Free
$0
일일 크레딧으로 Octarca의 핵심 데이터 준비 워크플로를 체험하세요.
- 50 credits/일
- 기본 모델 접근
- 단독 워크스페이스 전용
- 매일 재설정, 이월 없음
octarca://workspace/result-package
결과 패키지
DID 분석 가능한 패널 데이터셋
검토 상태
시스템이 발견한 항목
- 중복된 `(city_id, year)` 행 제거
- 처리 레이블을 이진 플래그로 정규화
- 누락된 정책 연도 레코드를 검토용으로 분리
출력
province_panel_did_ready
소스 스냅샷을 보존한 정리된 테이블을 만들었습니다.
사용자 역할
검토 및 확인
시스템이 작업을 준비하고, 사용자가 결과를 승인합니다.
제품 워크스루
지저분한 파일이 검토된 데이터셋이 되는 과정을 보세요
Octarca 데스크톱 작업 공간에서의 실제 정리 실행: 가져오기, 진단, 계획, 실행 — 문제가 있으면 History에서 언제든 롤백합니다.
octarca://workspace
제품 워크스루 영상
플레이스홀더 — 60초짜리 실제 정리 실행 녹화로 교체하세요.
0:00내 컴퓨터에서 지저분한 CSV 가져오기
0:18진단 보고서 읽기
0:35정리 계획 검토 및 편집
0:52확인, 내보내기, History 유지
문제
더러운 데이터는 프롬프트 문제가 아니라 작업 문제입니다.
Octarca는 파일을 있는 그대로에서 시작합니다 — 일관되지 않은 헤더, 섞인 타입, 중복, 결측값 — 이를 방어할 수 있는 테이블로 바꿉니다.
전 · 원본 내보내기
후 · 검토된 테이블
Octarca가 발견하고 수정한 것
헤더를 일관된 스키마로 정규화
중복 키 행 제거, 소스 스냅샷 보존
결측값은 검토용으로 분리 — 몰래 채우지 않음
작동 방식
원본 파일에서 검토된 결과까지, 세 단계.
파일을 가져오고, 결과 패키지를 준비한 뒤, 작업 맥락을 유지한 상태로 검토하고 내보냅니다.
가져오기 미리보기
01 · 가져오기
정리되지 않은 데이터셋 가져오기
로컬에 있는 CSV, Excel 또는 프로젝트 파일에서 시작합니다. Octarca는 원본 파일을 데모 프롬프트가 아니라 작업 대상으로 다룹니다.
CSV / Excel로컬 작업 공간
정리 계획
02 · 준비
AI가 결과를 준비
Octarca는 구조를 감지하고, 불일치 값을 수정하고, 문제를 분리하며, Octarca 데스크톱 작업 공간에서 분석 가능한 테이블을 준비합니다.
정리패널 준비
History와 내보내기
03 · 검토
검토, 확인, 내보내기
결과가 Stata, R, 노트북 또는 보고 워크플로로 이동하기 전에 사용자가 승인합니다.
검토 기록내보내기 가능
왜 Octarca인가
분석하기 전에 데이터를 믿을 수 있게 만듭니다.
Octarca는 원본 파일, 시스템이 찾은 내용, 처리 단계, 확인해야 할 결과를 같은 작업 맥락에 둡니다. AI가 준비하고, 사용자가 판단하며, 결과는 확인하고 계속 사용할 수 있습니다.
결정 전 진단
모든 테이블에 품질 보고서: 결측값, 타입 문제, 중복, 이상치, 일관되지 않은 카테고리. 변경 전에 무엇이 문제인지 알 수 있습니다.
읽고 편집할 수 있는 계획
정리는 당신의 언어로 작성된 Markdown 계획에서 시작합니다. 승인, 편집, 거부 — 당신의 동의 없이는 아무것도 실행되지 않습니다.
모든 변경 복구 가능
각 작업은 테이블 History에 버전을 기록합니다. 브랜치, 체크아웃, 복원 — AI 실수는 쉽게 되돌릴 수 있습니다.
반복되는 테이블용 템플릿
월간 내보내기를 자신의 템플릿으로 표준화하세요. 이름, 별칭, 키로 필드를 매칭하고 맞지 않는 것은 판단을 위해 표시됩니다.
테이블 간 관계
테이블이 어떻게 연결되는지 보고, 병합 전에 매칭률과 중복 키를 확인하세요. 생성된 출력은 관계 그래프에 섞이지 않습니다.
컨텍스트를 아는 에이전트
채팅 에이전트는 현재 테이블, 진단, 관계, 히스토리를 보고 있어서 추측이 아닌 구체적인 작업을 제안합니다.
진짜 시간을 잡아먹는 것은 나중에 돌릴 분석 모델이 아닙니다. 아무도 정리하고 싶어 하지 않지만 결국 모두가 책임져야 하는 데이터 문제입니다.
신뢰와 통제
AI가 작업 파일을 다루어도 통제권은 사용자에게
Octarca는 로컬 우선 작업 공간, 보이는 검토 상태, 출처와 연결된 결과를 중심으로 설계되었습니다.
로컬 우선작업 파일은 가능한 한 데스크톱형 작업 공간에 머물며, 정리된 뒤 다음 결과로 이동합니다.
사용자 검토AI는 테이블과 결과 패키지를 준비할 수 있지만, 내보내기 전에는 사용자가 확인합니다.
추적 가능한 맥락원본 파일, 처리 발견, 결과 패키지, 검토 상태를 가능한 한 같은 작업 흐름에 보관합니다.
대상 사용자
데이터를 신뢰해야 하는 사람을 위한 데스크톱 경로
Octarca는 분석 작업의 덜 화려하지만 핵심적인 부분, 즉 다운스트림 방법을 신뢰할 수 있을 만큼 원본 파일을 일관되게 만드는 데 맞춰져 있습니다.
01
연구자
Stata, R 또는 Python으로 이동하기 전에 패널, 설문, 출판용 데이터셋을 준비합니다.
3년치 도 패널을 DID 분석용으로 준비합니다.
02
분석가
지저분한 운영 파일을 소스 스냅샷과 검토 상태가 있는 내보내기 가능한 테이블로 바꿉니다.
지저분한 월간 운영 내보내기를 검토되고 내보낼 수 있는 테이블로 바꿉니다.
03
학생과 교사
숨겨진 정리 작업을 보이게 하여 방법, 가정, 출력물을 검토할 수 있게 합니다.
공개된 결과 뒤의 모든 정리 단계를 보여줍니다.
가격
무료로 시작하고, 워크플로가 일상이 되면 업그레이드
Free 사용자는 일일 크레딧 버킷을 받습니다. Plus와 Pro는 월간 또는 연간 결제를 선택할 수 있고 크레딧은 매월 재설정됩니다.
Plus
$15.20/월
연간 결제 $182.40
일상적인 데이터 정리, 테이블 관리, 반복적인 분석 준비에 적합합니다.
- 2,000 credits/월
- 고급 모델 접근
- 팀 협업
- 크레딧 월별 재설정
- 일일 한도 없음
Pro
$39.20/월
연간 결제 $470.40
더 자주 쓰는 AI 분석, 더 큰 데이터 준비 작업, 정기 워크플로에 적합합니다.
- 5,000 credits/월
- 고급 모델 접근
- 더 높은 모델 사용 용량
- 팀 협업
- 크레딧 월별 재설정
Team / Enterprise
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