DataFawn: uma plataforma de análise de dados para criar modelos de aprendizado de máquina sem escrever código

A DataFawn é uma plataforma de análise de dados e aprendizado de máquina baseada na Web para analistas de dados e cientistas de dados que não requer codificação. Os usuários podem fazer upload de arquivos de dados estruturados no formato CSV e usar as ferramentas fornecidas pela plataforma para exploração e análise de dados. A plataforma é capaz de automatizar a análise de dados, como o fornecimento de resumos estatísticos, distribuições de variáveis e análises de correlação. A função principal da DataFawn é permitir que os analistas sem habilidades de programação criem modelos de aprendizado de máquina, com suporte para modelos de regressão e classificação. Ele simplifica o processo de treinamento de modelos, automatizando a engenharia de recursos e a otimização de hiperparâmetros. Os modelos treinados podem ser implantados diretamente na plataforma para a previsão de dados em tempo real. Além disso, a plataforma oferece um recurso de chatbot que permite que os usuários interajam com os dados fazendo perguntas em linguagem natural para gerar insights analíticos ou previsões.

Lista de funções

• Treinamento de modelos sem código. Os usuários podem treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina sem escrever nenhum código.
• Suporte para vários modelos. Oferece suporte à criação de modelos de aprendizado de máquina de regressão e classificação.
• Análise automatizada de dados exploratórios. Após o upload dos dados, a plataforma analisa automaticamente os dados, fornecendo análise estatística, distribuição de variáveis, análise de correlação e detecção de padrões.
• Visualização de dados. Fornece uma variedade de ferramentas de gráficos para apresentar dados e resultados de análises de forma visual.
• Processos automatizados de aprendizado de máquina :. A plataforma lida automaticamente com a engenharia de recursos e o ajuste de hiperparâmetros, simplificando as etapas complexas da criação de modelos.
• Implantação e previsão de modelos. Os usuários podem implementar modelos treinados e obter previsões em tempo real por meio da plataforma.
• Diálogo com dados. Fornece uma interface de bate-papo em que os usuários podem fazer perguntas sobre os dados usando linguagem natural para obter acesso rápido a análises e previsões.

Usando a Ajuda

Como uma plataforma de ciência de dados baseada em nuvem que não requer programação, os procedimentos operacionais da DataFawn foram projetados para serem muito intuitivos. Abaixo está uma ajuda de uso detalhada compilada com base em seus principais recursos, projetada para ajudar os novos usuários a começar rapidamente.

Etapa 1: Registre uma conta e prepare os dados
Como o DataFawn é um serviço da Web, primeiro você precisa acessar o site oficial https://datafawn.com/ e registre uma conta. Depois de fazer o login com sucesso, você será levado ao painel principal do projeto.
Antes de iniciar a análise, você precisa preparar seus dados; atualmente, o DataFawn suporta principalmente dados tabulares estruturados e o formato mais comum é o de arquivos CSV (valores separados por vírgula). Certifique-se de que seu arquivo CSV esteja "limpo", o que significa:

• A primeira linha do arquivo é a linha de cabeçalho (Header), que contém o nome de cada coluna de dados.
• Não há linhas ou colunas completamente em branco no arquivo, o que pode resultar em um erro de leitura.
• O formato dos dados é o mais regular possível, por exemplo, as colunas numéricas não devem conter caracteres de texto.

Etapa 2: Crie um novo projeto e faça upload de dados

1. No painel principal, geralmente há um botão "New Project" (Novo projeto) ou "Upload Data" (Carregar dados), que pode ser clicado para iniciar uma nova tarefa de análise.
2. Você será direcionado para uma tela de upload. Clique em "Select File" (Selecionar arquivo) ou simplesmente arraste e solte seu arquivo CSV na área designada.
3. Após um upload bem-sucedido, a plataforma lerá e analisará automaticamente seus dados. Normalmente, você pode ver um formulário de visualização de dados que mostra as primeiras linhas do arquivo para confirmar que os dados foram reconhecidos corretamente.

Etapa 3: Análise exploratória de dados (EDA)
Depois que os dados são carregados, o recurso de análise de dados exploratória automatizada da DataFawn entra em ação. Você não precisa executar nenhuma ação adicional e a plataforma gerará automaticamente um relatório de dados detalhado para você. Normalmente, esse relatório contém o seguinte:

• Resumo das estatísticas. Inclui informações estatísticas básicas para cada coluna de dados, como média, mediana, máximo/mínimo, desvio padrão e número total de entradas de dados.
• Distribuição de variáveis. Para dados numéricos, a plataforma gera histogramas que mostram a distribuição. Para dados subtipados, são exibidos gráficos de barras de contagens para cada categoria.
• Análise de relevância. A plataforma calcula matrizes de correlação entre diferentes variáveis numéricas e as apresenta visualmente em um mapa de calor. Isso ajuda você a identificar rapidamente as relações lineares entre as variáveis.
• Análise de valores faltantes. O relatório indicará quais colunas têm dados ausentes e a porcentagem que está faltando, facilitando a decisão sobre o que fazer com os dados posteriormente.

Etapa 4: Treinar o modelo de aprendizado de máquina
Essa é a funcionalidade principal do DataFawn. Depois de concluir a exploração de dados, você pode acessar o módulo de treinamento de modelos.

1. Selecione a variável de destino: Primeiro, você precisa informar à plataforma o que deseja prever. Selecione uma das colunas na interface como sua "Target Variable" (Variável-alvo). Por exemplo, se você quiser prever se um cliente vai ou não se desligar, selecione a coluna que contém o rótulo "Yes/No".
2. Selecione o tipo de modelo:
   • Se sua variável de destino for um valor contínuo (por exemplo, preço da casa, vendas), a plataforma recomendará automaticamente o uso domodelo de regressão.
   • Se a sua variável de destino for um rótulo categorizado (por exemplo, "Yes/No", "Category A/B/C"), a plataforma recomendará o uso da opçãomodelo de classificação.
3. Iniciar o treinamento: Clique em "Start Training" (Iniciar treinamento) ou em um botão semelhante. E o mecanismo de aprendizado de máquina automatizado do DataFawn assume todo o trabalho complexo que se segue, inclusive:
   • Engenharia de recursos. Pré-processa e transforma automaticamente os dados para melhorar o desempenho do modelo.
   • Otimização de hiperparâmetros. Tenta automaticamente várias combinações de parâmetros do modelo para encontrar a solução ideal.
4. Veja os resultados do modelo: Após a conclusão do treinamento, a plataforma exibirá um relatório detalhado do desempenho do modelo. O relatório conterá algumas métricas importantes, como Accuracy, Precision, Recall etc., e fornecerá gráficos como Confusion Matrix para ajudá-lo a avaliar visualmente o desempenho do modelo.

Etapa 5: Use o modelo para fazer previsões
O modelo treinado pode ser usado diretamente para a previsão.

1. Previsão em tempo real: Na página de implantação ou previsão, geralmente você verá um formulário com caixas de entrada correspondentes às características dos seus dados. Aqui você pode inserir manualmente um novo conjunto de dados e clicar no botão "Predict", e o modelo retornará imediatamente uma previsão.
2. Previsão de lote: Algumas plataformas também suportam o upload de um arquivo CSV contendo várias partes de dados a serem previstos, fazendo previsões em lote e, em seguida, baixando o arquivo com as previsões.

Recurso: Diálogo com dados
O DataFawn oferece uma interface interativa de linguagem natural exclusiva. No painel principal ou na página de análise de dados, você encontra uma janela de bate-papo. Você pode fazer perguntas sobre os dados como se estivesse conversando com uma pessoa. Por exemplo:

• Digite: "Qual é a média de vendas em diferentes regiões?"
• Digite: "Qual produto vende mais?"
• Entrada: "Preveja qual será o resultado quando as condições de entrada forem A, B e C?"

A plataforma entende sua pergunta e executa automaticamente a análise ou operação de previsão apropriada e, em seguida, retorna os resultados para você na forma de texto ou gráficos. Esse recurso reduz bastante o limite para a análise de dados.

cenário do aplicativo

1. Análise de marketing
   As equipes de marketing podem fazer upload de dados de clientes e dados históricos de campanhas e usar modelos de classificação para prever quais usuários têm maior probabilidade de responder à próxima campanha, possibilitando o marketing de precisão e o aumento das taxas de conversão.
2. Tomada de decisões de business intelligence
   Os gerentes de negócios podem aproveitar os recursos automatizados de análise e visualização de dados da plataforma, fazendo upload de relatórios de vendas, dados operacionais e muito mais para obter insights rápidos sobre o desempenho e as tendências dos negócios, sem precisar esperar pelos relatórios dos analistas de dados.
3. Ferramentas de suporte para analistas de dados juniores
   Para os analistas de dados que estão começando, o DataFawn pode ser usado como uma ferramenta para validar rapidamente as ideias e realizar a exploração inicial dos dados, reduzindo as tarefas repetitivas e concentrando-se na interpretação dos negócios por meio de seus recursos de análise automatizada.
4. Gerentes de produto sem formação técnica
   Os gerentes de produto podem carregar dados de comportamento do usuário e consultar rapidamente as principais métricas (por exemplo, "Qual recurso tem a maior taxa de retenção de usuários?") em linguagem natural por meio do recurso Dialogue with Data O recurso Dialogue with Data permite que os gerentes de produto tomem decisões sobre produtos com dados.

QA

1. Que tipos de arquivos de dados o DataFawn suporta?
   O DataFawn foi projetado principalmente para dados estruturados e atualmente suporta o formato de arquivo CSV (Comma Separated Value) em seu núcleo. Certifique-se de que o conteúdo do arquivo esteja bem organizado antes de fazer o upload.
2. Não sei escrever código, posso realmente usar o DataFawn para treinar modelos?
   Sim. A DataFawn é uma plataforma totalmente livre de códigos que permite que você conclua todo o processo, desde o upload e a análise de dados até o treinamento e a previsão de modelos, com apenas uma operação de clicar e selecionar, com a plataforma cuidando de todos os detalhes técnicos de back-end automaticamente.
3. O treinamento de modelos leva muito tempo?
   O tempo de treinamento depende do tamanho do conjunto de dados e da complexidade do modelo. No entanto, como o DataFawn usa técnicas automatizadas de otimização de hiperparâmetros, ele tentará encontrar o modelo ideal em um período de tempo razoável. Para conjuntos de dados de tamanho pequeno a médio, o treinamento geralmente pode ser concluído em alguns minutos.
4. Qual é a complexidade de um problema que o recurso "Dialogue with Data" consegue entender?
   Essa função é usada principalmente para realizar consultas rápidas aos dados e chamar modelos preditivos, e é adequada para problemas diretos e não ambíguos, como consulta de dados para valores estatísticos, filtragem de dados por condições ou solicitação de uma previsão simples. Para tarefas de análise que exigem dedução lógica complexa e em várias etapas, ainda é recomendável usar o processo de treinamento de modelo padrão.