論文の概要: XInsight: eXplainable Data Analysis Through The Lens of Causality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12718v4
• Date: Tue, 30 May 2023 13:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:57:30.666245
• Title: XInsight: eXplainable Data Analysis Through The Lens of Causality
• Title（参考訳）: xinsight: 因果レンズによる説明可能なデータ分析
• Authors: Pingchuan Ma, Rui Ding, Shuai Wang, Shi Han, Dongmei Zhang
• Abstract要約: この研究は、eXplainable Data Analysis (XDA)と呼ばれる、透過的で説明可能なデータ分析の視点を促進する。 XInsightは、因果的意味論と非因果的意味論の質的、定量的な説明を伴うデータ分析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.785122292185825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In light of the growing popularity of Exploratory Data Analysis (EDA), understanding the underlying causes of the knowledge acquired by EDA is crucial. However, it remains under-researched. This study promotes a transparent and explicable perspective on data analysis, called eXplainable Data Analysis (XDA). For this reason, we present XInsight, a general framework for XDA. XInsight provides data analysis with qualitative and quantitative explanations of causal and non-causal semantics. This way, it will significantly improve human understanding and confidence in the outcomes of data analysis, facilitating accurate data interpretation and decision making in the real world. XInsight is a three-module, end-to-end pipeline designed to extract causal graphs, translate causal primitives into XDA semantics, and quantify the quantitative contribution of each explanation to a data fact. XInsight uses a set of design concepts and optimizations to address the inherent difficulties associated with integrating causality into XDA. Experiments on synthetic and real-world datasets as well as a user study demonstrate the highly promising capabilities of XInsight.
• Abstract（参考訳）: 探索データ分析(EDA)の普及に伴い,EDAが取得した知識の根本原因を理解することが重要である。 しかし、未調査のままである。 本研究は,eXplainable Data Analysis (XDA) と呼ばれる,データ解析における透明で説明可能な視点を促進する。 そこで我々は,XDAの汎用フレームワークであるXInsightを紹介する。 XInsightは、因果的および非因果的意味論の質的、定量的な説明を伴うデータ分析を提供する。 これにより、データ分析の結果に対する人間の理解と信頼が大幅に向上し、実世界の正確なデータ解釈と意思決定が容易になる。 XInsightは、因果グラフを抽出し、因果プリミティブをXDAセマンティクスに変換し、各説明の量的寄与をデータ事実に定量化するように設計された3つのモジュールのエンドツーエンドパイプラインである。 XInsightは設計概念と最適化のセットを使用して、XDAへの因果関係の統合に関連する固有の問題に対処する。 合成および実世界のデータセットとユーザスタディの実験は、xinsightの非常に有望な能力を示している。

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