RATH

RATH ist das Next-Generation, Open Source Automated Data Analysis Tool für alle.

RATH (opens in a new tab) ermöglicht es Ihnen, Ihren Datenanalyse-Workflow zu optimieren und mühelos Erkenntnisse aus komplexen Datenquellen zu gewinnen, indem hoch anpassbare mehrdimensionale Datenvisualisierungen erstellt werden. Darüber hinaus verfügt RATH über einen leistungsstarken Augmented Analytics-Engine, der Muster, Erkenntnisse und kausale Inferenzen identifiziert, um datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Schnellstart

Ein-Klick-Einblicke erhalten

Der Tab Data Autopilot bietet Ihnen ausgezeichnete Daten-Einblicke mit nur einem Klick. Importieren Sie einfach Ihre Daten in RATH und klicken Sie auf den Button Start Analysis, um automatisierte Daten-Einblicke zu erhalten.

Daten einfach erkunden

Vor dem Start der Datenanalyse ist es immer ratsam, Ihre Daten vorzubereiten. RATH ist mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, wie z.B.:

• Überblick über Ihre Daten auf dem Tab Data Source.
• Data Profiling
• Data Transformation
• NLP-unterstützte Extraktion von Textmustern

Das folgende Demo-Video zeigt, wie Sie einen Blick auf Ihre Datenstatistiken werfen können:

Drag & Drop, Diagramme erstellen

Für Benutzer mit einem traditionellen BI-Hintergrund bietet RATH eine benutzerfreundliche visuelle Benutzeroberfläche zur Datenexploration namens Manuelle Exploration. Sie können hochgradig anpassbare Diagramme erstellen, indem Sie Variablen in Regale ziehen und ablegen. Sehen Sie sich das folgende Demo-Video über Exploring the seasonal relationships between registered users and casual users an.

Causal Analysis leicht gemacht

Die kausale Entdeckung ist ein wichtiger Teil des Datenanalyseprozesses. RATH hat die Causal Discovery-Funktion für jeden integriert.

Die Daten-Einblicke visualisieren

Die Entdeckung zugrunde liegender Muster und Trends aus einer komplizierten Datenquelle kann äußerst herausfordernd sein. Die Data Painter-Funktion ist darauf ausgelegt, dieses Problem zu lösen. Sie können Daten einfach bereinigen, modellieren und erkunden mit einem Painting-Tool, das den komplexen Prozess der Exploratory Data Analysis visuell und einfach macht.

Das folgende Demo-Video zeigt den Prozess, um die Bedeutung des Trends in einem bestimmten Datensatz herauszufinden:

Daten im Copilot-Modus erkunden

Sie können RATH als Copilot für Ihren explorativen Datenanalyseprozess verwenden. Befolgen Sie die folgenden Schritte, um Visualisierungen mit Ihren Daten zu generieren:

• Importieren Sie Ihre Daten in RATH.
• Wählen Sie auf dem Tab Data Copilot eine Variable aus, die Sie erkunden möchten. In diesem Beispiel möchten wir mehr über registrierte Benutzer (registered) erfahren.
• Scrollen Sie nach unten und Sie sehen, dass RATH automatisch viele verwandte Datenvisualisierungen in den Abschnitten Associated Patterns und Associated Features vorschlägt.
• Sobald Sie eine Visualisierung entdecken, die Sie interessiert, klicken Sie auf den zugehörigen Insights-Button oben darauf. RATH generiert neue Visualisierungen dazu.
• Wiederholen Sie den Vorgang.

Enterprise-ready

Mit KI-Unterstützung ist RATH der schnellste Weg von Raw Data zu fundierten Entscheidungen:

• Leistungsstarker Augmented Analytics Engine: RATH kann Ihr Verhalten automatisch erlernen und in kürzester Zeit visualisierte Erkenntnisse vorschlagen, um Ihnen bei fundierten Geschäftsentscheidungen zu helfen.
• Robuste Architekturdesign: Dynamische Systemstruktur mit hoher Branchen-Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Unterstützung für RESTful API.
• Für Unternehmensbenutzer, kontaktieren Sie uns bitte unter support@kanaries.org für weitere Informationen.

Unterstützte Datenbanken

RATH unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen. Hier sind einige der wichtigsten Datenbanklösungen, mit denen Sie sich mit RATH verbinden können:

Wenn Sie die Unterstützung für weitere Datenbanktypen oder Daten-Engines hinzufügen möchten, kontaktieren Sie uns gerne unter support@kanaries.org.

Open Source Community

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RATH wurde von einer Gruppe passionierter und engagierter Datenwissenschaftler und Programmierer erstellt. Wir versuchen, eine globale Community aufzubauen, die die gleiche Vision für die Zukunft der Datenanalyse und Datenvisualisierung teilt.

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