Continual-现代数据堆栈-预测模型-SQL-Continual-现代数据堆栈的运营人工智能

Continual
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Continual-现代数据堆栈的运营人工智能
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预测模型
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5000+人工智能工具探索AI,释放你的潜能产品介绍
Continual是一款操作性人工智能平台,旨在帮助在现代数据堆栈上构建预测模型。用户可以轻松地在流行的云数据平台(如BigQuery、Snowflake、Redshift和Databricks)上创建预测模型。Continual简化了构建和维护预测模型的过程,通过简单的SQL或dbt声明,无需复杂的工程或基础设施(如MLOPS平台)。功能也可以在团队之间共享,加速模型开发。在Continual上构建的模型不断改进,因此预测始终是最新的。数据和模型直接存储在仓库中,易于操作和BI工具访问。Continual非常灵活,可用于预测客户流失、库存需求和客户生命周期价值等业务场景。Continual专为热爱SQL和dbt的现代数据团队设计,但同样适用于数据科学家,他们可以通过集成Python来扩展平台。Continual的声明性方法使其易于与分析和数据团队合作。
5000+人工智能工具探索AI,释放你的潜能主要功能
Continual主要功能包括: 1. 在流行的云数据平台上创建预测模型; 2. 简化构建和维护预测模型的过程,通过简单的SQL或dbt声明; 3. 功能可以在团队之间共享,加速模型开发; 4. 模型不断改进,预测始终是最新的; 5. 数据和模型直接存储在仓库中,易于操作和BI工具访问; 6. 可用于预测客户流失、库存需求和客户生命周期价值等业务场景; 7. 专为热爱SQL和dbt的现代数据团队设计,但同样适用于数据科学家,他们可以通过集成Python来扩展平台; 8. 声明性方法使其易于与分析和数据团队合作。
如何使用
使用Continual非常简单,只需按照以下步骤即可: 1. 在流行的云数据平台上安装Continual; 2. 使用简单的SQL或dbt声明创建预测模型; 3. 将功能共享给团队,加速模型开发; 4. 模型不断改进,预测始终是最新的; 5. 数据和模型直接存储在仓库中,易于操作和BI工具访问; 6. 可用于预测客户流失、库存需求和客户生命周期价值等业务场景; 7. 可以通过集成Python来扩展平台; 8. 声明性方法使其易于与分析和数据团队合作。
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