构建和丰富您的知识图谱。
借助 Standupcode，您可以在非结构化数据中查找实体和关系，并使用更多信息自动丰富您的知识图谱。
虽然大多数图表都是使用结构化的表格数据构建的，但借助 Standupcode，您可以更进一步，开始利用企业中的其余数据。
使用 Standupcode 高度发达的本体，或使用您自己的本体。
使用我们的内部本体（超过 1,000,000 个关于世界的单词和概念）来构建您的知识图谱。
或者，您可以使用自己组织的本体来满足更多自定义用例。我们接受所有标准格式。
使用适合您的 Graph DB。
虽然我们使用 neo4j 在我们的平台上可视化图表，但理论上您可以使用任何您喜欢的平台（TigerGraph、ArangoDB、MongoDB、Amazon Neptune），我们可以适应您的需求。
我们与平台无关。重要的是您可以访问您的知识。
将您的文本逐步制成图表：
以下是我们分四个步骤提供的内容：
1. 原始文本导入
第一步是导入要用于构建图表的所有原始文本。
2. 本体导入
下一步是导入您的本体，包括您要识别的关系和节点的确切类型。
3. 本体比对
然后，我们会将您的本体与我们内部的本体进行比对，以确保我们充分利用两者以获得最高的准确性。
4. “文本到图表”处理
最后，我们将根据原始文本中的所有信息构建图形数据库。
图形数据库可以用来做什么？
挖掘数据之间的关系
借助图形数据库，您可以更深入地了解数据中不同概念之间的关系，看看哪些内容与哪些内容相关联。
做出更高质量的数据驱动型决策
构建更准确的预测模型，利用数据不同方面之间的关系做出决策和预测。
客户反馈
以下评价是在我们的网站上收集的。
4 星 基于 100 评价
优质的服务和支持
这家公司提供的“文本到图表管道”极大地改进了我们的数据可视化流程。它易于使用且非常高效。自实施以来，我们团队的生产力提高了 30%。
评价人 李建华先生 (数据科学家)
强烈推荐的工具
这款工具改变了游戏规则！它将复杂的数据简化为易于理解的图表，为我们节省了大量时间。我们在数据报告上花费的时间减少了 25%。
评价人 刘芳女士 (业务分析师)
非常适合数据分析
“文本到图表管道”对于任何需要简化数据可视化的人来说都是一个可靠的工具。设置过程非常简单，我们的报告准确性提高了 20%。
评价人 王强先生 (数据工程师)
不错，但还有改进的空间
虽然该工具有效且可靠，但添加更多自定义选项会使其变得更好。它使我们的数据呈现效果提高了 18%。
评价人 张宇先生 (项目经理)
满意的体验
“文本到图表管道”能够完成其工作，但我们遇到了一些需要客户支持才能解决的小问题。尽管如此，它还是将我们的分析速度提高了 15%。
评价人 林美芳小姐 (研究分析师)
用户友好的界面
界面直观且易于浏览。我们的团队很快就适应了，我们的报告流程现在快了 28%。
评价人 黄婷婷女士 (营销经理)
性能可靠
我们依靠这个“文本到图表管道”来满足我们所有的数据可视化需求。它功能强大，很少出现停机时间，将我们的效率提高了 35%。
评价人 吴志强先生 (运营经理)
数据团队的必备工具
这个工具已经成为我们团队必不可少的工具。它可以顺利处理大型数据集，并以易于理解的格式呈现它们。我们的数据处理速度提高了 40%。
评价人 陈建国先生 (IT 总监)
高效实用
这个工具简化了我们的工作流程，可以更轻松地将文本数据转换为图形表示形式。它使我们的分析速度提高了 22%。
评价人 金俊熙先生 (数据分析师)
可靠的产品和强大的支持
客户支持团队随时准备提供帮助，产品本身也很可靠。自从采用这款工具以来，我们的报告周转时间缩短了 32%。
评价人 李娜小姐 (产品经理)
有问题？在下方查找答案！
我们最常见的问题
“文本到图表管道”是指将非结构化文本数据转换为结构化图形表示（如图表）的过程或系统。此管道通常涉及自然语言处理 (NLP) 技术，用于从文本中提取相关信息，然后使用数据可视化方法以图形或图表格式表示该信息。
“文本到图表管道”的关键组件包括文本预处理（清理和准备文本数据）、信息提取（使用 NLP 技术识别关键实体和关系）、数据转换（将提取的信息转换为结构化格式）以及数据可视化（创建图形表示形式，如图表、图形或网络）。
常见用例包括商业智能报告、情绪分析、内容摘要、竞争分析和市场调查。通过将文本数据转换为可视化图表，企业可以快速识别趋势、模式和见解。
常用技术包括自然语言处理 (NLP) 框架（如 spaCy 或 NLTK）、数据可视化库（如 Matplotlib 或 D3.js）以及用于实体识别和关系提取的机器学习模型。此外，可能还会用到 Pandas 等数据处理工具和 Neo4j 等图形数据库。
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