muchas ventajas para nuestro caso de uso particular, desafortunadamente todavía carece de funciones para detectar desviaciones o anomalías en los datos, así como la capacidad de señalar tendencias inesperadas, capacidades que nos habrían sido extremadamente útiles. Además, sin el excelente soporte proporcionado por el equipo de Pecan, configurar un modelo efectivo que realmente beneficiara nuestras operaciones diarias habría sido bastante desafiante, ya que teníamos poca experiencia en algoritmos y modelos de ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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