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Microsoft stellt neue Analyse-Tools für Data Scientists vor

Microsoft stellt IDEAR (Interactive Data Exploration, Analysis and Reporting) und AMAR (the Automated Modelling and Reporting Tool) vor und weitet damit die Angebote für die Analyse großer Datenmengen aus.

Mit IDEAR automatisiert Microsoft das Erstellen von Reports in R. Über dieses Tool können Analysten Daten erkunden, visualisieren und interaktiv Auswerten. Dabei hilft auch das Shiny Library in R Studio. Wenn ein Daten-Analyst eine Visualisierung oder Abfrage gefunden hat, die als geeignet erscheint, lässt sich mit einem Mausklick Code das betreffende R-Scrip erstellt und über ein R-Log-File mit anderen teilen. Über die Funktion Generate Report erstellt dann das R Log-File den Report automatisch.

Die Visualisierung des neuen Microsoft-R-Tools IDEAR liefert eine 2-D- oder 3-D-Visualisierung, mit der sich Pattern oder Cluster in Datensätzen besser erkennen lassen. (Bild: Microsoft)

Darüber hinaus liefert das Tool eine Funktion für “Automatic Variable Type Detection”. Das sei, wie Microsoft mitteilt vor allem dann hilfreich, wenn viele verschiedene Datentypen ohne Informationen über Variablen vorliegen.

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IDEAR ermittelt dann automatisch die zugrunde gelegten Variablen. Die Ergebnisse werden dann an ein YAML-File geschickt, so dass die Analysten diese Variablen schrittweise nachbessern können.

Mit Variable Ranking und Target Leaker Identification lassen sich numerische und kategorische Variablen ranken. Target Leaker warnt den Anwender, wenn bestimmte Variablen einen Grenzwert überschreiten. Damit lässt sich auch feststellen, wie relevant Daten für Machine Learning sind.

In dem neuen Analytics-Tool AMAR können Variablen in verschiedenen Algorithmen getestet werden. (Bild: Microsoft)

IDEAR liefert auch eine Visualisierung, in der sich die Daten in 2- oder 3-D aus verschiedenen Perspektiven visualisieren lassen. Mit AMAR können Analysten die Mashine-Learning-Modelle trainieren, und die Relevanz verschiedener Modelle und der Variablen darin miteinander vergleichen. Die Tools sind über das GitHub-Repository von Microsofts Team Data Science Process verfügbar.

Redaktion

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