¿Cuáles son las diferentes herramientas utilizadas en la industria financiera para el análisis de datos?

Hola,

Visualr es una herramienta de visualización de datos de última generación que proporciona a las empresas una conectividad ampliamente flexible en términos de múltiples fuentes de datos. Es una plataforma única para usuarios multidimensionales que trabajan de forma segura y colaborativa . Es una de las mejores herramientas para la industria financiera debido a su precisión y facilidad de uso.

Estas son algunas de las razones por las que debe elegir Visualr sobre otras herramientas de visualización de datos:

# 1 funcionalidad Plug & Play

Simplemente instale la aplicación en su sistema básico basado en Windows.

# 2 Plantillas de tablero preconfiguradas

Las empresas pueden usar estas plantillas para generar hermosos paneles de forma rápida y efectiva . Alternativamente, también pueden personalizar estas plantillas según sus preferencias directamente desde la propia herramienta.

# 3 comparte tus paneles

Con Visualr, puede compartir convenientemente sus cuadros, gráficos y paneles en su red de pares, colegas, clientes, promotores o inversores .

# 4 Visualizar archivos locales

Simplemente cargue sus archivos Excel, Access, CSV o incluso Flat y comience a visualizar. Esto le ahorra la molestia de convertir los archivos a un formato particular.

# 5 potentes herramientas de diseño

Diseña tableros extremadamente atractivos con solo chasquear los dedos. Esta característica sería un salvavidas cuando tienes poco tiempo.

# 6 Los datos están asegurados en su máquina local

El más alto nivel de seguridad garantizado al procesar sus métricas de datos, ya que la seguridad de los datos es de suma importancia para cualquier organización.

# 7 Solución completa a un costo mínimo

Obtenga el mejor nivel de tecnología al costo más económico .

Déjame saber lo útil que fue esto.

Para experimentarlo. Mira el siguiente enlace: https://goo.gl/VSvJBB

More Interesting

¿Cómo puede un principiante aprender big data, aprendizaje profundo y aprendizaje automático de forma rápida y sencilla?

¿Cuáles son algunos problemas de aprendizaje automático que se resolvieron con soluciones generativas en lugar de soluciones discriminatorias?

¿Qué tan popular es SPSS entre los científicos de datos?

¿Qué herramientas usan los científicos de datos?

¿Cuáles son las diferencias entre la desigualdad de Hoeffding y la desigualdad de VC?

¿Cómo compararía las ofertas de especialización de "ciencia de datos" de Coursera y Udacity?

¿Cómo preparará enormes conjuntos de datos (gran número de filas) para el análisis, y también procesará previamente los conjuntos de datos de 'prueba' de la misma manera que los conjuntos de datos de 'entrenamiento' antes del análisis?

¿Puedo convertirme en desarrollador full stack y científico de datos en 1,5 años?

¿Cómo es hacer programación científica en Haskell?

Quiero ser un científico de datos. ¿Cómo entreno mi sensibilidad de datos?

¿Cuáles son los inconvenientes de Mongo DB? ¿Es bueno comenzar una carrera con la ciencia de datos?

¿Hay alguna empresa rentable de minería de datos en la India?

Se dice que algo que funcionó muy bien con los datos de acciones anteriores puede fallar en el futuro. ¿Cómo es eso? ¿En qué formas exactas serán diferentes los datos futuros?

Cómo convertirse en un científico de datos como estudiante

¿Cuáles son algunos de los desafíos que enfrentan las personas cuando pasan de la academia a la ciencia de datos?