Pourquoi utiliser Treensight ?

Vous pourrez rapidement décrire, explorer et communiquer  vos données  et vos résultats 

Photos gratuites de activités, afficher, amélioration

« Simplicité » 

Une prise en main facile, rapide et ludique pour analyser vos données.

L’interface de Treensight est organisée en trois parties qui permettent d’éviter la multiplication des fenêtres d’analyse et de visualisation de données sur l’écran. 

Cette organisation reste la même pour tous les types d’analyses qu’ils soient de nature exploratoire ou prédictive. Ainsi, les utilisateurs n’ont pas à apprendre à gérer des interfaces multiples, ils travaillent dans un environnement stable où tous les éléments graphiques participent à une analyse commune des données.

La constitution d’un ensemble de données issues d’un domaine métier est une opération complexe et potentiellement longue représentant typiquement entre 60% et 80% du temps d’analyse. 

Treensight utilise un format de données original qui permet de traiter de manière transparente des données ayant des types hétérogènes : numérique, symbolique, séquences, time-séries …  et de contrôler leur cohérence. Ainsi, cette étape s’en trouve accélérée en évitant aux utilisateurs les délicates opérations de « recodage » et en lui permettant d’affiner son expertise métier.

« Efficacité » 

Modéliser efficacement vos données tout en affinant

 vos compétences métiers.

« Convivialité » 

Des visualisations configurables pour communiquer vos idées en toute transparence.

Treensight offre une palette d’outils de visualisation permettant en quelques « clics » de  de comparer rapidement les groupes de données entre eux et de mettre en évidence  les variables les plus pertinentes.

Les informations trouvées peuvent être facilement mémorisées, annotées et échangées entre vos collaborateurs ou avec vos clients assurant ainsi la transparence et la traçabilité des analyses effectuées. 

De surcroît, une fois définis, ces information restent exploitables sur tout ensemble de données ayant des variables similaires : on peut ainsi analyser facilement des données résultant d’une acquisition périodique (hebdomadaires, mensuelles ...).

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