Continual是一个可操作的 AI 平台,旨在简化基于现代数据堆栈的预测模型构建。主要特点和优势包括:
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- 兼容性:适用于流行的云数据平台,如 BigQuery、Snowflake、Redshift 和 Databricks
- 简化过程:无需复杂的工程或 MLOPS 平台,使用 SQL 或 dbt 声明构建模型
- 共享功能:通过跨团队共享功能来加速模型开发
- 持续改进:模型随着时间的推移而改进,确保最新的预测
- 直接存储:数据和模型直接存储在仓库中,便于使用运营和 BI 工具访问
Continual 的用例可满足各种业务需求:
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- 预测客户流失以改善保留策略
- 预测有效供应链管理的库存需求
- 估算客户生命周期价值以优化营销工作
专为现代数据团队设计,SQL 和 dbt 爱好者以及集成 Python 的数据科学家都可以访问 Continual。