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RATH, the automated exploratory Data Analysis co-pilot

RATH

オープンソースの次世代拡張分析に特化したBI

はじめに

Kanaries RATH を選択することに感謝します。RATH コミュニティと共に、データ分析の新たな時代を迎えましょう。

「RATH」 とは、データ分析と視覚化のため、Tableau などの商用ソフトウェアに対して、オープンソースの代替品です。RATH には自動的なパターン発見、洞察探索、因果分析など多様な機能があります。それを利用して、難しいデータでも多次元データ可視化手法で分析を始めることができます。RATH の拡張分析エンジンで、新たなワークフローを構築しましょう。

RATH features demo

始める

下に示した1行目のリンクをクリックすると、RATH の機能を気軽に利用できます。詳しい情報を追いたい人には、2行目のリンクがおすすめします。

「RATH」 はデータサイエンティスト、開発者、オープンソースコミュニティのコラボレーターから組み合わせたグループにメンテナンスされ。私たちは、RATH で次世代のデータ分析を実現することを夢見て、熱意を持つ人々です。

💪私たちと共に、未来を作りましょう!💪

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もし RATH になにか思いついたことや、実感したことがあったら、ぜひ教えてください。Kanaries RATH はオープンソースコミュニティで、ご利用いただき皆様からの大事なご意見をお待ちしております!

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目次

| なぜ RATH? | RATH を試す | 機能ハイライト | ウォークスルー | 開発者向けのドキュメント | プロジェクトの進行一覧 | コミュニティ | コントリビューション | License (AGPL) |

なぜ RATH?

  • 使いやすい。ノーコードでも探索的なデータ分析が簡単にできます。
  • 編集可能な可視化。Vega / Vega-lite でつくる可視化。グラフの内容は自由に変更できます。
  • 融通が効く。様々なデータベースがサポートされます。
  • フレキシブル。知能的にデータ探索を補助します。
  • インタラクティブ。Data Painter で隠した情報が発見できます。
  • 複雑なデータパターンを理解するための因果分析モジュール。
  • 高い拡張性。RATH 以外の場面にも使えるオープン API と SDK が利用可能です。

RATH を試す

  • クラウドアプリの RATH Cloud をブラウザで即体験。
  • デスクトップアプリ desktop version (for Windows/Mac)をダウンロード。
  • 以下の手順で RATH 本体を開発サーバーで起動(先に git、Node.js と npm/yarn のインストールを確認してください):
# 本リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Kanaries/Rath.git && cd Rath
# 依存オブジェクトの準備
yarn install
# サーバー起動
yarn workspace rath-client start

機能ハイライト

  • 👓 データプロフィーリング:1クリックでデータソースの概要を生成。データソースのアップロード、クレンジング、サンプリング、メタ情報の編集および複雑な計算ミッションを簡単に完成できます。

  • 🤖 メガオート:1クリックで複数の可視化パターンが提供する完全自動化プロセス。すべてを RATH に任せて、そして次のステップに進みます。

  • 🛠 セミオート:完全自動化するメガオートと、Tableau 的な手動モードのミクスイン。コピロットのように RATH を使って、少しずつ考えを AI に伝えて、望んだ分析結果にたどります。

  • 🎨 Data Painter:グラフでマークを色付けることだけでデータを処理し、探索的な分析に活用できるインタラクティブなツール。その機能についてはこの動画を見てください。

  • 📊 ダッシュボード:インタラクティブなデータダッシュボードエディタ。

  • 🚧 因果分析:複雑な因果関係を分析するための探索と解釈。

  • 🎓 RATH についてもっと知りたい方は私たちの無料オンラインコース で資料、操作手順、スキルなどにアクセスしてください。

ウォークスルー

オンラインデータベースまたはファイルからデータをインポートする

Import data from a selected data source

データソースモジュールでデータの概要が表示する

View statistics from your data source

可視化に特化した完全自動なメガオートを使用した分析プロセス

One-click automated data analysis with visualizations

AI 支援と手動探索を組み合わせたセミオートを使用した分析プロセス

徐々に入力をフィードバックとして与えて、AI を特定な方向へと導き、趣味や気になる部分により近いパターンを提示させる。

RATH Data Analysis AI Copilot

GraphicWalker:Tableau 的な探索手法

Manually explore your data with a Tableau-like UI

GraphicWalker は、独立した埋め込みモジュールです。Rath にだけでなく他のアプリでも使用可能です。詳しくは、packages/graphic-walker/README.md を参照してください。

Graphic Walker をインストール

yarn add @kanaries/graphic-walker
# または
npm i --save @kanaries/graphic-walker

✨ インタラクティブなデータ分析ワークフロー:Data Painter

Interactive data analysis by painting

動画:Data Painter

サポートされたデータベース

RATH は、多くのデータソースをサポートします。RATH に接続できる主なデータベースの一部は以下に示します。

Amazon Athena Amazon Redshift Apache Spark SQL Apache Doris Clickhouse Apache Hive MySQL Postgre SQL Apache Impala Apache Kylin Oracle AirTable

もしその以外のデータベースへのサポートが望む場合は、ぜひ私たちに連絡してください。

開発者向けドキュメント

開発者の皆様は当社の [RATH Docs](https://docs.kanaries.net)を参照して、案内とガイダンスをご覧いただくことをお勧めします。当のドキュメントは、標準化された [スタイルガイド](https://docs.kanaries.net/documentation-style-guide) に従って連携開発をはかどるために、テクニカルライターと編集者がメンテナンスしています。

プロジェクトの進行一覧

Alt

コミュニティ

Kanaries コミュニティ は RATH の機能について交流できるオープンな場所です。あなたのアイディアで共に討論したり、質問や支援請求を答えたりすることができます。ぜひ以下のチャンネルを通して Kanaries コミュニティと共に進みましょう。

私たちの開発者コミュニティは、日々進捗している RATH プロジェクトのメンテナンスを担当しています。あなたがコミュニティに参加して、交流を深めて、最新情報を交換することを歓迎します。

RATH プロジェクトにコントリビュートすることは自由。GitHub ページで Issue を提出することとチャットで新しいアイディアを送信することもぜひ遠慮せずに。

コントリビューション

コントリビューションについては このガイド でご確認ください。

全てのコントリビュータさんに感謝を。 ❤️

LICENSE (AGPL)

Rath is an automated data analysis and visualization tool (auto-EDA).

This program is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU Affero General Public License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version.

This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Affero General Public License for more details.

You should have received a copy of the GNU Affero General Public License along with this program. If not, see https://www.gnu.org/licenses/.


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Have fun with data! ❤️

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