AI 分析平臺(tái)-Turbular

AI 分析平臺(tái)-Turbular

專(zhuān)用API
服務(wù)商 服務(wù)商： Turbular
【更新時(shí)間: 2024.08.01】 Turbular是AI分析平臺(tái)，助數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)用戶(hù)做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。提供可視化儀表板、報(bào)告、預(yù)測(cè)分析，支持自然語(yǔ)言查詢(xún)。簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)提取，快速集成多種數(shù)據(jù)源，拖放界面創(chuàng)建視覺(jué)數(shù)據(jù)表示，含SaaS平臺(tái)和教程。
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什么是Turbular的AI 分析平臺(tái)?

Turbular 是一個(gè) AI 分析平臺(tái)，主要旨在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和業(yè)務(wù)用戶(hù)做出以數(shù)據(jù)為后盾的明智決策。它提供多種資源，包括可視化儀表板、報(bào)告生成和預(yù)測(cè)分析，以提供對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的更深入見(jiàn)解。Turbular 的一個(gè)主要特點(diǎn)是其人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析能力。用戶(hù)可以使用自然語(yǔ)言與平臺(tái)進(jìn)行交互，使他們能夠直接向系統(tǒng)提出查詢(xún)以收集數(shù)據(jù)見(jiàn)解。簡(jiǎn)化了提取有意義數(shù)據(jù)的過(guò)程，并減少了通常花在數(shù)據(jù)提取上的時(shí)間。該平臺(tái)還提供與各種數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、Excel 文件）和 BigQuery 等云平臺(tái)的快速集成功能。憑借其易于使用的拖放界面，Turbular 允許用戶(hù)創(chuàng)建視覺(jué)上引人注目的數(shù)據(jù)表示。它還包括一個(gè) SaaS 平臺(tái)，使用戶(hù)能夠即時(shí)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。最后，Turbular 提供了廣泛的教程和指南，以幫助用戶(hù)連接到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)并有效地使用 AI Data Analyst。

 

Turbular的AI 分析平臺(tái)有哪些核心功能？

  1. 數(shù)據(jù)分析：使用AI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，快速獲取見(jiàn)解。
  2. 構(gòu)建儀表板：創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化儀表板，直觀展示關(guān)鍵指標(biāo)。
  3. 生成報(bào)告：自動(dòng)生成數(shù)據(jù)報(bào)告，輔助業(yè)務(wù)決策。
  4. 客戶(hù)生命周期價(jià)值分析：計(jì)算客戶(hù)的生命周期價(jià)值，為營(yíng)銷(xiāo)策略提供依據(jù)。
  5. CRM和票務(wù)系統(tǒng)集成：與各種CRM和票務(wù)系統(tǒng)無(wú)縫集成，統(tǒng)一管理和分析客戶(hù)數(shù)據(jù)。
  6. 數(shù)據(jù)可視化：構(gòu)建精美的數(shù)據(jù)可視化效果，直觀展示數(shù)據(jù)趨勢(shì)。

Turbular的AI 分析平臺(tái)的核心優(yōu)勢(shì)是什么？

您的虛擬數(shù)據(jù)分析師。
利用人工智能分析充分發(fā)揮數(shù)據(jù)潛力。快速獲取見(jiàn)解、構(gòu)建儀表板、生成報(bào)告，最終為您的業(yè)務(wù)做出更明智的決策。

連接到您的軟件即服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、表格

  • 使用我們的 SaaS平臺(tái)立即利用您的數(shù)據(jù) - 無(wú)需任何 SQL 知識(shí)！只需提出您的問(wèn)題即可立即獲得答案。
  • 將所有工具集中在一個(gè)中心進(jìn)行深入的客戶(hù)生命周期價(jià)值分析等，從而提升您的電子商務(wù)戰(zhàn)略。
  • 無(wú)縫集成每個(gè) CRM 和票務(wù)系統(tǒng)。從您的客戶(hù)數(shù)據(jù)中解鎖有價(jià)值的見(jiàn)解，以顯著增強(qiáng)您的客戶(hù)體驗(yàn)。
易于集成
滿(mǎn)足您所有需求的完全集成的數(shù)據(jù)分析解決方案
輕松在應(yīng)用程序中直接上傳或注冊(cè)所有不同的數(shù)據(jù)源（從數(shù)據(jù)庫(kù)到 Excel 文件），并在幾秒鐘內(nèi)獲得見(jiàn)解。無(wú)需再浪費(fèi)寶貴的時(shí)間查看數(shù)據(jù)條目。
快速獲得見(jiàn)解
與您的數(shù)據(jù)聊天并通過(guò)自然語(yǔ)言輕松獲得洞察
不要再浪費(fèi)寶貴的時(shí)間嘗試從數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解。只需咨詢(xún)我們的 AI 數(shù)據(jù)分析師，它就會(huì)為您提供可視化、數(shù)據(jù)導(dǎo)出以及最緊迫的數(shù)據(jù)問(wèn)題的答案。

構(gòu)建精美的可視化效果

使用我們易于使用的拖放界面創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。

在哪些場(chǎng)景會(huì)用到Turbular的AI 分析平臺(tái)？

客戶(hù)關(guān)系管理

集成CRM系統(tǒng)，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

電子商務(wù)

分析客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略。

財(cái)務(wù)報(bào)告

自動(dòng)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的整理和報(bào)告生成，提高報(bào)告效率。

人力資源管理

分析員工績(jī)效數(shù)據(jù)，優(yōu)化人力資源配置。
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產(chǎn)品價(jià)格
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適用范圍：
個(gè)人&企業(yè)
免費(fèi)方式：
每月限免
定價(jià)方式：
訂閱, 按量（例如每次/元、每token/美元）
價(jià)格：
價(jià)格詳情：

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使用指南
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將 BigQuery 與 Turbular 連接起來(lái)

先決條件

在將 Turbular 連接到您的 BigQuery 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，您首先需要一個(gè) Google Cloud Platform 帳戶(hù)以及使用BigQuery 數(shù)據(jù)編輯器和 BigQuery 用戶(hù)權(quán)限創(chuàng)建服務(wù)帳戶(hù)的權(quán)限。

步驟 1：為服務(wù)帳戶(hù)創(chuàng)建憑據(jù)

  1. 登錄您的 BigQuery 帳戶(hù)，然后轉(zhuǎn)到Google Cloud Platform API Manager 的憑據(jù)頁(yè)面。
  2. 確保您選擇了正確的 BigQuery 項(xiàng)目（在本教程中我們使用“示例項(xiàng)目”）。

3.選擇“+創(chuàng)建憑據(jù)”，然后選擇“服務(wù)帳戶(hù)”。

第 2 步：授予服務(wù)帳號(hào)訪(fǎng)問(wèn)您項(xiàng)目的權(quán)限

  1. 在“服務(wù)帳戶(hù)名稱(chēng)”字段中輸入名稱(chēng)（如“Turbular 服務(wù)帳戶(hù)”），然后選擇“創(chuàng)建并繼續(xù)”。

2. Turbular 需要權(quán)限才能編輯數(shù)據(jù)集內(nèi)容并使用您的項(xiàng)目運(yùn)行作業(yè)。授予服務(wù)帳戶(hù)以下兩個(gè)預(yù)定義角色：

  • BigQuery 數(shù)據(jù)編輯器
  • BigQuery 用戶(hù)

  1. 跳過(guò)可選的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)步驟并選擇完成。
  2. 您現(xiàn)在應(yīng)該在“憑據(jù)”頁(yè)面底部的列表中看到一個(gè)新的服務(wù)帳戶(hù)。

步驟 3：創(chuàng)建服務(wù)帳戶(hù)憑證文件（JSON 文件）

  1. 在 Google Cloud Credentials 頁(yè)面中，選擇您剛剛創(chuàng)建的服務(wù)帳戶(hù)的地址。

2. 從您的服務(wù)帳戶(hù)“詳細(xì)信息”選項(xiàng)卡中，選擇“密鑰”選項(xiàng)卡。

3. 點(diǎn)擊“添加密鑰”，然后選擇“創(chuàng)建新密鑰”

4. 選擇“JSON”，然后選擇“創(chuàng)建”。

5. JSON 密鑰文件已下載到您的計(jì)算機(jī)。選擇“關(guān)閉”。

步驟 4：將 Turbular 連接到您的 BigQuery

  1. 登錄 Turbular 并轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)源頁(yè)面并單擊“添加源”

2. 然后數(shù)據(jù)源類(lèi)型表單將打開(kāi)。單擊“數(shù)據(jù)庫(kù)”

3. 在“選擇類(lèi)型”字段中選擇 BigQuery。然后在“數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置”中輸入：

  • 項(xiàng)目 - 輸入您的 BigQuery 項(xiàng)目的 ID
  • 數(shù)據(jù)集-輸入項(xiàng)目數(shù)據(jù)集的名稱(chēng)

最后，通過(guò)“Keyfile”字段上傳之前生成的 JSON 文件

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產(chǎn)品問(wèn)答
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什么決定了AI代理的能力？
AI代理的能力取決于用戶(hù)提供的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)庫(kù)使用不同的SQL方言，從而影響了AI代理的功能范圍。
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AI代理對(duì)于Excel或CSV文件的能力如何？
與PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)，AI代理可以針對(duì)Excel或CSV文件進(jìn)行類(lèi)似的操作和查詢(xún)。
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AI代理對(duì)于API的能力如何？
與PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)，AI代理可以與多個(gè)API進(jìn)行交互，并在它們之間進(jìn)行數(shù)據(jù)連接，具有類(lèi)似的功能。
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關(guān)于我們
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Turbular
企業(yè)
Turbular是一家提供自助式人工智能商業(yè)智能工具的公司。利用其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用戶(hù)無(wú)需學(xué)習(xí)SQL即可通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，快速獲取數(shù)據(jù)洞察。Turbular支持20多種數(shù)據(jù)源連接，包括Postgres、Shopify、Excel等，同時(shí)注重?cái)?shù)據(jù)安全，不存儲(chǔ)任何檢索到的數(shù)據(jù)，并加密所有用戶(hù)提供的憑證。公司致力于幫助用戶(hù)解鎖數(shù)據(jù)的全部潛力，提高業(yè)務(wù)決策的效率和質(zhì)量。
聯(lián)系信息
服務(wù)時(shí)間： 00:00:00到24:00:00
網(wǎng)頁(yè)在線(xiàn)客服： 咨詢(xún)
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最可能同場(chǎng)景使用的其他API
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在將 Turbular 連接到您的 BigQuery 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，您首先需要一個(gè) Google Cloud Platform 帳戶(hù)以及使用BigQuery 數(shù)據(jù)編輯器和 BigQuery 用戶(hù)權(quán)限創(chuàng)建服務(wù)帳戶(hù)的權(quán)限。

步驟 1：為服務(wù)帳戶(hù)創(chuàng)建憑據(jù)

  1. 登錄您的 BigQuery 帳戶(hù)，然后轉(zhuǎn)到Google Cloud Platform API Manager 的憑據(jù)頁(yè)面。
  2. 確保您選擇了正確的 BigQuery 項(xiàng)目（在本教程中我們使用“示例項(xiàng)目”）。

3.選擇“+創(chuàng)建憑據(jù)”，然后選擇“服務(wù)帳戶(hù)”。

第 2 步：授予服務(wù)帳號(hào)訪(fǎng)問(wèn)您項(xiàng)目的權(quán)限

  1. 在“服務(wù)帳戶(hù)名稱(chēng)”字段中輸入名稱(chēng)（如“Turbular 服務(wù)帳戶(hù)”），然后選擇“創(chuàng)建并繼續(xù)”。

2. Turbular 需要權(quán)限才能編輯數(shù)據(jù)集內(nèi)容并使用您的項(xiàng)目運(yùn)行作業(yè)。授予服務(wù)帳戶(hù)以下兩個(gè)預(yù)定義角色：

  • BigQuery 數(shù)據(jù)編輯器
  • BigQuery 用戶(hù)

  1. 跳過(guò)可選的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)步驟并選擇完成。
  2. 您現(xiàn)在應(yīng)該在“憑據(jù)”頁(yè)面底部的列表中看到一個(gè)新的服務(wù)帳戶(hù)。

步驟 3：創(chuàng)建服務(wù)帳戶(hù)憑證文件（JSON 文件）

  1. 在 Google Cloud Credentials 頁(yè)面中，選擇您剛剛創(chuàng)建的服務(wù)帳戶(hù)的地址。

2. 從您的服務(wù)帳戶(hù)“詳細(xì)信息”選項(xiàng)卡中，選擇“密鑰”選項(xiàng)卡。

3. 點(diǎn)擊“添加密鑰”，然后選擇“創(chuàng)建新密鑰”

4. 選擇“JSON”，然后選擇“創(chuàng)建”。

5. JSON 密鑰文件已下載到您的計(jì)算機(jī)。選擇“關(guān)閉”。

步驟 4：將 Turbular 連接到您的 BigQuery

  1. 登錄 Turbular 并轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)源頁(yè)面并單擊“添加源”

2. 然后數(shù)據(jù)源類(lèi)型表單將打開(kāi)。單擊“數(shù)據(jù)庫(kù)”

3. 在“選擇類(lèi)型”字段中選擇 BigQuery。然后在“數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置”中輸入：

  • 項(xiàng)目 - 輸入您的 BigQuery 項(xiàng)目的 ID
  • 數(shù)據(jù)集-輸入項(xiàng)目數(shù)據(jù)集的名稱(chēng)

最后，通過(guò)“Keyfile”字段上傳之前生成的 JSON 文件

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依賴(lài)服務(wù)
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什么決定了AI代理的能力？
AI代理的能力取決于用戶(hù)提供的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)庫(kù)使用不同的SQL方言，從而影響了AI代理的功能范圍。
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AI代理對(duì)于Excel或CSV文件的能力如何？
與PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)，AI代理可以針對(duì)Excel或CSV文件進(jìn)行類(lèi)似的操作和查詢(xún)。
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AI代理對(duì)于API的能力如何？
與PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)，AI代理可以與多個(gè)API進(jìn)行交互，并在它們之間進(jìn)行數(shù)據(jù)連接，具有類(lèi)似的功能。
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Turbular是一家提供自助式人工智能商業(yè)智能工具的公司。利用其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用戶(hù)無(wú)需學(xué)習(xí)SQL即可通過(guò)自然語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，快速獲取數(shù)據(jù)洞察。Turbular支持20多種數(shù)據(jù)源連接，包括Postgres、Shopify、Excel等，同時(shí)注重?cái)?shù)據(jù)安全，不存儲(chǔ)任何檢索到的數(shù)據(jù)，并加密所有用戶(hù)提供的憑證。公司致力于幫助用戶(hù)解鎖數(shù)據(jù)的全部潛力，提高業(yè)務(wù)決策的效率和質(zhì)量。
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