오늘날 시장에는 수많은 노코드 분석 도구가 있어 개발자와 비개발자 모두 드래그 앤 드롭 방식을 사용하여 차트와 대시보드를 구축할 수 있습니다.
이 목록은 다양한 사용 사례 및 산업을 위한 4가지 코드 없는 데이터 분석 도구를 다룹니다. 이러한 도구는 사용자가 시간을 절약하고 데이터를 기반으로 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
Footprint Analytics
Footprint AnalyticsGameFi, DeFi 및 NFT 체인의 데이터 분석을 위한 원스톱 플랫폼입니다. 개발자, 분석가 및 투자자가 온체인 데이터에서 실행 가능한 지표를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
과거에는 이러한 유형의 데이터를 인덱싱하고 구성하기 위해 광범위한 개발자 리소스가 필요했습니다. 이제 블록체인 다중 필드 데이터 분석을 실현하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
존재하다
존재하다Footprint Analytics공식 웹 사이트의 홈페이지에서 사용자는 "만들기"를 클릭하여 다양한 차트와 대시보드를 생성하여 더 많은 분야에서 지표의 행동 활동을 지속적으로 추적할 수 있습니다.
드래그 앤 드롭으로 데이터 테이블 또는 대시보드 생성
플랫폼은 세탁 거래 API 필터링을 위한 인터페이스를 제공합니다.코드를 작성하지 않고도 개발자와 거래자는 거래에서 의심스러운 거래를 필터링하고 정확한 거래 데이터를 얻어 유기적 시장을 분석할 수 있습니다.
또한 다음과 같은 더 많은 데이터 지표가 포함됩니다.NFT 프로젝트 비교、GameFi 시장의 전반적인 성과、체인별 분석。
Dashboard - Wash Trading Overview
모든 플랫폼은 웹사이트에 헤드 컬렉션 데이터를 표시하도록 지원됩니다. 필요한 지표를 선택하고 웹사이트에 코드를 삽입하기만 하면 됩니다.포함 작업의 구체적인 예를 볼 수 있습니다.。
데이터 API를 직접 호출하여 모든 기술 스택을 블록체인 네트워크에 연결할 수 있습니다. Footprint Analytics Data API에 대해 자세히 알아보려면 다음을 수행하십시오.이 문서를 클릭하십시오보기 위해.
Code 2
Code 2 응답성이 뛰어나고 완전한 기능을 갖춘 고객 대면 웹 애플리케이션을 코드 없이 구축할 수 있습니다. 대시보드와 페이지에서 데이터를 시각화하는 콘텐츠가 될 수 있습니다. 데이터를 의미 있는 비즈니스 지표, 포괄적인 보고서 또는 애플리케이션으로 전환하십시오.
사용 사례:
끌어서 놓기 인터페이스를 사용하면 픽셀화된 디자인 및 워크플로우로 확장 가능한 웹 앱을 만들 수 있습니다.
코드 2 사용NiftyExpo 템플릿사용자가 생성할 수 있도록 NFT 컬렉션 표시OpenSea픽셀 방문 페이지를 만드는 시리즈입니다.
Footprint Analytics와 달리 Code 2에는 자체데이터베이스에 데이터 추가해당 데이터 모델을 생성하기 위해.
Data Dashboard
Mixpanel
Mixpanel고객 데이터를 수집하고 분석하기 위한 도구입니다. 고객은 이벤트 분석, 깔때기, 유지 및 재방문과 같은 차원을 얻을 수 있습니다.
플랫폼은 거기에 있다API예, 고유한 쿼리 언어 세트가 있으며 모든 분석 결과를 가져올 수 있으며 원시 데이터를 다운로드할 수도 있습니다.
사용 사례:
Mixpanel을 사용하여 사용 가능한 각 속성별로 유입경로를 자동으로 분류하여 전환 증가(긍정적 또는 부정적)에 기여하는 사용자 세그먼트를 식별합니다.
파트너와의 양방향 통합
그리고Airship、Iterable그리고OneSignal최고의 메시징 도구가 결합되어 사용자에게 진실의 순간에 인앱 메시지를 보냅니다.
예를 들어 참여도가 높은 사용자가 특정 작업을 완료한 후 앱을 평가하도록 선택할 수 있습니다.
Slack 통합을 사용하여 팀과 보고서를 공유할 수 있습니다.
Slack에 Mixpanel "짧은 링크"를 넣으면 보고서를 직접 미리 볼 수 있으며 플랫폼 계정이 없는 사용자도 미리 보기를 볼 수 있습니다. 이는 퍼널 및 유지 보고서 모두에 적용됩니다.
Short link displayed on Slack
Dataiku
Dataiku코드가 없는 "AI 애플리케이션 설계, 배포 및 관리를 위한 플랫폼"입니다. 이 도구를 사용하면 실제 AI 애플리케이션을 향한 모든 단계를 마스터할 수 있습니다.
데이터 전처리 및 시각화
기계 학습 모델 설계, 교육, 테스트 및 검증
데이터 조작 및 MLOps
분석 신청
Dataiku를 사용하면 누구나 사용할 수 있으며 데이터 기반 의사결정을 통해 비즈니스를 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.
사용 사례:
데이터 모델 비교
챔피언 대 챌린저 모델 평가는 프로덕션에서 모델의 성능을 비교하는 잘 알려진 방법입니다. 또한 사용자는 성능 메트릭과 데이터 드리프트 점수를 계산하여 모델 성능을 추적하여 챔피언과 도전자 모델 성능 간의 차이를 시각적으로 조사할 수 있습니다.
이 리뷰 저장소에서는 기본적으로 세분화된 성능 차트에 대한 모델 비교를 생성할 수도 있습니다.
자동 입력 데이터 드리프트 감지
모델이 배포되면 Dataiku의 API 감사 로그를 사용하여 프로덕션에서 모델이 점수를 매길 모든 데이터를 실시간으로 받을 수 있습니다. 또한 모델에서 생성된 데이터의 변경 사항을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 라이브 데이터가 모델이 훈련된 데이터와 동일한지 확인하려면 Dataiku에서 간단한 평가 방법을 사용하여 식별하고요약。
요약
블록체인에서 고객 데이터 분석에 이르기까지 코드 없는 도구는 산업 및 사용 사례 전반에서 인기를 얻고 있습니다. 데이터는 무한하지만 충분한 팀과 조직이 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리는 경우는 드뭅니다. 이러한 도구는 시간을 절약하고 그렇게 하는 데 도움이 됩니다.
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