KI-Verzeichnis : AI Analytics Assistant, AI Data Mining, No-Code&Low-Code
Was ist OpenOs?
OpenOs ist das ultimative No-Code-Tool für prädiktive Analysen, das es Benutzern ermöglicht, Dateninsights ohne Programmierung zu entdecken. Es bietet eine natürliche Sprache zu SQL-Schnittstelle, erweiterte Analysen und die Möglichkeit, prädiktive Modelle zu erstellen. OpenOs hilft Teams in den Bereichen Marketing, Produkt und Kundenerfolg, die Macht der Datenwissenschaft für ihre Entscheidungsprozesse zu nutzen.
Wie benutzt man OpenOs?
Um OpenOs zu verwenden, melden Sie sich einfach für ein Konto an und verbinden Sie Ihre Datenquelle. Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie prädiktive Modelle erstellen, indem Sie natürliche Sprachabfragen wie 'Vorhersage von Benutzerabwanderung & Käufen für Benutzer aus Quelle A innerhalb der nächsten 7 Tage' eingeben. OpenOs liefert prädiktive Echtzeit-Insights, bietet Feature-Analysen und intelligente Segmentierung und ermöglicht Zeitreihenanalysen zur Vorhersage von Metriken. Darüber hinaus können Sie OpenOs mit Ihren Lieblingstools wie Google Analytics und Mixpanel für Echtzeit-ML-Analysen integrieren.
Kernfunktionen von OpenOs
No-Code erweiterte Analysen
Erstellen von Regressions- & Klassifikations-ML-Modellen
Prädiktive Echtzeit-Insights
Feature-Analyse & intelligente Segmentierung
Natürliche Sprache zu SQL-Schnittstelle
Zeitreihenanalyse zur Vorhersage
Integrationen mit Lieblingstools
Automatisierte KI-Berichte
Echtzeit-Analysen & Integrationen
Anwendungsfälle von OpenOs
Optimieren Sie Kampagnen und identifizieren Sie wichtige Attribute für Marketing- und Wachstumsteams
Priorisieren Sie das Benutzerengagement und gewinnen Sie Einblicke für Vertriebs- und Kundenerfolgsteams
Verstehen Sie die vorhergesagte Auswirkung von Produkt- oder Feature-Releases für Produktteams
FAQ von OpenOs
Was ist OpenOs?
OpenOs ist das ultimative No-Code-Tool für prädiktive Analysen, das es Benutzern ermöglicht, Dateninsights ohne Programmierung zu entdecken. Es bietet eine natürliche Sprache zu SQL-Schnittstelle, erweiterte Analysen und die Möglichkeit, prädiktive Modelle zu erstellen. OpenOs hilft Teams in den Bereichen Marketing, Produkt und Kundenerfolg, die Macht der Datenwissenschaft für ihre Entscheidungsprozesse zu nutzen.
Wie benutzt man OpenOs?
Um OpenOs zu verwenden, melden Sie sich einfach für ein Konto an und verbinden Sie Ihre Datenquelle. Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie prädiktive Modelle erstellen, indem Sie natürliche Sprachabfragen wie 'Vorhersage von Benutzerabwanderung & Käufen für Benutzer aus Quelle A innerhalb der nächsten 7 Tage' eingeben. OpenOs liefert prädiktive Echtzeit-Insights, bietet Feature-Analysen und intelligente Segmentierung und ermöglicht Zeitreihenanalysen zur Vorhersage von Metriken. Darüber hinaus können Sie OpenOs mit Ihren Lieblingstools wie Google Analytics und Mixpanel für Echtzeit-ML-Analysen integrieren.
Bieten Sie eine kostenlose Testversion an?
Ja, OpenOs bietet eine großzügige zweimonatige kostenlose Testversion an. Die Abrechnung erfolgt nur, wenn prädiktive Modelle eine Vorhersagegenauigkeit von 75% oder mehr erreichen. Es ist keine Karte auf Datei oder Vertrag erforderlich, um zu beginnen.
Ist das Tool ähnlich wie Mixpanel oder Google Analytics?
OpenOs ergänzt Tools wie Mixpanel und Google Analytics, indem es prädiktive Fähigkeiten auf deren analytische Insights aufsetzt. Es integriert sich mit Mixpanel und Google Analytics als Datenquelle.
Was ist, wenn meine Daten unorganisiert sind oder strukturiert/gereinigt werden müssen?
OpenOs ist darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Es übernimmt alle notwendigen Schritte zur Datenreinigung und -vorbereitung, um sicherzustellen, dass die Daten für die prädiktive Modellierung bereit sind.
Benötige ich technisches Wissen, um das Produkt zu verwenden?
Nein, OpenOs ist speziell für nicht-technische Teams konzipiert. Es sind keine Programmier- oder technischen Kenntnisse erforderlich, um die Plattform zu nutzen.
Wie anpassbar ist das Produkt?
OpenOs bietet einen zweigleisigen Ansatz zur Anpassung. Während der Onboarding-Phase werden maßgeschneiderte Modelle entwickelt, um automatisierte Insights zu liefern. Danach haben Benutzer die Freiheit, ihre eigenen prädiktiven Modelle mit der Plattform zu entwerfen, ohne jegliche Programmiererfahrung.