정리되지 않은 데이터셋 가져오기
로컬에 있는 CSV, Excel 또는 프로젝트 파일에서 시작합니다. IMD는 원본 파일을 데모 프롬프트가 아니라 작업 대상으로 다룹니다.
소스 스냅샷을 보존한 정리된 테이블을 만들었습니다.
시스템이 작업을 준비하고, 사용자가 결과를 승인합니다.
파일을 가져오고, 결과 패키지를 준비한 뒤, 작업 맥락을 유지한 상태로 검토하고 내보냅니다.
로컬에 있는 CSV, Excel 또는 프로젝트 파일에서 시작합니다. IMD는 원본 파일을 데모 프롬프트가 아니라 작업 대상으로 다룹니다.
IMD는 구조를 감지하고, 불일치 값을 수정하고, 문제를 분리하며, 데스크톱과 CLI 런타임을 통해 분석 가능한 테이블을 준비합니다.
결과가 Stata, R, 노트북 또는 보고 워크플로로 이동하기 전에 사용자가 승인합니다.
이 페이지의 모든 기능은 하나의 목적을 향합니다. 검토 과정을 숨기지 않고 지저분한 작업 파일을 진지한 분석에 사용할 수 있게 만드는 것입니다.
결측값, 불일치 범주, 중복 키, 깨진 날짜 필드, 패널 데이터 준비를 핵심 워크플로로 다룹니다.
파일, 스냅샷, 테이블, 검토 상태가 채팅 스레드가 아닌 데스크톱형 작업 공간에 남습니다.
IMD는 자동화에 적극적이지만 최종 결정은 항상 보이고 검토 가능합니다.
앱과 CLI는 같은 계정, 모델 접근, 권한 레이어를 사용합니다.
Free는 매일 재설정됩니다. Plus와 Pro는 구독 주기마다 재설정되며 이월되지 않습니다.
제품 구조는 워크플로를 사용자의 머신 가까이에 두고 검토를 명확하게 만듭니다.
목표는 Stata, R, 노트북 또는 보고 도구를 대체하는 것이 아니라, 그 도구들이 유용해지기 전에 신뢰할 수 있는 데이터를 준비하는 것입니다.
작업 파일은 결과가 하류로 이동하기 전에 데스크톱형 작업 공간에서 정리됩니다.
데스크톱 앱, CLI, 웹 계정은 같은 Supabase ID와 IMD 플랫폼 토큰 레이어를 사용합니다.
AI가 테이블과 결과 패키지를 준비할 수 있지만, 내보내기 전 검토자는 사용자입니다.
IMD는 분석 작업의 덜 화려하지만 핵심적인 부분, 즉 다운스트림 방법을 신뢰할 수 있을 만큼 원본 파일을 일관되게 만드는 데 맞춰져 있습니다.
Stata, R 또는 Python으로 이동하기 전에 패널, 설문, 출판용 데이터셋을 준비합니다.
지저분한 운영 파일을 소스 스냅샷과 검토 상태가 있는 내보내기 가능한 테이블로 바꿉니다.
숨겨진 정리 작업을 보이게 하여 방법, 가정, 출력물을 검토할 수 있게 합니다.
Free 사용자는 일일 크레딧 버킷을 받습니다. Plus와 Pro는 각 구독 주기 끝에 재설정되는 월간 크레딧을 사용합니다.
무료 모델 풀로 IMD를 사용해 보세요. 일일 크레딧은 재설정 시 사라집니다.
정기적인 데이터 정리와 반복적인 분석 준비 작업에 적합합니다.
더 많은 모델 사용과 더 큰 반복 워크로드에 적합합니다.
아니요. Free 크레딧은 매일 사라지고, 유료 크레딧은 구독 주기가 갱신될 때 사라집니다.
아니요. Plus와 Pro는 Free 크레딧과 합산하지 않고 자체 월간 구독 버킷을 사용합니다.
아니요. IMD는 상류에서 데이터를 준비해 해당 도구들을 더 신뢰하고 사용할 수 있게 합니다.