Quadratic Multiplayer

Verkehrsvolumen im Vergleich zum Vormonat

• #1

  Teams in Echtzeit bei komplexen Datenanalyse- und Modellierungsprojekten zusammenarbeiten zu lassen, indem die Vertrautheit von Tabellenkalkulationen mit der Leistungsfähigkeit von Programmiersprachen wie Python und SQL kombiniert wird.

• #2

  Benutzern die programmgesteuerte Hinzufügung und Bearbeitung von Daten innerhalb der Tabellenkalkulationsumgebung zu ermöglichen, was die Arbeit mit großen oder dynamischen Datensätzen erleichtert.

• #3

  Drittanbieter-Python-Bibliotheken und Datenvisualisierungstools direkt in die Tabellenkalkulation zu integrieren, um Benutzer in die Lage zu versetzen, die neuesten Open-Source-Technologien zu nutzen, ohne die vertraute Tabellenkalkulationsschnittstelle zu verlassen.

• #4

  Benutzer in die Lage zu versetzen, Daten aus externen APIs abzurufen und diese automatisch innerhalb der Tabellenkalkulation zu aktualisieren, um den Prozess des Arbeitens mit Echtzeit- oder sich häufig ändernden Datenquellen zu vereinfachen.

• #5

  Eine lesbarere und wartbarere Möglichkeit zum Schreiben komplexer Formeln und Berechnungen durch die Verwendung von Mehrzeilenausdrücken bereitzustellen, was die Zusammenarbeit und das Verständnis der Logik hinter der Tabellenkalkulation für Teams erleichtert.

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