DataCanvas

2.5

北京九章云极科技有限公司（简称“九章云极”，DataCanvas）2013年成立，专注数据科学自动化平台的持续开发与建设，着重为数据科学家，AI从业者提供一整套开发平台，为企业智能化升级和转型提供全面配套服务。九章云极凭借国内领先的“自动化”数据科学平台

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综合

2.5

2.8

功能满意度

4.8

1.5

性价比

4.8

0.8

易用性

4.8

1.4

售后服务

4.1

1.3

分数人员分布

0 人

0 人

0 人

8 人

2 人

默认排序

邱霄

开发人员

4.0

DataCanvas 最好用的功能是 AutoModeling，我们的运营团队可以利用其内置的模型来分析行业数据、客户数据等，为业务决策提供有效支持。安全性也很高，对公司数据的安全政策设计的比较细致。

不满意的点

部分内置模型比较鸡肋，与现实应用场景有差距。希望以后可以完善起来。

2021-11-30

赞同

李晔

技术人员

4.0

有实时数据跟踪决策的功能，能够把各种信息流（ETL\AI）等拓展到实时平台中，支持可视化。运行流畅稳定，计算能力也是不错的。

不满意的点

支持服务不是很有存在感，响应慢，没有解决问题；页面功能布局比较繁杂，不是很清晰

2021-11-28

赞同

冯树纪

数据分析

3.5

部署迅速，支持定制化；运维也是很方便的，可以定时或者周期性执行固定命令；设计了访问控制，数据安全做的不错。

不满意的点

页面相对不够友好，不是太好理解。员工学习成本比较高。定价也比较贵。

2021-11-30

赞同

浦忠

数据分析

4.0

DataCanvas 功能强大，有丰富的工具集，很大程度上降低了自动化机器学习的门槛。平台注重了对 NLP 等场景中非结构化数据的支持，这点很优秀。

不满意的点

更新迭代比较频繁，价格相对较贵，但是还算是花的比较值当的。

2021-12-01

赞同

韦承江

技术经理

4.5

有三位一体建模功能。易用性也不错，可以自动化，拖拉抓式操作，代码支持随意转换；解决了我们机器视觉、自然语言、数据分析及挖掘类的需求，代替了大量繁琐的配置工作，大大提高了我们的工作效率。

不满意的点

从目前的使用情况来看，整个平台是完整闭环的，从数据接入、数据分析、建模、训练最后到部署推理，都全流程闭环。因此所有环节都是必不可少的，相对来说稍显死板。

2021-11-30

赞同

毕茗雨

数据分析

4.0

总的来说是一款灵活、专业的企业级数据自动化平台。开源的automl工具降低了机器学习的门槛。目前在行业中覆盖率还是比较可观的。支持也是很专业很高效。

不满意的点

对于小白来说初步设置与摸索还是比较费时间的，不太能立刻上手，但是适应之后就会打开新世界~

2021-11-30

赞同

丁义云

IT

4.0

灵活易用，数据分析、技术结果获得都比较方便。模型结果支持团队一键共享。一站式机器学习平台，降低建模门槛，运用自动化 AI 建模和应用帮助我司各个部门轻松访问分析。另外，当AI能力不足时，还可直接使用平台内置算法。可视化也不错，支持自定义，企业可以按需控制AI建设。

不满意的点

用户页面建议美化一些。运行加载速度比较慢，建议提升以下性能。

2021-11-27

赞同

尤舒烟

数据分析

5.0

DataCanvas采用开放架构，完全不受硬件和云服务的束缚，而且全面支持主流技术架构，可以容纳各种建模服务。在机器学习、自动化建模和模型生产方面深耕多年，功能全面，可以快速应用于多种场景，案例也很多，很好的指引了企业实现数据科学的自动化。

不满意的点

非常完美的一款产品，没有缺点没有缺点没有缺点。

2021-11-28

赞同

钱世海

IT

4.0

最大的亮点是这款产品的可拓展性很强，模块库是自定义封装发布的，经过一次编码，用户可以在多个场景下使用，能够很大程度上提升开发效率。

不满意的点

使用时间比较短，很多地方有待摸索，尚未发现明显的缺陷。

2021-12-02

赞同

刘家璐

技术人员

3.5

用户界面直观，学习文档全面，用户友好；灵活可自定义，团队可以随时查看和编辑模型。我们公司主要用它来对最新的市场信息进行业务分析，所以需要一种相当可塑的方式来构建模型。到目前为止，DATACANVAS还是不错的满足了我们的需求的。

不满意的点

没有针对行业的模板，用户页面比较老旧，运行存在卡顿的情况，部署相对较慢。

2021-11-30

赞同

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