RATH

RATH é a ferramenta Open Source para Análise de Dados Automatizada de Próxima Geração para todos.

RATH (opens in a new tab) permite que você facilmente simplifique o seu fluxo de trabalho de análise de dados e descubra insights de fontes de dados complexas, criando visualizações de dados dimensionais altamente customizáveis. Além disso, RATH possui um poderoso motor de Análises Ampliadas que identifica padrões, insights e inferências causais para suportar a tomada de decisões orientada por dados.

Início Rápido

Obter Insights com um Clique

A guia Data Autopilot lhe dá excelentes insights de dados em apenas um clique. Simplesmente importe seus dados para o RATH e clique em Iniciar Análise para obter insights automatizados de dados.

Explore Os Dados Facilmente

Antes de começar com a Análise de Dados, o melhor a fazer é preparar os seus dados. O RATH é equipado com uma grande quantidade de features, tais como:

• Visão geral dos seus dados na guia Data Source.
• Data Profiling
• Data Transformation
• Extração de Padrões de Texto Potencializados por NLP

O vídeo de demonstração a seguir demonstra como dar uma olhada nas estatísticas dos seus dados:

Arraste e Solte, Crie Gráficos

Para usuários com experiência mais tradicional em BI, a RATH possui uma interface visual fácil de usar para exploração de dados chamada Exploração Manual. Você pode criar gráficos altamente customizáveis arrastando e soltando variáveis nas prateleiras. Assista ao vídeo de demonstração a seguir para aprender a Explorar as relações sazonais entre usuários registrados e usuários casuais.

Análise Causal Feita Fácil

A descoberta causal é uma parte crítica do processo de análise de dados. O RATH incluiu o recurso Causal Discovery que está pronto para todos.

Pinte os Insights Sobre os Dados

Descobrir os padrões e tendências subjacentes de uma fonte de dados complicada pode ser extremamente desafiador. O recurso Data Painter foi criado para resolver este problema. Você pode facilmente limpar dados, modelar dados e explorar dados usando uma Ferramenta de Pintura, o que torna visual e simples o processo complexo de Exploratory Data Analysis.

O vídeo de demonstração abaixo mostra o processo de descobrir o significado da tendência dentro de um determinado conjunto de dados:

Explore Os Dados no Modo Copiloto

Você pode usar RATH como Copiloto para o seu processo de análise exploratória de dados. Siga os seguintes passos para gerar visualizações com seus dados:

• Importe seus dados para o RATH.
• Na guia Data Copilot, selecione uma variável que você gostaria de explorar. Neste exemplo, gostaríamos de saber mais sobre usuários registrados (registered).
• Role para baixo e você verá que o RATH automaticamente sugeriu muitas visualizações de dados relacionadas nas seções Associated Patterns e Associated Features.
• Uma vez que você descobre uma visualização que lhe interessa, clique no botão de insights relacionados acima dela. O RATH vai gerar novas visualizações sobre isso.
• Repita o processo.

Pronto para Empresas

Alimentado por IA, o RATH é a maneira mais rápida de mover-se de Raw Data para Decision Making bem informado:

• Motor de Analytics Ampliadas poderoso: O RATH pode aprender automaticamente seus comportamentos e sugerir insights visualizados em pouco tempo, ajudando você a tomar decisões empresariais informadas sem esforço.
• Robusta Arquitetura de Design: Estrutura dinâmica do sistema com grande escalabilidade e confiabilidade líderes na indústria.
• Suporte a API RESTful.
• Para usuários empresariais, entre em contato conosco para obter mais detalhes.

Bancos de Dados Suportados

O RATH suporta uma ampla variedade de fontes de dados. Aqui estão algumas das principais soluções de banco de dados às quais você pode se conectar com o RATH:

Se você deseja adicionar suporte para mais tipos de banco de dados ou motores de dados, fique à vontade para entrar em contato conosco.

Comunidade Open Source

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O RATH é criado por um grupo de Cientistas de Dados e Programadores apaixonados e dedicados. Estamos tentando construir uma comunidade global que compartilha a mesma visão para o futuro da Análise e Visualização de Dados.

Sinta-se à vontade para participar das discussões em nosso Discord (opens in a new tab). Não se esqueça de deixar um ⭐️ em nosso GitHub (opens in a new tab)!