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Je trouve l'approche du canvas pour l'analyse de données très intuitive, et elle facilite les explorations approfondies des questions d'insights tout en présentant une image claire des étapes de mon travail. La capacité de Count à importer rapidement et à faire correspondre des données csv statiques avec des requêtes de l'entrepôt de données le rend particulièrement précieux lorsqu'on travaille avec une gamme d'entrées.
J'ai également trouvé que Count est un moyen efficace de collaborer et de partager des insights avec les parties prenantes, à la fois dans un format de rapport classique et dans un canvas qui leur permet d'explorer davantage par eux-mêmes. La rapidité avec laquelle je peux construire et éditer des visuels dans le canvas est incroyablement utile lorsque j'ai besoin de donner des réponses claires à des requêtes ad hoc.
L'équipe de Count est également très réactive aux demandes de support. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il y a quelques limitations - Count ne peut importer que des packages qui sont soit dans pyodide, soit un package python pur.
Le formatage peut parfois poser problème - dans le passé, j'ai construit un canevas à partager, puis j'ai constaté que certains éléments visuels avaient légèrement changé avec une mise à jour.
Le principal problème que j'avais auparavant était que Count ralentissait beaucoup pour des canevas très grands, mais je pense qu'ils ont maintenant une solution pour cela dans laquelle DuckDB fonctionne sur le serveur à la place. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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