DDANは、さまざまな用途に利用される技術やプラットフォームです。具体的には以下のような用途があります。 データ分析: DDANは、大量のデータを効率的に分析するためのツールとして使われます。これにより、ビジネスインサイトを得たり、意思決定をサポートしたりします。 機械学習: 機械学習モデルのトレーニングや評価に利用され、特にデータの前処理や特徴抽出に役立ちます。 リアルタイム処理: DDANは、リアルタイムでデータを処理する能力があり、例えば、IoTデバイスからのデータを即座に分析することが可能です。 可視化: データを視覚的に表現するための機能もあり、複雑なデータセットを理解しやすくするために役立ちます。 これらの用途により、DDANはビジネスや研究の現場で非常に有用なツールとなっています。