数据准备和数据清洗
转换数据的最简单方法
分析师和运营团队可以花费大量时间清理和转换数据，以创建流程、报告和模型。iModel 的 AI 驱动的清理和转换消除了这些繁琐的任务，因此您可以专注于从数据中获取价值。
聊天数据准备
使用聊天来转换、格式化或修复您的数据;让 AI 完成繁重的工作。
自动数据清理
直接获取数据并在 iModel 中清理数据，无需辅助步骤或复杂的工作流程。
数据合并
使用标识列合并数据集，并使用模糊合并进行精确合并或自动匹配相似列。
类集群数据
对数据进行聚类，以便使用 AI 建议、聊天或手动深入了解自定义分组。
使用简单的自然语言转换任何表格
使用简单的聊天界面创建干净、可操作的数据集，以释放数据的力量。自定义数据集，转换列以允许时间序列预测，或者只是清理和修改以更快地做出更好的决策。
合并列、汇总记录、翻译语言、转换格式和执行复杂的计算 – 只需询问即可。
毫不费力地重新格式化日期
修复凌乱的日期字段就像写 “将日期重新格式化为 MM/DD/YYYY”或执行复杂的基于时间的操作 (例如“计算从日期到今天的天数) ”一样简单
合并列
合并列现在非常容易。要求“合并所有地址列”，iModel 将找到所有相关列并合并它们。
清理数据，删除异常值
轻松创建复杂的过滤器。“删除所有 3 sigma 异常值”或“删除任何列中具有空白值的行”。
iModel Chat Prepare
预设数据转换
通过一些用于数据清理和转换的高价值预设，您可以获得快速处理数据的工具，而无需编写代码或数百个设置的复杂性。为您的 QBR 清理和呈现，而无需外包、Excel 或 SQL 的麻烦。
清理合并的CRM数据
你有没有换过CRM？将数据从一个系统导入到另一个系统？字段并不总是匹配;有些可能存在于一个系统中，但不存在于另一个系统中，并且测试数据可以移动。使用“干净”菜单，为您完成大部分工作，并获得干净、统一的数据。
物流建模中的宏观条件
对物流趋势进行建模是困难的，需要的不仅仅是内部数据。使用 Merge，您可以添加天气、全球 GDP 趋势等宏观条件，并获得最准确的预测。
