CornerstoneR

Heutzutage ist die freie und Open-Source-Software R die statistische Programmiersprache mit einer der größten Open-Source-Wissensgemeinschaften. Da diese Software und ihre Pakete ständig weiterentwickelt werden, wurde R zur Standardsoftware, für die neue statistische Funktionalitäten implementiert werden, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Durch die Verbindung von Cornerstone mit R ermöglichen wir den Zugang zu den leistungsstarken State-of-the-Art-Funktionen von R zur Vorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten innerhalb der dynamischen, interaktiven und benutzerfreundlichen Workmap-Struktur von Cornerstone. In der Tat kann die Leistungsfähigkeit von R genutzt werden, um die bestehenden Cornerstone-Funktionen zu erweitern. Daher haben wir die kostenlose Erweiterung CornerstoneR entwickelt, die viele flexible statistische Funktionalitäten bietet, auf die Sie schnell und einfach von Cornerstone aus zugreifen können – ohne Programmierkenntnisse in R. Hiermit erweitern wir Ihre Möglichkeiten der Datenanalyse innerhalb Ihrer gewohnten Cornerstone-Umgebung.

Die Erweiterung bietet viele Funktionalitäten für die statistische Modellierung und Vorhersage: Gauß-Prozess-Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Logistische Regression und Fitten von Funktionen. Die Funktion Model Predict ermöglicht es Ihnen, Zielgrößenwerte für unbeobachtete Daten vorherzusagen. Version 3.2 enthält K-Means Clustering, eine gängige Clusteranalyse-Methode für Unsupervised Learning. Es bietet auch Zeitreihenanalysemethoden wie Feature Extraction, Auto- und Kreuzkorrelation und seit Version 3.2 auch Moving-Average-Filter und Zeitreihenmodellierung sowie ein Tool zur Korrelationsanalyse. Darüber hinaus bietet CornerstoneR 3.2 Reliability Distribution Fitting für zensierte und unzensierte Daten, Funktionen zur Datenvorverarbeitung wie Reshaping, Transposing und Missing Value Handling, den Mosaic Plot als grafisches Werkzeug und vieles mehr!

Einen Überblick über die Funktionen von CornerstoneR mit detaillierten Benutzerhandbüchern finden Sie hier. 

Darüber hinaus bieten wir Ihnen schnelle Lösungen für Ihre Datenanalyse-Probleme, da das CornerstoneR-Team die R-Schnittstelle und Ihre Erweiterung kontinuierlich und schnell weiterentwickelt. Nutzer mit R-Kenntnissen können aber auch ihr eigenes R-Skript in Cornerstone schreiben oder ihre R-Skripte und Pakete in Cornerstone laden.

Für die neue Version CornerstoneR 3.2 werden Cornerstone 8 und R 4.1 benötigt.