निजी-प्रथम AI डेटा कार्यक्षेत्र डेटा निजी रहता हैविश्लेषण अपने काम को दर्शाता है

DataForest व्यक्तियों और छोटी टीमों के लिए AI डेटा विश्लेषण का डेस्कटॉप ऐप है। यह कई स्थानीय फ़ाइल प्रारूपों और पेशेवर डेटाबेस का समर्थन करता है, ताकि आप जानकारी एकत्रित कर सकें, मशीन लर्निंग विश्लेषण चला सकें, चार्ट और रिपोर्ट बना सकें और विश्लेषण प्रक्रिया की जाँच कर सकें।

DataForest / गुणनफल

AI से डेटा विश्लेषण

कई डेटा प्रारूपों का विश्लेषण करें। DataForest व्यक्तियों और छोटी टीमों के लिए AI, मशीन लर्निंग, चार्ट और रिपोर्ट उपलब्ध कराता है।

विश्लेषण/लाइव ऐप स्क्रीन

01/गहराई से विश्लेषण करें

व्यावसायिक विश्लेषण, स्पष्ट रूप से प्रस्तुत किया गया

स्थानीय भविष्यवाणी और वर्गीकरण मॉडल चलाएं; योजनाएँ, रिकॉर्ड, चार्ट और निष्कर्ष एक ही कार्य में रहते हैं।

  • स्थानीय भविष्यवाणी और वर्गीकरण पेशेवर मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को सीधे अपनी मशीन पर चलाएं।
  • कई डेटा और पाठ प्रारूप हाँ, JSON और Parquet भी। फ़ील्ड व्यवस्थित करें, गायब मान जाँचें, सांख्यिकी का सार बनाएँ और रुझानों की तुलना करें।
  • 17 चार्ट परिवार समृद्ध विज़ुअलाइज़ेशन स्पष्ट निष्कर्षों के साथ सीधे संदेशों में दिखाई देते हैं।
  • तेजी से रिपोर्टिंग एम्बेडेड टेम्पलेट PPT, Word, PDF और Excel निर्यात करते हैं; कोड पूरी तरह से कस्टम रिपोर्ट बना सकता है।
सुरक्षा/स्थानीय सीमा

02/स्थानीय रूप से रखें

तीन तकनीकी सुरक्षा रेलिंग

तीन तकनीकी सुरक्षा रेलिंग भंडारण, निष्पादन और आउटपुट को बाधित करती हैं ताकि संवेदनशील डेटा आपके कार्यक्षेत्र को कभी न छोड़े।

  • भंडारण रेलिंग प्रोजेक्ट इनपुट स्रोत और आउटपुट निर्देशिकाएं स्पष्ट रूप से अलग हैं।
  • निष्पादन रेलिंग प्रत्येक कार्य और कोड रन एक अलग सैंडबॉक्स में निष्पादित होता है।
  • आउटपुट रेलिंग प्रत्येक प्रोजेक्ट में स्वतंत्र आउटपुट स्टोरेज होता है, जिसमें क्रॉस-प्रोजेक्ट रीड और अनियंत्रित आउटपुट पर सख्त सीमाएं होती हैं।
  • पाथ डी-आईडेंटिफिकेशन मॉडल कभी वास्तविक स्थानीय निर्देशिका पथ प्राप्त नहीं करता।
वर्कफ़्लो / सबूत ट्रेल

03 / फोकस बनाए रखें

पहले योजना बनाएं; निष्कर्ष कार्य पर बने रहें

विश्लेषण कोड आपके कंप्यूटर पर चलता है। स्थानीय संग्रहण और गणना, आपके चुने AI मॉडल को भेजे गए अनुरोधों से अलग हैं।

  • निष्पादन से पहले योजना बनाएं जटिल काम कार्य से जुड़े विश्लेषण पथ के साथ शुरू होता है।
  • निष्कर्षों के बाद सबूत हर प्रमुख निष्कर्ष उस पर आधारित सबूत द्वारा समर्थित होता है।
  • 10,000 फाइल वर्कफ़्लो बड़ी फाइल-प्रोसेसिंग का काम स्थिरता और सुचारुरूप से चलता है।
  • समान टोकन बजट के साथ स्पष्ट निष्कर्ष सामान्य वार्तालाप एजेंट की तुलना में, समान टोकन बजट अवधारणाओं को 80% तक कम करता है और अधिक सटीक, स्पष्ट निष्कर्ष प्रदान करता है।

सरल अपनाने के लिए मूल्य निर्धारण

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DataForest के सामान्य प्रश्न

DataForest के सामान्य प्रश्न

जानें कि DataForest आपके काम के लिए उपयुक्त है या नहीं, कौन से विश्लेषण संभव हैं, परिणाम कैसे जाँचें और डेटा गोपनीयता कैसे काम करती है।

क्या विश्लेषक न होने पर भी उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ। लक्ष्य स्वाभाविक भाषा में बताएँ; AI डेटा तैयार करने, विश्लेषण कोड और रिपोर्ट में मदद करेगा। डेटा का अर्थ समझाएँ और जाँचें कि तरीके व निष्कर्ष परिस्थिति से मेल खाते हैं।

किन पढ़ाई और काम के लिए उपयोगी है?

विद्यार्थी, शिक्षक और शोधकर्ता सर्वेक्षण व प्रयोगों का डेटा व्यवस्थित कर सकते हैं। ई-कॉमर्स और स्टार्टअप टीमें बिक्री, लागत और संचालन जाँचती हैं। क्रिएटर दर्शकों की प्रतिक्रिया और व्यक्तिगत निवेशक ऐतिहासिक बाज़ार व सार्वजनिक वित्तीय डेटा पर शोध कर सकते हैं।

ChatGPT, Gemini जैसे सामान्य चैट टूल से क्या अंतर है?

DataForest लगातार चलने वाले विश्लेषण के लिए प्रोसेसिंग, निष्पादन, चार्ट और रिपोर्ट एक जगह रखता है। स्थानीय कोड वातावरण लंबे मशीन लर्निंग कार्यों, निरंतर गणना और दोहराए जाने वाले विश्लेषण को जाँचने योग्य प्रक्रिया के साथ चलाता है।

क्या चार्ट और रिपोर्ट बन सकती हैं?

हाँ। पढ़ाई, शोध, सामग्री और टीम चर्चा के लिए परिणामों को चार्ट व PPT, Word, PDF, Excel में प्रस्तुत करें। साझा करने से पहले परिभाषाओं, स्रोतों और निष्कर्षों की संगति जाँचें।

स्थानीय विश्लेषण का अर्थ है कि बाहर कुछ नहीं भेजा जाता?

यह मॉडल की सेटिंग पर निर्भर है। विश्वसनीय प्रदाता या स्थानीय मॉडल API स्वयं चुनें। स्थानीय संग्रहण व गणना, मॉडल अनुरोधों से अलग हैं; अनुरोध और प्रदाता की नीति जाँचें। तीन फ़ाइल सुरक्षा उपाय स्रोत में सीधे बदलाव रोकते हैं, वास्तविक स्थानीय पथ पढ़ना कठिन बनाते हैं और परियोजना आउटपुट फ़ोल्डर के बाहर सीधे फ़ाइल संचालन रोकते हैं।

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