Continual

Continual 是一个高效的人工智能平台，专注于简化现代数据堆栈上的预测模型构建过程，以实现精准结果输出。

核心特性

1. 兼容性：与流行的云数据平台（例如BigQuery、Snowflake、Redshift和Databricks）保持兼容。

2. 简化流程：利用直观的SQL或dbt声明构建模型，无需复杂的工程或MLOPS平台。

3. 共享功能：通过团队间的共享功能，提高模型开发的协作效率。

4. 持续优化：模型随着时间的推移不断进化，以提供更准确的预测。

5. 直接存储：将数据和模型直接存储在数据仓库中，以便于进行便捷的操作和商务智能（BI）工具的访问。

定价计划

免费试⽤：提供免费试⽤计划，详情可访问官⽹了解。

使用场景

Continual 适用于多种业务需求：
预测客户流失，以提升客户保留策略的有效性。
预测库存需求，以优化供应链管理的高效性。
评估客户生命周期价值，以改进营销策略。

Continual 针对现代数据团队量身定制，支持 SQL 和 dbt 热爱者以及整合 Python 的数据科学家。

用户支持与社区

We offer a variety of customer support options, including online documents, knowledge bases, and FAQs. Additionally, we have a user community where members can seek assistance, share their knowledge, and collaborate with others.

优势、局限与注意事项

优势：Continual简化了预测模型的构建流程，支持多云数据平台共享，加速开发，模型持续优化且易于检索。
局限：未详细说明具体限制。
注意事项：用户在使用Continual时需注意数据保密和安全性。

总结

作为一款高效的人工智能操作平台，Continual致力于简化预测模型的构建流程，同时兼容多种云数据平台。它具备强大的共享功能和持续优化的能力，完美契合现代数据团队的需求。我们对Continual的未来发展充满信心。

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