Quadratic Đang hoạt động

Quadratic là không gian làm việc dữ liệu dành cho chuyên viên và đội ngũ phân tích dữ liệu. Sản phẩm giữ lại cách thao tác trực quan của bảng tính, đồng thời cho phép người dùng sử dụng Python và SQL trong các ô, phù hợp để xử lý dữ liệu, phân tích và整理 kết quả trong cùng một tệp.

Sản phẩm chú trọng tính minh bạch của quy trình: các bước phân tích, công thức hoặc mã được tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên có thể được xem và chỉnh sửa ngay trong bảng, thuận tiện cho việc rà soát và tái sử dụng sau này.

Người dùng có thể đặt câu hỏi về dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó hệ thống sẽ tạo các bước tính toán, truy vấn hoặc phân tích tương ứng. Với những tác vụ phức tạp hơn, người dùng có thể viết và chạy Python, SQL trong bảng tính để làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa.

Quadratic cũng hỗ trợ kết nối cơ sở dữ liệu và các nguồn dữ liệu khác. Sau khi nhập dữ liệu vào trang tính, người dùng có thể tiếp tục xử lý, đồng thời sử dụng các tính năng cộng tác trong không gian làm việc và chia sẻ tệp. Tài liệu liên quan cũng đề cập rằng sản phẩm có các chứng nhận liên quan đến SOC 2 và HIPAA, nhưng phạm vi áp dụng cụ thể vẫn cần được xác nhận theo thông tin chính thức.

Quản lý sản phẩm và nhân sự marketing có thể sử dụng sản phẩm để phân tích phễu, tỷ lệ giữ chân, phân khúc, hiệu quả quảng cáo và chiến dịch; nhân sự tài chính có thể dùng cho báo cáo, đối soát, dự báo và phân tích so sánh. Các đội ngũ vận hành và bán hàng có thể kết hợp bảng tính với mã để xử lý tập dữ liệu lớn hơn, xác định giá trị thiếu hoặc dữ liệu bất thường.

Chuyên viên phân tích dữ liệu, đội ngũ khoa học dữ liệu, giáo dục và nghiên cứu có thể tổ chức các truy vấn SQL, phân tích Python và trực quan hóa thành quy trình có thể tái sử dụng, sau đó chia sẻ tệp để bàn giao kết quả phân tích.

Ngôn ngữ tự nhiên không có nghĩa là người dùng không cần phán đoán. Công thức, truy vấn và mã được tạo ra có thể bị ảnh hưởng bởi cách mô tả vấn đề, định nghĩa trường dữ liệu và chất lượng dữ liệu gốc. Với các kết luận quan trọng, cần kiểm tra logic tính toán, điều kiện lọc và cách xác định kết quả.

Thao tác bảng tính phù hợp cho việc khám phá nhanh, nhưng mô hình hóa phức tạp hoặc xử lý quy mô lớn vẫn có thể đòi hỏi người dùng có kiến thức nền về Python, SQL hoặc phân tích dữ liệu. Khi xử lý dữ liệu nhạy cảm, cần căn cứ vào yêu cầu tuân thủ của tổ chức để xác nhận kết nối dữ liệu, phạm vi chia sẻ và phạm vi thực tế của các chứng nhận liên quan.