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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Redhyte: Towards a Self-diagnosing, Self-correcting, and Helpful Analytic Platform

verfasst von : Wei Zhong Toh, Kwok Pui Choi, Limsoon Wong

Erschienen in: Intelligent Information and Database Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

We present a platform named Redhyte, short for an interactive platform for “Rapid exploration of data and hypothesis testing”. Redhyte aims to augment the conventional statistical hypothesis testing framework with data-mining techniques in a bid for more wholesome and efficient hypothesis testing. The platform is self-diagnosing (it can detect whether the user is doing a valid statistical test), self-correcting (it can propose and make corrections to the user’s statistical test), and helpful (it can search for promising or interesting hypotheses related to the initial user-specified hypothesis). In Redhyte, hypothesis mining consists of several steps: context mining, mined-hypothesis formulation, mined-hypothesis scoring on interestingness, and statistical adjustments. To capture and evaluate specific aspects of interestingness, we developed and implemented various hypothesis-mining metrics. Redhyte is an R shiny web application and can be found online at https://​tohweizhong.​shinyapps.​io/​redhyte, and the source codes are housed in a GitHub repository at https://​github.​com/​tohweizhong/​redhyte.

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Metadaten
Titel
Redhyte: Towards a Self-diagnosing, Self-correcting, and Helpful Analytic Platform
verfasst von
Wei Zhong Toh
Kwok Pui Choi
Limsoon Wong
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Intelligent Information and Database Systems

Print ISBN: 978-3-662-49389-2

Electronic ISBN: 978-3-662-49390-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-49390-8_1