RATH
RATH es la herramienta de análisis de datos automatizado de próxima generación de código abierto para todos.
RATH (opens in a new tab) le permite simplificar su flujo de trabajo de análisis de datos y descubrir sin esfuerzo información valiosa en fuentes de datos complejas mediante visualizaciones de datos multidimensionales altamente personalizables. Además, RATH cuenta con un potente motor analítico aumentado que identifica patrones, información valiosa e inferencias causales para respaldar la toma de decisiones basadas en datos.
Primeros Pasos
Obtener información valiosa con un clic
La pestaña Data Autopilot le brinda valiosa información sobre sus datos con tan solo hacer clic en un botón. Simplemente importe sus datos a RATH y haga clic en el botón Start Analysis para obtener información valiosa de datos automatizada.
Explorando datos con facilidad
Antes de comenzar con el análisis de datos, siempre es mejor preparar sus datos. RATH está equipado con una amplia cantidad de funciones tales como:
- Visualice una descripción general de sus datos en la pestaña Data Source.
- Perfilamiento de datos
- Transformación de datos
- Extracción de patrones de texto potenciada por NLP El siguiente video tutorial muestra cómo obtener una visión general de las estadísticas de sus datos:
Arrastrar y soltar, crear gráficos
Para usuarios con antecedentes más tradicionales en BI, RATH cuenta con una interfaz visual fácil de usar para la exploración de datos llamada Exploración Manual. Puede crear gráficos altamente personalizados arrastrando y soltando variables a los estantes. El siguiente video tutorial demuestra cómo explorar las relaciones estacionales entre usuarios registrados y usuarios ocasionales.
Análisis causal
El descubrimiento causal es una parte crítica del proceso de análisis de datos. RATH ha incluido la función de Descubrimiento causal que está lista para todos.
Pintando las visualizaciones de datos
Descubrir los patrones y tendencias subyacentes de una fuente de datos complicada puede ser extremadamente desafiante. La función Data Painter está diseñada para solucionar este problema. Puede limpiar datos, modelar datos, y explorar datos mediante una herramienta de pintura, que convierte en visual y simple el complejo proceso de Exploración de Datos.
El siguiente tutorial muestra el proceso para descubrir el significado de la tendencia dentro de un determinado conjunto de datos:
Explorando datos en modo copiloto
Puede usar RATH como copiloto para su proceso de análisis de datos exploratorio. Siga los siguientes pasos para generar visualizaciones con sus datos:
- Importe sus datos a RATH.
- En la pestaña Data Copilot, seleccione una variable que le gustaría explorar. En este ejemplo, nos gustaría saber más sobre los usuarios registrados (
registered
). - Desplácese hacia abajo y verá que RATH ha sugerido automáticamente muchas visualizaciones de datos relacionadas en las secciones Associated Patterns y Associated Features.
- Una vez que descubra una visualización que le interese, haga clic en el botón de información relacionado en la parte superior. RATH generará nuevas visualizaciones sobre ella.
- Repita el proceso.
Empresarialmente listo
Alimentado por la inteligencia artificial, RATH es la forma más rápida de pasar de Datos crudos a Toma de decisiones bien informada:
- Potente motor de Análisis aumentado : RATH puede aprender automáticamente su comportamiento y sugerir información valiosa en tiempo récord, ayudándolo a tomar decisiones empresariales informadas sin esfuerzo.
- Diseño de arquitectura robusta: estructura dinámica del sistema con gran escalabilidad y confiabilidad líder en la industria.
- Soporte de API RESTful.
- Para los usuarios empresariales, por favor contáctenos para obtener más detalles.
Bases de datos admitidas
RATH admite una amplia gama de fuentes de datos. Estas son algunas de las principales soluciones de bases de datos a las que puede conectarse a RATH:
Si desea agregar soporte para más tipos de bases de datos o motores de datos, no dude en contactarnos.
Comunidad de código abierto
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RATH es creado por un grupo de apasionados y dedicados científicos de datos y programadores. Estamos tratando de construir una comunidad global que comparta la misma visión para el futuro del análisis de datos y la visualización de datos.
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