Microsoft объявляет о публичной доступности двух утилит для обработки данных

Исследователи данных тратят значительное количество времени на написание кода в поисках ответов на приведенные ниже вопросы.

• Как выглядят данные? Что за схема?
• Каково качество данных? Какова серьезность отсутствия данных?
• Как распределяются отдельные переменные? Нужно ли делать преобразование переменных?
• Насколько важны данные для задачи машинного обучения? Насколько сложна сама задача машинного обучения?
• Какие переменные наиболее важны для цели машинного обучения?
• Есть ли какой-то конкретный шаблон кластеризации данных?
• Как модели машинного обучения будут работать с данными? Какие переменные значимы в моделях?

Большую часть кода можно обобщить в утилиты обработки данных, которые можно повторно использовать в проектах, помогая специалистам по данным работать над конкретными задачами в проекте в управляемом режиме, обеспечивая согласованность и полноту базовых задач. Чтобы помочь специалистам по данным, Microsoft выпускает две утилиты для обработки данных.

1. Интерактивное исследование данных, анализ и отчетность (IDEAR) и
2. Автоматизированное моделирование и отчетность (AMAR).

Эти две утилиты, работающие в CRAN-R, доступны из этот сайт GitHub.

Подробнее об этих утилитах здесь.