Traduza o seguinte mdx com frontmatter para o português brasileiro:

title: Changelog description: A última atualização de recursos da RATH. Aprenda como realizar Análise Causal com RATH.

Changelog

Para cada atualização, atualizamos esta página com um resumo das mudanças significativas recentes na RATH, incluindo um timestamp para a data atualizada.

Consulte o CHANGELOG.md (opens in a new tab) em nosso GitHub para um registro completo de todas as versões históricas.

17 de fev. de 2023.

• Adicionado suporte ao BigQuery e Snowflake como fonte de dados.
• Adicionado README para o pygwalker, que permite usar o Graphic Walker dentro do Python Jupyter Notebook.

21 de dez. de 2022.

Para a última atualização, a RATH apresenta uma ferramenta incrivelmente poderosa para Análise Causal.

A análise causal pode ser definida como a forma de identificar e examinar.A análise causal de RATH inclui a relação causal entre variáveis, o que ajuda a criar melhores modelos de previsão e tomada de decisão.

A atualização da análise causal de RATH inclui os seguintes recursos principais:

• Descoberta causal: gera automaticamente modelos causais a partir de um conjunto de dados.
• Edite seus modelos causais gráficos em um editor e insira o conhecimento prévio definido para RATH.
• Examine e verifique sua hipótese.
• Combine ferramentas de análise exploratória de dados (EDA) para explorar seu modelo causal.
• Use visualizações interativas para ajudá-lo a entender os efeitos causais.
• Implemente modelos de aprendizado de máquina baseados em causalidade e estratégias de teste para seus modelos causais.
• Edite grafos de relação manualmente para modelos de análise causal.
• Realize análises causais do tipo "What-if".

Para obter mais instruções sobre como realizar análises causais com RATH, consulte o capítulo Análise causal.