現在市場にはコード不要の分析ツールが無数にあり、開発者も非開発者も同様にドラッグ アンド ドロップ アプローチを使用してグラフやダッシュボードを構築できます。
このリストでは、さまざまなユースケースや業界向けの 4 つのノーコード データ分析ツールを取り上げます。これらのツールは、ユーザーが時間を節約し、データに基づいて情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
Footprint Analytics
Footprint AnalyticsGameFi、DeFi、NFT チェーンのデータ分析のためのワンストップ プラットフォームです。開発者、アナリスト、投資家がオンチェーン データから実用的な指標を取得するのに役立ちます。
以前は、この種のデータのインデックス作成と整理には広範な開発者リソースが必要でした。ブロックチェーンによる複数フィールドのデータ分析を実現するのに数分しかかかりません。
存在する
存在するFootprint Analytics公式ウェブサイトのトップページで、ユーザーは「作成」をクリックしてさまざまなチャートやダッシュボードを作成し、より多くの分野でインジケーターの行動アクティビティを継続的に追跡できます。
ドラッグ アンド ドロップでデータ テーブルまたはダッシュボードを作成します
このプラットフォームは、ウォッシュトレード API フィルタリング用のインターフェイスを提供しており、開発者やトレーダーは、コードを記述することなく、取引から疑わしい取引をフィルタリングし、オーガニック市場を分析するための正確な取引データを取得できます。
さらに、次のようなより多くのデータ指標が含まれています。NFTプロジェクトの比較、GameFi市場の全体的なパフォーマンス、各チェーンの分析。
Dashboard - Wash Trading Overview
ウェブサイト上でヘッドコレクションのデータを表示するには、あらゆるプラットフォームがサポートされています。必要なメトリクスを選択し、Web サイトにコードを埋め込むだけです。埋め込み操作の具体的な例を確認できます。。
データ API は直接呼び出すことができ、あらゆるテクノロジー スタックをブロックチェーン ネットワークにリンクできます。 Footprint Analytics Data API の詳細については、次をご覧ください。この文書をクリックしてください見るために。
Code 2
Code 2 コードを使用せずに、応答性の高いフル機能の顧客向け Web アプリケーションを構築できます。ダッシュボードやページ上でデータを視覚化するコンテンツにすることができます。データを意味のあるビジネス指標、包括的なレポート、またはアプリケーションに変換します。
使用例:
ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用すると、ピクセル化されたデザインとワークフローを備えたスケーラブルな Web アプリを作成できます。
コード 2 を使用するNiftyExpo テンプレートユーザーが作成できるように NFT コレクションを表示しますOpenSeaピクセルランディングページを作成するシリーズ。
フットプリント分析とは異なり、コード 2 には独自のコードが必要です。データベースにデータを追加する対応するデータモデルを作成するため。
Data Dashboard
Mixpanel
Mixpanel顧客データを収集および分析するためのツールです。顧客は、イベント分析、ファネル、維持率、再訪問などの次元を取得できます。
プラットフォームはそこにありますAPIはい、独自のクエリ言語セットがあり、すべての分析結果を取得でき、生データをダウンロードすることもできます。
使用例:
Mixpanel を使用して、利用可能な属性ごとにファネルを自動的にセグメント化し、コンバージョンの増加 (プラスまたはマイナス) に寄与するユーザー セグメントを特定します。
パートナーとの双方向の統合
そしてAirship、IterableそしてOneSignal主要なメッセージング ツールを組み合わせて、ユーザーにとって重要な瞬間にアプリ内メッセージを送信します。
たとえば、特定のアクションを完了した後に、エンゲージメントの高いユーザーにアプリを評価するよう促すことを選択できます。
Slack 統合を使用してレポートをチームと共有できます
Slack に Mixpanel の「ショート リンク」を置くと、レポートが直接プレビューされ、プラットフォーム アカウントを持たないユーザーでもプレビューを見ることができます。これは、ファネルレポートと保持レポートの両方に当てはまります。
Short link displayed on Slack
Dataiku
Dataikuはコード不要の「AI アプリケーションの設計、展開、管理のためのプラットフォーム」です。このツールを使用すると、現実世界の AI アプリケーションに向けたあらゆるステップをマスターできます。
データの前処理と視覚化
機械学習モデルの設計、トレーニング、テスト、検証
データ操作とMLops
分析アプリケーション
Dataiku を使用すると誰でも使用できるようになり、データに基づいた意思決定がビジネスを次のレベルに引き上げることができます。
使用例:
データモデルの比較
Champion vs. Challenger モデルの評価は、実稼働環境でのモデルのパフォーマンスを比較するためのよく知られた方法です。ユーザーは、パフォーマンス メトリックとデータ ドリフト スコアを計算してモデルのパフォーマンスを追跡し、チャンピオン モデルとチャレンジャー モデルのパフォーマンスの違いを視覚的に調べることもできます。
このレビュー ストアでは、すぐに使用できる詳細なパフォーマンス チャートのモデル比較を作成することもできます。
入力データドリフトの自動検出
モデルがデプロイされると、Dataiku の API 監査ログを使用して、実稼働環境でモデルがスコアリングするすべてのデータをリアルタイムで受け取ることができます。さらに、モデルによって生成されたデータの変更をリアルタイムで追跡できます。ライブデータがモデルのトレーニングに使用されたデータと同じかどうかを確認するには、Dataiku で簡単な評価方法を使用して、データを識別し、まとめ。
まとめ
ブロックチェーンから顧客データ分析まで、コード不要のツールは業界やユースケースを超えて人気が高まっています。データは無限にありますが、より適切な意思決定を行うために十分な量のデータを活用しているチームや組織はほとんどありません。これらのツールは時間を節約し、そのために役立ちます。
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