Skimle क्या है?

Skimle एक AI-संचालित गुणात्मक डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म है जो इंटरव्यू, रिपोर्ट और अन्य टेक्स्ट दस्तावेज़ों को संरचित, ट्रेस किए जा सकने वाली अंतर्दृष्टियों में बदल देता है। यह अकादमिक विषयगत विश्लेषण की कठोरता को AI की गति के साथ जोड़ता है।

यह कैसे काम करता है

अधिकांश उपभोक्ता AI उत्पादों के विपरीत, हम डेटा का विश्लेषण केवल तब नहीं करते जब आप हमसे कहते हैं। इसके बजाय, Skimle आपके डेटा से एक परिष्कृत डेटा संरचना बनाता है, जो आपके दस्तावेज़ों में फैले विषयों की पहचान करता है। यह हमें एक परिष्कृत यूज़र इंटरफ़ेस प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिसके माध्यम से आप अपने डेटा को एक्सप्लोर कर सकते हैं और इसे अपने दृष्टिकोण के अनुसार व्यवस्थित कर सकते हैं।

आपके डेटा को संरचित करने के लिए हम कुछ मुख्य अवधारणाओं का उपयोग करते हैं:

• दस्तावेज़: सामान्यतः इंटरव्यू, रिपोर्ट या उत्तरदाता। ये उन PDF और अन्य दस्तावेज़ों के अनुरूप होते हैं जिन्हें आप अपलोड करते हैं, CSV फ़ाइलों की पंक्तियों के अनुरूप, या Skimle Ask की प्रतिक्रियाओं के अनुरूप होते हैं।
• विश्लेषण: ये आपके डेटा पर AI द्वारा जनरेट किए गए "दृष्टिकोण" हैं, जो आपके दस्तावेज़ों से रुचिकर सामग्री निकालते हैं।
• अंतर्दृष्टियाँ: अंतर्दृष्टियाँ विश्लेषण का परिणाम हैं - दस्तावेज़-विशिष्ट अवलोकन जिनमें उस विशेष दस्तावेज़ से सभी प्रासंगिक प्रत्यक्ष उद्धरण शामिल होते हैं।
• श्रेणियाँ: ये वे विषय और उप-विषय हैं जो आपके दस्तावेज़ों में फैले होते हैं। हमारे AI द्वारा अंतर्दृष्टियों को सबसे प्रासंगिक श्रेणी में असाइन किया जाता है, लेकिन आप किसी अंतर्दृष्टि को कोई भी संख्या में प्रासंगिक श्रेणियों से मैन्युअल रूप से लिंक कर सकते हैं।

हम इन अवधारणाओं का उपयोग आपके डेटा की एक पदानुक्रमित संरचना बनाने के लिए करते हैं। इस संरचना का उपयोग फिर एक परिष्कृत यूज़र इंटरफ़ेस प्रदान करने के लिए किया जाता है, जिसके माध्यम से आप अपने डेटा को एक्सप्लोर कर सकते हैं और इसे अपने दृष्टिकोण के अनुसार व्यवस्थित कर सकते हैं।

सरल वर्कफ़्लो

1. डेटा जोड़ें और विश्लेषण करें

अपनी सामग्री को डेटा स्रोत के रूप में जोड़ें - दस्तावेज़ (PDF, Word), ऑडियो या वीडियो, स्प्रेडशीट, या Skimle Ask सर्वेक्षण। Skimle हर अंश को ट्रांसक्राइब करता है, टेक्स्ट निकालता है, और सैकड़ों एटॉमिक लैंग्वेज मॉडल कॉल का उपयोग करके व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करता है, जिससे अंतर्दृष्टियों को श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सके।

2. एक्सप्लोर करें और परिष्कृत करें

श्रेणियाँ दृश्य में ट्री-संरचित परिणाम ब्राउज़ करें या स्प्रेडशीट जैसी टेबल में, जिसमें दस्तावेज़ पंक्तियों के रूप में और विषय कॉलम के रूप में होते हैं। स्रोत से जुड़े शब्दशः उद्धरण देखने के लिए किसी भी सेल पर क्लिक करें। मेटाडेटा के अनुसार फ़िल्टर करें, पदानुक्रमित श्रेणियों में नेविगेट करें, और AI चैट के माध्यम से प्रश्न पूछें।

3. एक्सपोर्ट

एक्सपोर्ट करें Word में (एक्जीक्यूटिव सारांश और उद्धरणों के साथ), PowerPoint में (प्रमाण-आधारित स्लाइड्स के साथ), या आगे के विश्लेषण और साझा करने के लिए Excel में।

Skimle को अलग क्या बनाता है

पारंपरिक CAQDAS पैकेज - NVivo, ATLAS.ti और MAXQDA जैसे कंप्यूटर-सहायता प्राप्त गुणात्मक डेटा विश्लेषण सॉफ़्टवेयर - कठोर तो हैं लेकिन धीमे: 40 इंटरव्यू को मैन्युअल रूप से श्रेणीबद्ध करने में हफ़्तों लग सकते हैं, और जब आपका विश्लेषण बदलता है तो डेटा को फिर से श्रेणीबद्ध करना कष्टदायक होता है। सामान्य-उद्देश्य वाले AI चैटबॉट तेज़ तो हैं लेकिन अविश्वसनीय हैं, जो ट्रेसेबिलिटी के बिना सतही सारांश प्रदान करते हैं।

Skimle इन दोनों के बीच है: यह सभी दस्तावेज़ों को व्यवस्थित रूप से प्रोसेस करता है ताकि एक पारदर्शी, संपादन योग्य ज्ञान संरचना बनाई जा सके, जिसमें हर अंतर्दृष्टि स्रोत सामग्री के किसी शब्दशः उद्धरण से जुड़ी होती है।

महत्वपूर्ण रूप से, Skimle को टीमवर्क के लिए डिज़ाइन किया गया है: आप और आपके सहयोगी साझा परियोजना वर्कस्पेस में अंतर्दृष्टियों पर टैग और टिप्पणी कर सकते हैं।

Skimle क्या नहीं है

• यह मानव व्याख्या को नहीं बदलता - यह विशेषज्ञों के लिए एक पावर टूल है
• यह सर्वेक्षण संग्रह टूल नहीं है (AI-संचालित इंटरव्यू के लिए Skimle Ask देखें)
• यह स्वचालित रूप से पूर्ण शोध पत्र जनरेट नहीं करता
• यह पूरी तरह से मात्रात्मक डेटा को हैंडल नहीं करता

आपके अपने डेटा पर Skimle आज़माएँ

Skimle एक गुणात्मक विश्लेषण टूल है जो उन शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया है जिन्हें ऐसे परिणाम चाहिए जिन पर वे भरोसा कर सकें। इसे अपने इंटरव्यू और दस्तावेज़ों पर लागू होते देखने के लिए डेमो बुक करें, या फ्री ट्रायल शुरू करें - प्लान और क्रेडिट कैसे काम करते हैं यह जानने के लिए प्राइसिंग देखें।