DataFawn: Eine Datenanalyseplattform für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, ohne Code zu schreiben

DataFawn ist eine webbasierte Plattform für Datenanalyse und maschinelles Lernen für Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die keine Programmierung erfordert. Die Benutzer können strukturierte Datendateien im CSV-Format hochladen und die von der Plattform bereitgestellten Tools für die Datenexploration und -analyse verwenden. Die Plattform ist in der Lage, die Datenanalyse zu automatisieren, z. B. durch statistische Zusammenfassungen, Variablenverteilungen und Korrelationsanalysen. Die Kernfunktion von DataFawn besteht darin, Analysten ohne Programmierkenntnisse in die Lage zu versetzen, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, wobei sowohl Regressions- als auch Klassifizierungsmodelle unterstützt werden. Es vereinfacht den Prozess des Modelltrainings, indem es das Feature Engineering und die Optimierung der Hyperparameter automatisiert. Die trainierten Modelle können direkt auf der Plattform für Echtzeit-Datenvorhersagen eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet die Plattform eine Chatbot-Funktion, die es Nutzern ermöglicht, mit Daten zu interagieren, indem sie Fragen in natürlicher Sprache stellen, um analytische Erkenntnisse oder Vorhersagen zu generieren.

Funktionsliste

• Codefreies Modelltraining. Benutzer können Modelle für maschinelles Lernen trainieren und auswerten, ohne Code schreiben zu müssen.
• Unterstützung für mehrere Modelle. Unterstützt die Erstellung von Regressions- und Klassifikationsmodellen für maschinelles Lernen.
• Automatisierte explorative Datenanalyse. Nach dem Hochladen der Daten analysiert die Plattform die Daten automatisch und bietet statistische Analysen, Variablenverteilung, Korrelationsanalysen und Mustererkennung.
• Datenvisualisierung. Bietet eine Vielzahl von Diagrammwerkzeugen, um Daten und Analyseergebnisse auf visuelle Weise zu präsentieren.
• Automatisierte Prozesse des maschinellen Lernens :. Die Plattform übernimmt automatisch das Feature-Engineering und die Abstimmung der Hyperparameter und vereinfacht so die komplexen Schritte der Modellerstellung.
• Einsatz von Modellen und Vorhersagen. Die Benutzer können trainierte Modelle einsetzen und über die Plattform Vorhersagen in Echtzeit erhalten.
• Dialog mit Daten. Bietet eine Chatschnittstelle, über die Nutzer in natürlicher Sprache Fragen zu den Daten stellen können, um schnellen Zugriff auf Analysen und Vorhersagen zu erhalten.

Hilfe verwenden

Als Cloud-basierte Data-Science-Plattform, für die keine Programmierung erforderlich ist, wurden die Betriebsabläufe von DataFawn sehr intuitiv gestaltet. Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Nutzungshilfe, die auf der Grundlage der Kernfunktionen zusammengestellt wurde, um neuen Benutzern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.

Schritt 1: Registrierung eines Kontos und Vorbereitung der Daten
Da DataFawn ein Webdienst ist, müssen Sie zunächst die offizielle Website besuchen https://datafawn.com/ und registrieren Sie ein Konto. Nachdem Sie sich erfolgreich angemeldet haben, gelangen Sie zum Hauptfenster des Projekts.
Bevor Sie mit der Analyse beginnen, müssen Sie Ihre Daten vorbereiten; DataFawn unterstützt derzeit hauptsächlich strukturierte Tabellendaten, und das gängigste Format sind CSV-Dateien (Comma Separated Values). Bitte stellen Sie sicher, dass Ihre CSV-Datei "sauber" ist, das heißt:

• Die erste Zeile der Datei ist die Kopfzeile (Header), die den Namen der einzelnen Datenspalten enthält.
• Die Datei enthält keine vollständig leeren Zeilen oder Spalten, was zu einem Lesefehler führen kann.
• Das Datenformat ist so regelmäßig wie möglich, z. B. sollten numerische Spalten keine Textzeichen enthalten.

Schritt 2: Erstellen Sie ein neues Projekt und laden Sie Daten hoch

1. Im Hauptfenster gibt es normalerweise eine Schaltfläche "Neues Projekt" oder "Daten hochladen", die angeklickt werden kann, um eine neue Analyseaufgabe zu starten.
2. Sie werden zu einem Upload-Bildschirm weitergeleitet. Klicken Sie auf "Datei auswählen" oder ziehen Sie Ihre CSV-Datei einfach per Drag & Drop in den dafür vorgesehenen Bereich.
3. Nach einem erfolgreichen Upload liest und analysiert die Plattform Ihre Daten automatisch. In der Regel wird ein Datenvorschauformular angezeigt, das die ersten Zeilen der Datei anzeigt, um zu bestätigen, dass die Daten korrekt erkannt werden.

Schritt 3: Explorative Datenanalyse (EDA)
Sobald die Daten hochgeladen sind, setzt die automatische explorative Datenanalyse von DataFawn ein. Sie müssen keine zusätzlichen Aktionen durchführen und die Plattform wird automatisch einen detaillierten Datenbericht für Sie erstellen. Dieser Bericht enthält in der Regel die folgenden Informationen:

• Zusammenfassende Statistik. Enthält grundlegende statistische Informationen für jede Datenspalte, wie Mittelwert, Median, Maximum/Minimum, Standardabweichung und Gesamtzahl der Dateneinträge.
• Verteilung der Variablen. Für numerische Daten erstellt die Plattform Histogramme, die die Verteilung zeigen. Für unterkategorisierte Daten werden Balkendiagramme mit den Zählungen für jede Kategorie angezeigt.
• Analyse der Relevanz. Die Plattform berechnet Korrelationsmatrizen zwischen verschiedenen numerischen Variablen und stellt sie visuell in einer Heatmap dar. Dies hilft Ihnen, lineare Beziehungen zwischen Variablen schnell zu erkennen.
• Analyse fehlender Werte. Der Bericht gibt an, in welchen Spalten Daten fehlen und wie viel Prozent der Daten fehlen, so dass Sie leicht entscheiden können, was mit den Daten zu tun ist.

Schritt 4: Trainieren des maschinellen Lernmodells
Dies ist die Kernfunktionalität von DataFawn. Nachdem Sie die Datenexploration abgeschlossen haben, können Sie auf das Modelltrainingsmodul zugreifen.

1. Wählen Sie die Zielvariable aus: Zunächst müssen Sie der Plattform mitteilen, was Sie vorhersagen möchten. Wählen Sie eine der Spalten in der Schnittstelle als Ihre "Zielvariable" aus. Wenn Sie beispielsweise vorhersagen möchten, ob ein Kunde abwandern wird oder nicht, wählen Sie die Spalte mit der Bezeichnung "Ja/Nein".
2. Wählen Sie den Modelltyp:
   • Wenn Ihre Zielvariable ein kontinuierlicher Wert ist (z. B. Hauspreis, Verkäufe), empfiehlt die Plattform automatisch die Verwendung desRegressionsmodell.
   • Wenn Ihre Zielvariable ein kategorisiertes Label ist (z. B. "Ja/Nein", "Kategorie A/B/C"), empfiehlt die Plattform die Verwendung der OptionKlassifikationsmodell.
3. Beginn der Ausbildung: Klicken Sie auf "Start Training" oder eine ähnliche Schaltfläche. und DataFawns automatisierte Machine Learning Engine übernimmt die ganze komplexe Arbeit, die folgt, einschließlich:
   • Technische Merkmale. Automatische Vorverarbeitung und Umwandlung von Daten zur Verbesserung der Modellleistung.
   • Optimierung der Hyperparameter. Probiert automatisch mehrere Kombinationen von Modellparametern aus, um die optimale Lösung zu finden.
4. Modell-Ergebnisse anzeigen: Nach Abschluss des Trainings zeigt die Plattform einen detaillierten Bericht zur Modellleistung an. Der Bericht enthält einige wichtige Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf usw. und bietet Diagramme wie die Konfusionsmatrix, die Ihnen helfen, die Leistung des Modells visuell zu bewerten.

Schritt 5: Verwenden Sie das Modell, um Vorhersagen zu treffen
Das trainierte Modell kann direkt zur Vorhersage verwendet werden.

1. Vorhersage in Echtzeit: Auf der Einsatz- oder Vorhersageseite sehen Sie in der Regel ein Formular mit Eingabefeldern, die Ihren Datenmerkmalen entsprechen. Hier können Sie manuell einen neuen Datensatz eingeben und auf die Schaltfläche "Vorhersage" klicken, woraufhin das Modell sofort eine Vorhersage liefert.
2. Batch-Vorhersage: Einige Plattformen unterstützen auch das Hochladen einer CSV-Datei mit mehreren zu prognostizierenden Daten, die Erstellung von Batch-Prognosen und das anschließende Herunterladen der Datei mit den Prognosen.

Merkmal: Dialog mit Daten
DataFawn bietet eine einzigartige interaktive Schnittstelle in natürlicher Sprache. Im Hauptfenster oder auf der Datenanalyseseite finden Sie ein Chat-Fenster. Sie können ihm Fragen zu den Daten stellen, als ob Sie mit einer Person chatten würden. Zum Beispiel:

• Geben Sie ein: "Wie hoch sind die durchschnittlichen Umsätze in den verschiedenen Regionen?"
• Geben Sie ein: "Welches Produkt verkauft sich am besten?"
• Eingabe: "Sagen Sie voraus, wie das Ergebnis aussehen wird, wenn die Eingabebedingungen A, B und C sind?"

Die Plattform versteht Ihre Frage, führt automatisch die entsprechende Analyse oder Vorhersage durch und gibt Ihnen die Ergebnisse in Form von Text oder Diagrammen zurück. Diese Funktion senkt die Schwelle für die Datenanalyse erheblich.

Anwendungsszenario

1. Marketing-Analytik
   Marketingteams können Kundendaten und historische Kampagnendaten hochladen und mit Hilfe von Klassifizierungsmodellen vorhersagen, welche Nutzer am ehesten auf die nächste Kampagne reagieren werden, was präzises Marketing und höhere Konversionsraten ermöglicht.
2. Business Intelligence Entscheidungsfindung
   Unternehmensleiter können die automatisierten Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen der Plattform nutzen, indem sie Verkaufsberichte, Betriebsdaten und mehr hochladen, um schnelle Einblicke in die Unternehmensleistung und -trends zu erhalten, ohne auf Berichte von Datenanalysten warten zu müssen.
3. Unterstützende Tools für Junior-Datenanalysten
   Für Datenanalysten, die gerade erst anfangen, kann DataFawn als Werkzeug zur schnellen Validierung von Ideen und zur Durchführung einer ersten Datenexploration verwendet werden, wodurch sich wiederholende Aufgaben reduziert werden und der Fokus auf die Geschäftsinterpretation durch seine automatisierten Analysefunktionen gelegt wird.
4. Produktmanager ohne technischen Hintergrund
   Produktmanager können Daten zum Nutzerverhalten hochladen und wichtige Kennzahlen (z. B. "Welche Funktion hat die höchste Nutzerbindungsrate?") in natürlicher Sprache über die Funktion "Dialog mit Daten" abfragen um Produktentscheidungen anhand von Daten zu treffen.

QA

1. Welche Dateitypen werden von DataFawn unterstützt?
   DataFawn ist in erster Linie für strukturierte Daten konzipiert und unterstützt derzeit im Kern das CSV-Dateiformat (comma separated value). Bitte stellen Sie sicher, dass der Inhalt der Datei gut organisiert ist, bevor Sie sie hochladen.
2. Ich kann überhaupt keinen Code schreiben, kann ich DataFawn wirklich zum Trainieren von Modellen verwenden?
   Ja. DataFawn ist eine komplett codefreie Plattform, die es Ihnen ermöglicht, den gesamten Prozess vom Hochladen und Analysieren der Daten bis hin zum Modelltraining und der Vorhersage mit nur einem Klick und einer Auswahl abzuschließen, wobei die Plattform sich automatisch um alle technischen Details im Backend kümmert.
3. Nimmt die Modellschulung viel Zeit in Anspruch?
   Die Trainingszeit hängt von der Größe des Datensatzes und der Komplexität des Modells ab. Da DataFawn jedoch automatische Hyperparameter-Optimierungstechniken verwendet, wird es versuchen, das optimale Modell in einer angemessenen Zeitspanne zu finden. Für kleine bis mittelgroße Datensätze kann das Training normalerweise in wenigen Minuten abgeschlossen werden.
4. Wie komplex ist ein Problem, das die Funktion "Dialog mit Daten" verstehen kann?
   Diese Funktion dient in erster Linie dazu, schnelle Datenabfragen durchzuführen und Vorhersagemodelle aufzurufen. Sie eignet sich für einfache, eindeutige Probleme wie die Abfrage von Daten nach statistischen Werten, das Filtern von Daten nach Bedingungen oder die Anforderung einer einfachen Vorhersage. Für Analyseaufgaben, die eine mehrstufige, komplexe logische Deduktion erfordern, wird weiterhin empfohlen, das Standardmodelltraining zu verwenden.