निजी-प्रथम AI डेटा कार्यक्षेत्र डेटा निजी रहता हैविश्लेषण अपने काम को दर्शाता है

01 गोपनीयता-पहले डिजाइन द्वारा 02 पेशेवर विश्लेषण के लिए निर्मित 03 प्रश्न से रिपोर्ट तक बुद्धिमान

DataForest / गुणनफल

हर विश्लेषणात्मक कदम को स्थानीय रखें

स्थानीय मशीन लर्निंग से लेकर समीक्षा योग्य रिपोर्ट तक, DataForest पेशेवर विश्लेषण को स्पष्ट और पता लगाने योग्य रखता है।

विश्लेषण/लाइव ऐप स्क्रीन
DataForest / व्यावसायिक विश्लेषण
व्यावसायिक विश्लेषण, स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किया गयाविश्लेषण करें
किसी भी समय संपूर्ण विश्लेषण योजना और प्रक्रिया की समीक्षा करें।
समृद्ध विज़ुअलाइज़ेशन स्पष्ट निष्कर्षों के साथ सीधे संदेशों में दिखाई देते हैं।
17 चार्ट परिवार
व्यावसायिक विश्लेषण स्थानीय भविष्यवाणी और वर्गीकरण
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01/गहराई से विश्लेषण करें

व्यावसायिक विश्लेषण, स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किया गया

स्थानीय भविष्यवाणी और वर्गीकरण मॉडल चलाएं; योजनाएँ, रिकॉर्ड, चार्ट और निष्कर्ष एक ही कार्य में रहते हैं।

  • स्थानीय भविष्यवाणी और वर्गीकरण पेशेवर मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को सीधे अपनी मशीन पर चलाएं।
  • योजनाएं और रिकॉर्ड किसी भी समय संपूर्ण विश्लेषण योजना और प्रक्रिया की समीक्षा करें।
  • 17 चार्ट परिवार समृद्ध विज़ुअलाइज़ेशन स्पष्ट निष्कर्षों के साथ सीधे संदेशों में दिखाई देते हैं।
  • तेजी से रिपोर्टिंग एम्बेडेड टेम्पलेट PPT, Word, PDF और Excel निर्यात करते हैं; कोड पूरी तरह से कस्टम रिपोर्ट बना सकता है।
मूल्य निर्धारण
सुरक्षा/स्थानीय सीमा
DataForest / स्थानीय सुरक्षा
project / customer-churn input / raw-data sandbox / task-024 output / reports
भंडारण रेलिंग निष्पादन रेलिंग आउटपुट रेलिंग ⌁

02/स्थानीय रूप से रखें

तीन तकनीकी सुरक्षा रेलिंग

तीन तकनीकी सुरक्षा रेलिंग भंडारण, निष्पादन और आउटपुट को बाधित करती हैं ताकि संवेदनशील डेटा आपके कार्यक्षेत्र को कभी न छोड़े।

  • भंडारण रेलिंग प्रोजेक्ट इनपुट स्रोत और आउटपुट निर्देशिकाएं स्पष्ट रूप से अलग हैं।
  • निष्पादन रेलिंग प्रत्येक कार्य और कोड रन एक अलग सैंडबॉक्स में निष्पादित होता है।
  • आउटपुट रेलिंग प्रत्येक प्रोजेक्ट में स्वतंत्र आउटपुट स्टोरेज होता है, जिसमें क्रॉस-प्रोजेक्ट रीड और अनियंत्रित आउटपुट पर सख्त सीमाएं होती हैं।
  • पाथ डी-आईडेंटिफिकेशन मॉडल कभी वास्तविक स्थानीय निर्देशिका पथ प्राप्त नहीं करता।
मूल्य निर्धारण
वर्कफ़्लो / सबूत ट्रेल
DataForest / फोकस्ड निष्पादन
1निष्पादन से पहले योजना बनाएंजटिल काम कार्य से जुड़े विश्लेषण पथ के साथ शुरू होता है।
2निष्कर्षों के बाद सबूतहर प्रमुख निष्कर्ष उस पर आधारित सबूत द्वारा समर्थित होता है।
310,000 फाइल वर्कफ़्लोबड़ी फाइल-प्रोसेसिंग का काम स्थिरता और सुचारुरूप से चलता है।
निष्कर्षों के बाद सबूत

10,000 फाइल वर्कफ़्लो
निष्कर्षों के बाद सबूत

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03 / फोकस बनाए रखें

पहले योजना बनाएं; निष्कर्ष कार्य पर बने रहें

पहले योजना बनाएं, सबूत निष्कर्षों के बाद आते हैं, और निष्कर्ष कार्य से जुड़े रहते हैं ताकि जटिल, लंबे समय तक चलने वाला कार्य वर्तमान लक्ष्य पर केंद्रित रहे।

  • निष्पादन से पहले योजना बनाएं जटिल काम कार्य से जुड़े विश्लेषण पथ के साथ शुरू होता है।
  • निष्कर्षों के बाद सबूत हर प्रमुख निष्कर्ष उस पर आधारित सबूत द्वारा समर्थित होता है।
  • 10,000 फाइल वर्कफ़्लो बड़ी फाइल-प्रोसेसिंग का काम स्थिरता और सुचारुरूप से चलता है।
  • समान टोकन बजट के साथ स्पष्ट निष्कर्ष सामान्य वार्तालाप एजेंट की तुलना में, समान टोकन बजट अवधारणाओं को 80% तक कम करता है और अधिक सटीक, स्पष्ट निष्कर्ष प्रदान करता है।
मूल्य निर्धारण

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1-दिन के नि:शुल्क परीक्षण से शुरू करें, मासिक लचीलापन चुनें, या सतत उपयोग के लिए अनुशंसित वार्षिक योजना चुनें।

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सामान्य प्रश्न

सामान्य प्रश्न

ऐप डाउनलोड करने, स्थानीय नियंत्रण, भाषा समर्थन और स्वयं-सेवा सदस्यता विकल्पों के बारे में मुख्य प्रश्नों के उत्तर दें।

क्या मेरा डेटा स्थानीय रूप से या क्लाउड में संग्रहीत है?

DataForest स्थानीय-प्रथम डिज़ाइन किया गया है। आपका डेटा आपके इंफ्रास्ट्रक्चर पर रहता है जब तक कि आप स्पष्ट रूप से किसी अन्य ऑपरेटिंग मॉडल को चुन नहीं लेते।

कौन से फाइल फॉर्मेट्स समर्थित हैं?

उत्पाद दिशा में सामान्य एनालिटिक्स फॉर्मेट्स शामिल हैं जैसे कि CSV, JSON, Parquet, स्प्रेडशीट्स, और SQL-संयुक्त स्रोत।

क्या आप टीम ऑनबोर्डिंग प्रदान करते हैं?

हाँ। टीम योजनाओं में स्थानीय डिप्लॉयमेंट, साझा वर्कस्पेस, और आपके अपने ऑपरेटिंग वातावरण में रोलआउट के लिए सेटअप मार्गदर्शन शामिल हो सकता है।

क्या DataForest मौजूदा वर्कफ़्लो में फिट हो सकता है?

यह लक्ष्य है। हम वर्कस्पेस को आपके वर्तमान समीक्षा, विश्लेषण, और रिपोर्टिंग फ्लो के आस-पास रखते हैं, बजाय इसके कि किसी सामान्य प्रक्रिया को लागू करें।

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