Analyzrの使用方法
データソースの選択: モデル構築の基盤として、第一者および第三者のソースからデータを集約します。
変数とアルゴリズムの選択: モデルに供給する変数を選択し、データセットに最適なアルゴリズムを選びます。
モデルのトレーニング: Analyzrにデータをエンコードさせ、結果を計算させます。モデルの結果を確認し、必要に応じて変数やアルゴリズムを修正して結果を洗練させます。
インサイトの取得: 実行可能なインサイトとモデルの出力を活用して、ビジネスを次のレベルに引き上げます。
機械学習モデルの構築: ノーコードのユーザーインターフェースを使用して、機械学習モデルを迅速に構築します。
出力の確認: エンドユーザーが確認できるように、ネイティブシステムにフィードバックされるモデルの出力にアクセスします。
ユースケースへの適用: クラスタリング、傾向スコアリング、回帰分析、A/Bテストなどのユースケースにモデルの結果を適用します。
Analyzrのよくある質問
Analyzrは、B2Bの営業およびマーケティングアナリスト向けに設計されたノーコードの機械学習および予測分析プラットフォームです。コーディングなしで傾向モデル、回帰モデル、クラスタリングモデルを構築できます。
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