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ノーコードとローコード
Tomat

Tomat製品情報

Tomatは、すべてのサイズのデータ​​セットを簡単に処理するように設計されたデータ準備と分析のための頼りになるコードツールです。 CSVおよびExcelファイルを扱っている場合でも、PostgreSQLまたはSnowflakeデータベースに接続する必要がある場合でも、Tomatはワンクリックで簡単にします。そのユーザーフレンドリーな段階的なインターフェイスは、データのクリーニング、マージ、および変換をガイドします。さらに、Tomatは、感情分析、データ抽出、要約などの複雑なタスクに取り組むためにAIの力を活用して、データ愛好家や専門家のための大国となっています。

Tomatの使い方は?

Tomatを始めるのは簡単です。任意のサイズのファイルを開き、視覚的な変換ステップを適用して、データをフィルタリング、グループ、またはマージできます。 20を超える視覚的変換と150を超える機能にアクセスすることで、可能性は無限です。新しい列を追加したいですか? AIを使用して、データを簡単に抽出、要約、またはクリーンアップします。ワークフローを作成したら、すべてのステップが保存され、シングルクリックで新しいデータに再適用することができます。完了したら、クリーンデータをExcelまたはCSVにエクスポートするか、強力なチャートとカスタムテキストを備えたダイナミックレポートで視聴者を感動させます。

Tomatのコア機能

任意のサイズ(CSV、Excel)のファイルをロードするか、データベースを接続します

コードなしでデータセットをクエリして分析します

20以上の視覚変換と150以上の関数を使用します

強力なチャートとカスタムテキストでレポートを作成します

大規模にデータ変換を実行します

AIに、要約からセンチメント分析まで、複雑な分析を行うように依頼します

マルチステップチェーンプロンプトの視覚的なワークフローを作成します

データワークフローを自動化します

データを生成または充実させます

Tomatのユースケース

データのクリーンアップと変換

データ分析

データオートメーション

データレポート

感情分析

テキストの要約

データ標準化

データフォーマット

電子メールのパーソナライズ

製品の説明を生成します

一括でコンテンツを生成します

マーケティングレポート

TomatからのFAQ

TomatでAIを使用するユースケースは何ですか?
トマトとの作業を開始するために必要なスキルは何ですか?
Tomatは安全で安全ですか?
セキュリティとAI
AIの使用方法は?
AIクレジットを購入する方法は?
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Tomat
Leadpages
Leadpages リードページとは何ですか?リードページは、これらの高い収集ランディングページを作り、リード生成キャンペーンをキックスタートするための頼りになるツールです。それは非常にユーザーフレンドリーであり、企業がリードを奪い、マーケティングゲームを微調整し、チームとスムーズに協力することを簡単にします。 asで
Akkio
Akkio コーディングの複雑さに飛び込むことなく、ビジネスにおけるAIの力をどのように活用できるのか疑問に思ったことはありませんか? Generative Business Intelligenceの世界でゲームチェンジャーであるAkkioを入力してください。このプラットフォームは、アナリストにとって生活を楽にするように設計されています。
BotCircuits
BotCircuits コーディングの複雑さに飛び込むことなく、顧客のやり取りをどのように充電できるのか疑問に思ったことはありませんか?会話型AIの世界でゲームチェンジャーであるBotCircuitsを入力してください。このノーコードプラットフォームは、答えるだけでなくAIエージェントを作成することができます
Genatron
Genatron コーディングの複雑さに飛び込むことなく、カスタムアプリを作成できることを望んだことがありますか?アプリ開発の世界の新しい親友であるジェネトロンを入力してください。このプラットフォームを使用すると、要件を書き留めるだけで完全に機能するアプリケーションを構築できます

Tomatレビュー

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EdwardMartinez 2025年10月10日 17:20:29 JST

Tomat is seriously a game-changer for my daily data tasks! 🚀 No more endless Excel formulas or messy SQL queries – just drag, drop, and boom! Clean data ready for analysis. Though I wonder if it'll handle my 10GB datasets smoothly... 😅 Anyone tested big files yet?

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