Rule Learner ist ein maschinelles Lernwerkzeug, das darauf ausgelegt ist, Geschäftsanalysten dabei zu helfen, Klassifikationsregeln aus historischen Daten zu extrahieren, ohne umfangreiche Programmier- oder Datenwissenschaftskenntnisse zu benötigen. Durch die Eingabe historischer Daten in zwei einfache Excel-Tabellen können Benutzer automatisch Entscheidungstabellen generieren, die neue Datensätze basierend auf früheren Klassifikationen klassifizieren. Die generierten Regeln werden in einem benutzerfreundlichen Excel-Format präsentiert, das einen einfachen Download und eine weitere Analyse ermöglicht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Regelgenerierung: Nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Klassifikationsregeln aus historischen Daten abzuleiten. - Excel-Integration: Akzeptiert Eingabedaten in Excel-Tabellen und gibt die generierten Regeln in einem Excel-Entscheidungstabellenformat aus. - Algorithmusauswahl: Bietet die Flexibilität, aus verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen zu wählen, um die Regelgenauigkeit zu optimieren. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Entwickelt für Geschäftsanalysten, wodurch die Notwendigkeit für fortgeschrittene Programmier- oder Datenwissenschaftskenntnisse entfällt. Primärer Wert und gelöstes Problem: Rule Learner befähigt Geschäftsanalysten, die Macht des maschinellen Lernens für Datenklassifizierungsaufgaben zu nutzen, ohne die steile Lernkurve, die typischerweise mit Datenwissenschaft verbunden ist. Durch die Vereinfachung des Regelableitungsprozesses und die Bereitstellung von Ergebnissen in vertrauten Excel-Formaten ermöglicht es Organisationen, datengetriebene Entscheidungen effizienter und genauer zu treffen.