$
Bench iT
Bench iT là một công cụ dành cho các nhà ước tính chi phí xây dựng để theo dõi và so sánh chi phí dự án của họ để cải thiện việc ước tính chi phí. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa quá trình đánh giá.
Mô hình giá cả:
Khám phá các công cụ AI tương tự
Chuyển đổi tương tác của khách hàng thành những hiểu biết có thể thực hiện được với phần mềm nghiên cứu người dùng của Collectif AI cho SaaS. Kết nối nguồn dữ liệu, tự động hóa phân tích và tăng cường quyết định với những hiểu biết dựa trên bằng chứng.
Learity
Một phần mềm phân tích dữ liệu liền mạch được tạo ra với sự cân nhắc của những người ra quyết định. Learity biến dữ liệu phức tạp thành những hiểu biết dễ hiểu bằng cách tận dụng công nghệ AI sinh sản. Hỏi câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được phản hồi tức thì mà không cần một nhà phân tích dữ liệu. Việc cài đặt dễ dàng, tính năng cộng tác và bảo mật mạnh mẽ của nó làm cho việc phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng.
Giải pháp toàn diện của bạn cho việc tạo ra khóa học trực tuyến thành công. Tạo chương trình học của bạn nhanh hơn 10 lần mà không làm giảm chất lượng với CourseFactory AI CoPilot.
Động cơ là một công cụ học máy từ đầu đến cuối giúp bạn dễ dàng chuyển từ dữ liệu thô thành dự đoán chỉ trong vài phút, không cần mã hóa.
Upsum.io
Tiết kiệm thời gian tóm tắt bất kỳ văn bản nào chỉ trong vài giây với UpSum. Nhận được tóm tắt chính xác và tùy chỉnh độ dài và kiểu dáng. Bắt đầu thử nghiệm miễn phí của bạn ngay bây giờ!
Tìm các danh sách bất động sản tốt nhất để bán hoặc cho thuê tại các khu vực khác nhau trên toàn Hoa Kỳ với Broker One. Hợp tác với chúng tôi để có các cơ hội dẫn đầu độc quyền và hỗ trợ môi giới cá nhân.
WebDot
Công nghệ bản đồ nhiệt đầu tiên trên thị trường Ứng dụng công nghệ bản đồ nhiệt để xây dựng trang web tuyệt đẹp và ghi lại hành vi của khách truy cập thời gian thực để tăng doanh số, hoa hồng liên kết, thời gian xem video, chuyển đổi lưu lượng và doanh số mà không cần làm bất kỳ công việc nào thêm. Tham gia ngay miễn phí.
Trong dự án này, tôi đã phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Tôi bắt đầu chương trình bằng cách nhập tệp CSV với Pandas. Sau đó, tôi thực hiện trực quan hóa bằng cách sử dụng các thư viện Matplotlib và Seaborn. Tôi đã chọn từ nhiều bộ dữ liệu.
