斯图飞腾产品升级!Stratifyd数据分析平台全新改版

千呼万唤始出来!「全新UI视觉」、「全场景交互体验」的数据分析平台——Stratifyd 于今日正式升级啦!无论您是数据发烧友还是开发人员,丰富的可视化效果、强化的分析功能和人性化的流程设计都会让您眼前一亮。

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  Stratifyd 新版本具体有哪些新变化呢?下面小编来给您划重点。

  一、新UI,新视野

  无论是时尚圈,还是科技界,设计永远都在追求最潮流、最前沿。近年来科技界正在盛行一种“以简致胜”的风格。这种“简”不仅代表使用上的简单,还代表视觉上的简约——简约的设计可以缓解视觉疲劳,让用户快速捕捉重点。

  Stratifyd新版本的设计就采取了这种“简约风”,用最少的修饰传递更多的信息!

  1. 克制用色,图标简洁

  摒弃深蓝底色的侧边栏,取而代之是大量的留白,留白越多,信息呈现的转化效果越好,受到干扰的影响越小。图标也进行简化,单色线性的icon设计不会有太多视觉干扰,整体界面看上去更干净整洁、功能模块更清晰。

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  2. 图文结合,形象示意

  取代原有的大片文字设计,进入新版本的主工作台,首先映入眼帘的是图文形式的任务卡片。图文形式的卡片设计让信息层级更明确、视觉传达更清晰,要点内容瞬间脱颖而出。

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  卡片主要由“封面图”、“任务名称”、“分类标签”、“被分享人”组成,卡片“封面图”直接代表了不同行业、不同场景的任务属性,标题的核心含义都被表达在了图片里。

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  同理,数据和模型版块也采用图文设计,图片中直接显示数据源格式(csv、xlsx、jason等)或分析模型(AI自动学习、逻辑回归、前馈神经网络模型等)的图标,直观呈现分析的数据类型和使用的分析模型。

  二、 新功能,新洞察

  1. 高级话题聚类

  新版本上线了「高级话题聚类模型」,该模型采用最前沿的NLP和机器学习技术,具有更强的相关语义聚合性,最高支持五元词聚类,为企业提供更深入、更精准的语义洞察和趋势见解。

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  「高级话题聚类模型」可以说是「基本话题探索模型」的升华版,聚类话题的连贯性和唯一性提高了10~20%。企业可根据自身需求在两个模型之间自由切换或组合对比,探寻消费者的热议话题和情感倾向,数据驱动决策优化与升级。

  2. 新鲜话题分析

  新版本还增加了「新鲜话题分析模型」,可自动监测新兴热点话题,动态、可交互的可视化列表直观呈现最新流性话语。新旧话题对比更容易发现问题趋势。

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  三、新流程,新体验

  1. “带教式”分析

  想好了分析什么问题,但不知选择哪款分析模型?我们都替您想到了。

  Stratifyd新版本在分析模型的选择步骤做了更加人性化的处理,从“话题探索”、“关键业务指标追踪”、“情感分析”、“位置分析”等维度对所有模型进行归类处理,以问答形式“带教式”引领用户入门。

  无论您想探索客户的热议话题,想了解客户的体验感受,还是想获取客户所在地理位置或者更多信息,都有一款模型适合您。

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  同理,在可视化控件的部署过程中新版本也添加了“问答式”引导。根据您选择的分析模型,对应匹配您要分析的维度类别。每一步都有贴心的操作向导为您指引方向!

  2. 一键式筛选

  新版本支持仪表板面的一键式全局筛选。在搜索框内一键输入想要分析的「关键文本字段」,或者根据用户信息、购买产品等多个维度建立起的「故事性组合筛选」,亦或跟随问答的引导找到您想筛选的「任意字段」,都可直接获取您想要寻找的“它”!

  Stratifyd试用反馈有礼:

  Stratifyd 新版本您最喜欢的功能有哪些?您认为还有哪些需要提升的地方?您目前遇到的业务挑战是什么?Stratifyd为您解决了哪些难题?欢迎大家访问Stratifyd官网(www.stratifyd.cn)抢鲜体验,跟我们聊聊新版本的使用心得。有意向的用户请将反馈内容发送至指定邮箱:support@stratifyd.cn。所有试用并参评的用户均可获得Stratifyd赠送的定制款精美奖品(笔记本或三合一数据线随机发)。

  加群交流

  为了方便用户及时获取Stratifyd培训信息、行业洞察白皮书/Gartner报告等干货资料,与数据同行交流经验,Stratifyd开通官方粉丝交流群!关注Stratifyd微信公众号并在后台回复“粉丝群”即可加入。

  关于斯图飞腾(Stratifyd Inc)

  北京斯图飞腾科技有限公司(Stratifyd Inc)是全球领先的增强智能数据分析服务提供商,Gartner 年度Cool Vender最佳数据分析厂商,Forrester 全球推荐数据分析厂商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力,致力于推进 AI 在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd 敏捷 AI 体验分析平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据,深入洞察消费者的需求痛点和兴趣偏好,为企业决策提供数据洞察支持。

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