PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets

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PredictEasy 透過無需編碼的方法簡化數據分析。非常適合初學者輕鬆地可視化和預測趨勢。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
定價:
Jun 24 2024
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PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets

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PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets
PredictEasy 透過無需編碼的方法簡化數據分析。非常適合初學者輕鬆地可視化和預測趨勢。
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Jun 24 2024
精選

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 是什麼?

PredictEasy 提供一個無需編碼的平台,用於預測分析和數據可視化。它允許用戶輕鬆分析數據、預測趨勢,並在無需編碼專業知識的情況下做出數據驅動的決策。配備如 AutoML 能力、數據整合和互動儀表板等功能,PredictEasy 設計的目的是使複雜的數據分析對每個人都可及,提升商業智慧和績效。

誰會使用 PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets?

  • 商業分析師
  • 數據科學家
  • 行銷人員
  • 醫療專業人員
  • 電信運營商

如何使用 PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets?

  • 步驟1:在 PredictEasy 平台上註冊。
  • 步驟2:從各種來源導入數據。
  • 步驟3:使用無需編碼的工具清理和預處理數據。
  • 步驟4:使用互動圖表和儀表板可視化數據。
  • 步驟5:應用 AutoML 模型預測趨勢和結果。
  • 步驟6:分析結果並生成報告。
  • 步驟7:與您的團隊共享見解以便進行協作決策。

平台

  • web
  • chrome

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的核心特徵與益處

主要功能

  • 無需編碼的工具
  • AutoML 能力
  • 互動儀表板
  • 來自各種來源的數據整合
  • 預測分析
  • 數據可視化

優點

  • 簡化無需編碼的數據分析
  • 初學者易於接觸
  • 提升商業智慧
  • 支持數據驅動的決策
  • 提高績效和效率

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的主要使用案例與應用

  • 商業智慧
  • 市場趨勢分析
  • 銷售預測
  • 醫療分析
  • 電信績效分析

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的優點與缺點

優點

提供無需編程技巧即可利用人工智慧和機器學習的無程式碼介面。
自動化機器學習,快速且準確地建立預測模型。
內建分析工具,如主成分分析(PCA)、變異數分析(ANOVA)及相關性分析,皆已整合於平台中。
實時物聯網(IoT)數據分析,具備可擴充及可配置的解決方案。
多重數據整合及無縫視覺化,實現全面數據探索。
自動化的洞察和報告,協助企業決策。
快速部署預測模型,即時實現商業價值。

缺點

沒有關於開源可用性或開發者社群的資訊。
找不到關於手機應用程式或擴充功能的直接連結或資訊。
價格細節未在首頁明確呈現。

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的定價

有免費方案No
免費試用詳情
定價模式
是否需要信用卡No
付款起點
有終身方案No
計費頻率
最新價格,請訪問: https://predicteasy.com

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的常見問答

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 公司信息

  • 網站: https://predicteasy.com
  • 公司名稱: PredictEasy
  • 支持郵件: [email protected]
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

PredictEasy: NoCode ML for Google Sheets 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
566
平均訪問時長
00:00:00
每次訪問的頁面數
1.03
跳出率
39.55%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量

地理位置

前 2 區域
Philippines
51.1%
United States
48.9%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版

流量來源

Search
38.32%
Direct
38.20%
Referrals
13.22%
Social
7.89%
Paid Referrals
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