Analyzr 사용 방법
데이터 소스 선택: 모델 구축의 기초가 될 제1자 및 제3자 소스의 데이터를 집계합니다.
변수 및 알고리즘 선택: 모델에 공급할 변수를 선택하고 데이터 세트에 가장 적합한 알고리즘을 선택합니다.
모델 훈련: Analyzr가 데이터를 인코딩하고 결과를 계산하도록 합니다. 모델 결과를 검토하고, 필요에 따라 변수나 알고리즘을 수정하여 결과를 개선합니다.
인사이트 확보: 실행 가능한 인사이트와 모델 출력을 통해 비즈니스를 다음 단계로 이끌어갑니다.
머신 러닝 모델 구축: 코드 없는 사용자 인터페이스를 사용하여 머신 러닝 모델을 빠르게 구축합니다.
출력 검토: 최종 사용자가 검토할 수 있는 모델 출력에 접근합니다.
사용 사례에 적용: 클러스터링, 성향 점수 매기기, 회귀 분석, A/B 테스트와 같은 사용 사례에 모델 결과를 적용합니다.
Analyzr 자주 묻는 질문
Analyzr는 B2B 판매 및 마케팅 분석가를 위해 설계된 노코드 머신러닝 및 예측 분석 플랫폼입니다. 사용자가 코딩 없이 성향, 회귀, 클러스터링 모델을 구축할 수 있습니다.
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