Pecan

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Recensioni sui prezzi di Pecan

(2)
CF
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Acceleratore di Analisi"
Cosa ti piace di più di Pecan?

Estremamente facile da usare e molto funzionale per quello che è. Accelera il tempo di sviluppo dei modelli da mesi a settimane. Mostra anche molti elementi utili, come quali componenti sono efficaci nello sviluppo del modello. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Pecan?

L'automazione e i flussi di dati richiedono un po' di tempo per essere elaborati per gli elementi ricorrenti. Una volta impostati sono ottimi, ma la scoperta iniziale può essere un po' impegnativa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Commercio e sviluppo internazionale
AC
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Supporto eccezionale e una piattaforma ben strutturata"
Cosa ti piace di più di Pecan?

Come qualcuno che non ha un background in ingegneria dei dati o scienza dei dati, la guida fornita dal team di supporto ci ha aiutato a configurare facilmente i nostri primi modelli. Siamo stati in grado di migliorare la velocità e la qualità delle nostre previsioni, oltre a ottenere preziose intuizioni sui nostri dati. Il team di Pecan ha fatto un lavoro straordinario nel darci piccoli miglioramenti che erano facili da comprendere e implementare. La funzione di chat AI per le query SQL ci ha aiutato enormemente. Principalmente, essere in grado di controllare la Domanda Predittiva così come gli attributi influenti è stato un grande vantaggio e ha eliminato la sensazione di avere una scatola nera completa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Pecan?

Sebbene Pecan offrisse molti vantaggi per il nostro caso d'uso particolare, purtroppo manca ancora di funzionalità per rilevare derive o anomalie nei dati, così come la capacità di segnalare tendenze inaspettate—capacità che sarebbero state estremamente utili per noi. Inoltre, senza l'eccellente supporto fornito dal Team di Pecan, impostare un modello efficace che avesse realmente beneficiato le nostre operazioni quotidiane sarebbe stato piuttosto impegnativo, dato che avevamo poca esperienza in algoritmi e modelli di ML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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