NÁSTROJE NA DOLOVANIE ÚDAJOV

Data mining je súbor techník, ktoré využívajú špecifické algoritmy, statickú analýzu, umelú inteligenciu a databázové systémy na analýzu údajov z rôznych dimenzií a perspektív.

Nástroje na dolovanie údajov majú za cieľ objaviť vzory/trendy/zoskupenia medzi veľkými súbormi údajov a transformovať údaje na presnejšie informácie.

jpa na jar

Je to rámec, ako napríklad Rstudio alebo Tableau, ktorý vám umožňuje vykonávať rôzne typy analýzy dolovania údajov.

Môžeme vykonávať rôzne algoritmy, ako je klastrovanie alebo klasifikácia na vašom súbore údajov a vizualizovať samotné výsledky. Je to rámec, ktorý nám poskytuje lepší prehľad o našich údajoch a fenoméne, ktorý údaje predstavujú. Takýto rámec sa nazýva nástroj na dolovanie údajov.

Nástroj Market for Data Mining žiari: podľa najnovšej správy od spoločnosti ReortLinker sa uvádza, že trh bude na vrchole 1 miliarda dolárov v predaji podľa 2023 , hore od 591 dolárov miliónov v 2018

Toto sú najobľúbenejšie nástroje na dolovanie údajov:

1. Orange Data Mining:

Orange je dokonalý softvérový balík pre strojové učenie a dolovanie údajov. Podporuje vizualizáciu a je to softvér založený na komponentoch napísaných vo výpočtovom jazyku Python a vyvinutý v bioinformatickom laboratóriu na Fakulte počítačovej a informačnej vedy Ľubľanskej univerzity v Slovinsku.

Keďže ide o softvér založený na komponentoch, komponenty Orangeu sa nazývajú „widgety“. Tieto widgety siahajú od predbežného spracovania a vizualizácie údajov až po hodnotenie algoritmov a prediktívne modelovanie.

Widgety poskytujú významné funkcie, ako napríklad:

Zobrazenie tabuľky údajov a umožnenie výberu funkcií
Čítanie údajov
Tréningové prediktory a porovnanie algoritmov učenia
Vizualizácia dátových prvkov atď.

Okrem toho Orange poskytuje interaktívnejšiu a príjemnejšiu atmosféru nudným analytickým nástrojom. Obsluha je celkom vzrušujúca.

Prečo Orange?

Dáta prichádzajú do oranžovej farby sa rýchlo naformátujú na požadovaný vzor a presúvanie miniaplikácií sa dá ľahko preniesť tam, kde je to potrebné. Orange je pre používateľov celkom zaujímavý. Orange umožňuje svojim používateľom robiť inteligentnejšie rozhodnutia v krátkom čase rýchlym porovnávaním a analýzou dát. Ide o dobrú open-source vizualizáciu dát, ako aj vyhodnotenie, ktoré sa týka začiatočníkov aj profesionálov. Data mining môže byť vykonávaný pomocou vizuálneho programovania alebo skriptovania v Pythone. Mnohé analýzy sú uskutočniteľné prostredníctvom jeho vizuálneho programovacieho rozhrania (pretiahnutie myšou spojené s miniaplikáciami) a často je podporovaných mnoho vizuálnych nástrojov, ako sú stĺpcové grafy, bodové grafy, stromy, dendrogramy a tepelné mapy. Väčšinou je podporované značné množstvo widgetov (viac ako 100).

Nástroj má komponenty strojového učenia, doplnky pre bioinformatiku a dolovanie textu a je vybavený funkciami na analýzu údajov. Používa sa aj ako python knižnica.

Python skripty môžu byť spustené v okne terminálu, integrovanom prostredí ako PyCharmand PythonWin, pr shelloch ako iPython. Orange obsahuje rozhranie plátna, na ktoré používateľ umiestňuje widgety a vytvára pracovný postup analýzy údajov. Widget navrhuje základné operácie, napríklad čítanie údajov, zobrazenie tabuľky údajov, výber funkcií, trénovanie prediktorov, porovnávanie učebných algoritmov, vizualizáciu údajových prvkov atď. Orange funguje na Windows, Mac OS X a rôznych operačných systémoch Linux. . Orange prichádza s viacerými regresnými a klasifikačnými algoritmami.

Orange dokáže čítať dokumenty v natívnych a iných dátových formátoch. Orange sa venuje technikám strojového učenia na klasifikáciu alebo dolovanie údajov pod dohľadom. Pri klasifikácii sa používajú dva typy objektov: študent a klasifikátory. Študenti zvážia údaje na úrovni triedy a vrátia klasifikátor. Regresné metódy sú veľmi podobné klasifikácii v Orangei a obe sú navrhnuté na dolovanie údajov pod dohľadom a vyžadujú údaje na úrovni triedy. Učenie súborov kombinuje predpovede jednotlivých modelov pre získanie presnosti. Model môže pochádzať buď z rôznych tréningových údajov, alebo môže používať rôznych študentov na rovnakých súboroch údajov.

Študenti môžu byť diverzifikovaní aj zmenou ich sady parametrov. V oranžovej farbe sú súbory jednoducho obaly okolo študentov. Správajú sa ako každý iný študent. Na základe údajov vracajú modely, ktoré dokážu predpovedať výsledky akejkoľvek inštancie údajov.

selénový tutoriál java

2. SAS Data Mining:

SAS je skratka pre Statistical Analysis System. Je to produkt inštitútu SAS vytvorený pre analytiku a správu dát. SAS dokáže ťažiť dáta, meniť ich, spravovať informácie z rôznych zdrojov a analyzovať štatistiky. Ponúka grafické používateľské rozhranie pre netechnických používateľov.

SAS data miner umožňuje užívateľom analyzovať veľké dáta a poskytovať presné informácie na účely včasného rozhodovania. SAS má distribuovanú architektúru spracovania pamäte, ktorá je vysoko škálovateľná. Je vhodný na účely dolovania dát, optimalizácie a dolovania textu.

3. DataMelt Data Mining:

DataMelt je výpočtové a vizualizačné prostredie, ktoré ponúka interaktívnu štruktúru pre analýzu a vizualizáciu údajov. Je primárne určený pre študentov, inžinierov a vedcov. Je tiež známy ako DMelt.

DMelt je multiplatformový nástroj napísaný v jazyku JAVA. Môže bežať na akomkoľvek operačnom systéme, ktorý je kompatibilný s JVM (Java Virtual Machine). Pozostáva z prírodovedných a matematických knižníc.

DMelt možno použiť na analýzu veľkého objemu údajov, dolovanie údajov a štatistickú analýzu. Je široko používaný v prírodných vedách, na finančných trhoch a strojárstve.

4. Hrkálka:

Ratte je nástroj na dolovanie údajov založený na GUI. Používa programovací jazyk R stats. Rattle odhaľuje statickú silu R tým, že ponúka významné funkcie dolovania dát. Zatiaľ čo Rattle má komplexné a dobre vyvinuté používateľské rozhranie, má integrovanú kartu s kódom denníka, ktorá vytvára duplicitný kód pre akúkoľvek operáciu GUI.

Dátový súbor vytvorený Rattle je možné prezerať a upravovať. Rattle dáva druhému možnosť skontrolovať kód, použiť ho na mnohé účely a rozšíriť kód bez akéhokoľvek obmedzenia.

5. Rapid Miner:

Rapid Miner je jeden z najpopulárnejších systémov prediktívnej analýzy vytvorený spoločnosťou s rovnakým názvom ako Rapid Miner. Je napísaný v programovacom jazyku JAVA. Ponúka integrované prostredie pre dolovanie textu, hlboké učenie, strojové učenie a prediktívnu analýzu.

trieda java string

Prístroj môže byť použitý pre širokú škálu aplikácií, vrátane firemných aplikácií, komerčných aplikácií, výskumu, vzdelávania, školenia, vývoja aplikácií, strojového učenia.

Rapid Miner poskytuje server na mieste, ako aj vo verejnej alebo súkromnej cloudovej infraštruktúre. Základom je model klient/server. Rýchly baník prichádza s rámcami založenými na šablónach, ktoré umožňujú rýchle doručenie s malým počtom chýb (ktoré sa bežne očakávajú v procese písania manuálneho kódovania)