변경 로그
업데이트될 때마다 업데이트된 날짜의 타임스탬프를 포함하여 RATH의 최근 주요 변경 사항을 요약하여 이 페이지를 업데이트합니다.
모든 이전 릴리스에 대한 전체 기록을 보려면 GitHub의 ChangeLog.md (opens in a new tab) 를 참조하십시오.
2023년 2월 17일.
- BigQuery 및 Snowflake 지원을 데이터 소스 로 추가했습니다.
- 파이썬 주피터 노트북 내에서 그래픽 워커 를 사용할 수 있는 pygwalker 에 대한 README를 추가했습니다.
2022년 12월 21일.
RATH는 최신 업데이트에서** [인과 분석](/rath/인과 분석/인과 분석) **을 위한 놀랍도록 강력한 도구를 도입했습니다.
인과 분석은 변수 간의 인과 관계를 식별하고 조사하여 더 나은 예측 모델을 만들고 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 방법으로 정의할 수 있습니다.
RATH의 인과 분석 업데이트에는 다음과 같은 주요 기능이 포함되어 있습니다.
- 인과 관계 발견: 데이터 세트에서 인과 모델을 자동으로 생성합니다.
- 에디터에서 그래픽 인과 모델을 편집하고 RATH에 대한 사전 정의된 배경 지식을 입력하세요.
- 가설을 검토하고 검증하십시오.
- EDA (탐색적 데이터 분석) 도구를 결합하여 인과 모델을 탐색하세요.
- 대화형 시각화를 사용하여 인과 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 캐주얼 모델을 위한 인과 기반 머신 러닝 모델 및 테스트 전략을 배포하세요.
- 인과 분석 모델의 관계 그래프를 수동으로 편집합니다.
- What-if 유형의 인과 관계 분석을 수행합니다.
RATH를 사용한 인과 분석 수행에 대한 자세한 지침은 [인과 분석](/rath/인과 분석/인과 분석) 장을 참조하십시오.