QueryZy
L'outil pour discuter avec des fichiers de données en utilisant un langage naturel directement dans votre navigateur. Pas de tracas de configuration d'environnement, il suffit de télécharger vos données et de commencer à interroger.
Listé dans les catégories:
Données et AnalytiqueIntelligence artificielleProductivité
Description
QueryZy est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de discuter avec des fichiers de données en utilisant un langage naturel directement dans leur navigateur. Il élimine les tracas de la configuration de l'environnement, permettant aux utilisateurs de télécharger leurs données et de commencer à interroger immédiatement. Avec QueryZy, vous pouvez analyser les données plus rapidement, créer des rapports et obtenir des insights sans avoir besoin d'une syntaxe SQL complexe ou de processus d'import/export de données.
Comment utiliser QueryZy?
Pour utiliser QueryZy, il vous suffit de télécharger votre fichier de données au format CSV, JSON, Arrow ou Parquet. Ensuite, utilisez un langage naturel pour poser des questions sur vos données, et l'IA traduira vos requêtes en SQL. Vous pouvez visualiser les résultats et les exporter selon vos besoins.
Fonctionnalités principales de QueryZy:
1️⃣
Interrogation en langage naturel des fichiers de données
2️⃣
Importation de données à partir de formats CSV, JSON, Arrow et Parquet
3️⃣
Assistance IA pour l'écriture de requêtes SQL
4️⃣
Visualisation des données à travers des graphiques
5️⃣
Exportation des tables de données et graphiques résultants
Pourquoi pourrait-il être utilisé QueryZy?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Analyser rapidement des ensembles de données sans configuration complexe | ✅ | |
| # 2 | Générer des rapports en utilisant des requêtes en langage naturel | ✅ | |
| # 3 | Visualiser les insights des données à travers des graphiques interactifs | ✅ | |
Développé par QueryZy?
QueryZy est développé par Invokify, une entreprise axée sur la création d'outils innovants qui améliorent la productivité et rationalisent les processus d'analyse de données.