Використання Orange3 для автоматизації процесів інтелектуального аналізу даних в режимі візуальної побудови етапів перетворення даних

На сучасних підприємствах та в організаціях накопичені корпоративні дані мають великі розміри та стають все більш доступними для фахівців з їх обробки та витягу з них моделей. Відповідно, зростають вимоги до рівня підготовки спеціалістів з Data Science. Якісний розвідувальний аналіз даних (exploratory data analysis) потребує володіння декількома мовами або засобами програмування для розв'язання задач статистичної обробки даних, візуалізації результатів, підготовки звітів. Між тим коло працівників-аналітиків розширюється, необхідність використання оброблених, з метою підтримки прийняття рішень, даних збільшується. Це потребує підготовки фахівців, які можуть проводити дослідження даних швидко та без необхідності написання і налагодження великих програм, і одночасно забезпечувати якість і надійність результатів проведених досліджень. Це, в свою чергу, вимагає знань і навичок застосування багатьох алгоритмів обробки, особливостей і режимів їх використання. Тому наразі виникає гостра потреба в інструментах, які дозволяють ефективно аналізувати дані та витягувати з них корисну інформацію, з можливістю довідкової та інформаційної підтримки такої діяльності, можливістю автоматизації рутинних активностей.