Die neuesten Улучшение анализа данных-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten Улучшение анализа данных-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Улучшение анализа данных

  • Erstellen Sie mühelos Tabellenkalkulationsformeln mit KI-Unterstützung.
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    Was ist Spreadsheet Formula Generator & Formula Bot?
    Der Tabellenkalkulationsformel-Generator & Formelbot ist ein transformatives Werkzeug, das dazu entwickelt wurde, Formeln für Tabellenkalkulationen wie Excel und Google Sheets unter Verwendung von künstlicher Intelligenz zu generieren. Benutzer können einfach ihre Anforderungen in einfachen Worten eingeben, und das Tool wandelt sie in die entsprechende Tabellenkalkulationsformel um. Dies reduziert erheblich die Zeit und den Aufwand für die Erstellung von Formeln, sodass es für alle Benutzerstufen zugänglich ist. Darüber hinaus hilft der Generator bei der Suche nach Lösungen für komplexe Berechnungen und gewährleistet Genauigkeit, sodass sich die Benutzer mehr auf die Datenanalyse anstatt auf die Syntax konzentrieren können.
  • Ein auf LLM basierender Agent, der dbt SQL generiert, Dokumentation abruft und KI-gesteuerte Codevorschläge sowie Testempfehlungen bietet.
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    Was ist dbt-llm-agent?
    dbt-llm-agent nutzt große Sprachmodelle, um die Interaktion von Daten-Teams mit dbt-Projekten zu transformieren. Es ermöglicht Benutzern, ihre Datenmodelle in einfachem Englisch zu erkunden und abzufragen, high-level Prompts in SQL umzuwandeln und Dokumentation der Modelle sofort abzurufen. Der Agent unterstützt mehrere LLM-Anbieter—OpenAI, Cohere, Vertex AI—und integriert sich nahtlos in die Python-Umgebung von dbt. Außerdem bietet er KI-gesteuerte Codeüberprüfungen, schlägt Optimierungen für SQL-Transformationen vor und kann Modelltests generieren, um die Datenqualität zu validieren. Durch die Einbindung eines LLM als virtuellen Assistenten innerhalb des dbt-Workflows reduziert dieses Tool manuelle Codierungsaufwände, verbessert die Dokumentationsfindung und beschleunigt die Entwicklung und Wartung robuster Datenpipelines.
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