Flujos de trabajo

Herramientas interactivas para análisis y ciencia de datos

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Arrastrar y colocar

Los flujos de trabajo proporcionan un entorno de programación visual e interactiva para la ciencia de datos

Bloques del flujo de trabajo

Crea flujos de trabajo seleccionando desde una paleta de bloques interactivos de arrastrar y colocar, proporcionando la combinación perfecta de herramientas de ingeniería de datos de bajo nivel para recuperar, combinar y preparar datos para el análisis, junto con funcionalidades de aprendizaje automático para crear, explorar y validar modelos predictivos reproducibles

Usa bloques de código en el flujo de trabajo

Los bloques de código se pueden incluir en los flujos de trabajo para realizar tareas avanzadas utilizando los lenguajes de programación de SAS, SQL, Python y R

El poder detrás de un flujo de trabajo

Los bloques en un flujo de trabajo se ejecutan en segundo plano por el potente motor de procesamiento de WPS Analytics

Ciclo de vida completo de análisis de datos

Un único conjunto de herramientas para ingeniería de datos y ciencia de datos

Programación visual y ciencia de datos

Workbench es ideal para usuarios que desean realizar tareas simples de datos, tales como extraer datos de bases de datos, o transformar y producir hojas de cálculo e informes. Workbench es igualmente adecuado para tareas analíticas avanzadas, tales como preparación de datos, exploración, generación de perfiles y visualización de datos, modelado predictivo con árboles de decisión, regresión, creación de cuadros de mandos y análisis de agrupamiento/segmentación, validación de modelos y preparación para la implementación de producción

Descubrimiento de datos

  • Generación de perfiles de datos
  • Comprobación automatizada de la calidad de los datos
  • Validación de datos
  • Descubrimiento de nuevos conocimientos de los datos
  • Informe automático de variables
  • Estadísticas avanzadas

Aprendizaje automático

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Árboles de decisión, agrupación en clústeres, regresión
  • Algoritmos endurecidos, escalables y probados
  • Generación automática de código para la implementación en producción

Rendimiento del modelo

  • Validar modelos contra datos de prueba
  • Comparar múltiples modelos para identificar los mejores
  • Gráficos para ROC, ganancias acumuladas, KS y lift
  • Visualiza múltiples gráficos en un único informe

Cuadros de mandos

  • Reducción de variables
  • Editor de transformación de la ponderación de las pruebas (WOE)
  • Código de transformación
  • Salida del código de cuadro de mandos automático

Más por venir…

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