Data Mining este un set de tehnici care utilizează algoritmi specifici, analiză statică, inteligență artificială și sisteme de baze de date pentru a analiza datele din diferite dimensiuni și perspective.
Instrumentele de data mining au scopul de a descoperi modele/tendințe/grupări între seturi mari de date și de a transforma datele în informații mai rafinate.
Este un cadru, cum ar fi Rstudio sau Tableau, care vă permite să efectuați diferite tipuri de analiză de data mining.
Putem efectua diverși algoritmi, cum ar fi gruparea sau clasificarea pe setul dvs. de date și să vizualizăm rezultatele în sine. Este un cadru care ne oferă informații mai bune despre datele noastre și despre fenomenul pe care îl reprezintă datele. Un astfel de cadru se numește instrument de data mining.
Instrumentul Market for Data Mining este strălucitor: conform ultimului raport de la ReortLinker a remarcat că piața va avea vârf 1 miliard de dolari în vânzări de către 2023 , sus de la 591 USD milioane in 2018
natasha dalal
Acestea sunt cele mai populare instrumente de data mining:
1. Orange Data Mining:
Orange este o suită perfectă de software de învățare automată și data mining. Susține vizualizarea și este un software bazat pe componente scrise în limbajul de calcul Python și dezvoltat la laboratorul de bioinformatică de la Facultatea de Informatică și Știința Informației, Universitatea Ljubljana, Slovenia.
Deoarece este un software bazat pe componente, componentele Orange sunt numite „widgeturi”. Aceste widgeturi variază de la preprocesare și vizualizare a datelor până la evaluarea algoritmilor și modelarea predictivă.
Widgeturile oferă funcționalități semnificative, cum ar fi:
- Afișează tabelul de date și permite selectarea caracteristicilor
- Citirea datelor
- Predictorii de antrenament și compararea algoritmilor de învățare
- Vizualizarea elementelor de date etc.
În plus, Orange oferă o atmosferă mai interactivă și mai plăcută instrumentelor analitice plictisitoare. Este destul de interesant de operat.
unghi ascutit
De ce Orange?
Datele devin portocalii sunt formatate rapid după modelul dorit, iar mutarea widget-urilor poate fi transferată cu ușurință acolo unde este necesar. Orange este destul de interesant pentru utilizatori. Orange permite utilizatorilor săi să ia decizii mai inteligente într-un timp scurt, comparând și analizând rapid datele. Este o bună vizualizare a datelor open-source, precum și o evaluare care îi privește pe începători și profesioniști. Exploatarea datelor poate fi efectuată prin programare vizuală sau scripting Python. Multe analize sunt fezabile prin interfața sa de programare vizuală (glisare și plasare conectată cu widget-uri) și multe instrumente vizuale tind să fie acceptate, cum ar fi diagrame cu bare, diagrame de dispersie, arbori, dendrograme și hărți termice. O cantitate substanțială de widget-uri (mai mult de 100) tind să fie acceptată.
Instrumentul are componente de învățare automată, suplimente pentru bioinformatică și text mining și este plin de funcții pentru analiza datelor. Acesta este, de asemenea, folosit ca o bibliotecă Python.
Scripturile Python pot continua să ruleze într-o fereastră de terminal, un mediu integrat precum PyCharm și PythonWin, pr shell-uri precum iPython. Orange cuprinde o interfață canvas pe care utilizatorul plasează widget-uri și creează un flux de lucru de analiză a datelor. Widgetul propune operații fundamentale, de exemplu, citirea datelor, afișarea unui tabel de date, selectarea funcțiilor, predictorii de antrenament, compararea algoritmilor de învățare, vizualizarea elementelor de date etc. Orange funcționează pe Windows, Mac OS X și o varietate de sisteme de operare Linux . Orange vine cu algoritmi multipli de regresie și clasificare.
Orange poate citi documente în formate native și în alte formate de date. Orange este dedicat tehnicilor de învățare automată pentru clasificare sau extragerea de date supravegheată. Există două tipuri de obiecte utilizate în clasificare: elev și clasificatori. Cursanții iau în considerare datele la nivel de clasă și returnează un clasificator. Metodele de regresie sunt foarte asemănătoare cu clasificarea în Orange și ambele sunt concepute pentru extragerea de date supravegheată și necesită date la nivel de clasă. Învățarea ansamblurilor combină predicțiile modelelor individuale pentru câștigul de precizie. Modelul poate proveni fie din date de antrenament diferite, fie poate folosi diferiți cursanți pe aceleași seturi de date.
Cursanții pot fi, de asemenea, diversificați prin modificarea setului de parametri. În portocaliu, ansamblurile sunt pur și simplu învelișuri în jurul cursanților. Aceștia se comportă ca orice alt elev. Pe baza datelor, ei returnează modele care pot prezice rezultatele oricărei instanțe de date.
2. SAS Data Mining:
SAS înseamnă Statistical Analysis System. Este un produs al Institutului SAS creat pentru analiză și managementul datelor. SAS poate extrage date, le poate modifica, gestiona informații din diverse surse și poate analiza statistici. Oferă o interfață grafică pentru utilizatorii non-tehnici.
Minerul de date SAS permite utilizatorilor să analizeze date mari și să ofere o perspectivă precisă în scopul luării deciziilor în timp util. SAS are o arhitectură de procesare a memoriei distribuite care este foarte scalabilă. Este potrivit pentru extragerea datelor, optimizare și extragere de text.
3. DataMelt Data Mining:
DataMelt este un mediu de calcul și vizualizare care oferă o structură interactivă pentru analiza și vizualizarea datelor. Este conceput în primul rând pentru studenți, ingineri și oameni de știință. Este cunoscut și sub numele de DMelt.
DMelt este un utilitar multi-platformă scris în JAVA. Poate rula pe orice sistem de operare compatibil cu JVM (Java Virtual Machine). Este format din biblioteci de știință și matematică.
Bibliotecile științifice sunt folosite pentru desenarea diagramelor 2D/3D.
Bibliotecile matematice sunt folosite pentru generarea de numere aleatoare, algoritmi, potrivirea curbelor etc.
DMelt poate fi utilizat pentru analiza volumului mare de date, extragerea datelor și analiza statistică. Este utilizat pe scară largă în științe naturale, piețe financiare și inginerie.
4. Zdrănitoare:
Ratte este un instrument de extragere a datelor bazat pe GUI. Folosește limbajul de programare R stats. Rattle expune puterea statică a lui R, oferind funcții semnificative de data mining. În timp ce rattle are o interfață de utilizator cuprinzătoare și bine dezvoltată, are o filă de cod de jurnal integrată care produce cod duplicat pentru orice operațiune GUI.
Setul de date produs de Rattle poate fi vizualizat și editat. Rattle oferă celeilalte facilități de a revizui codul, de a-l folosi în mai multe scopuri și de a extinde codul fără nicio restricție.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner este unul dintre cele mai populare sisteme de analiză predictivă creat de compania cu același nume cu Rapid Miner. Este scris în limbajul de programare JAVA. Oferă un mediu integrat pentru extragerea textului, învățarea profundă, învățarea automată și analiza predictivă.
hiba bukhari
Instrumentul poate fi utilizat pentru o gamă largă de aplicații, inclusiv aplicații de companie, aplicații comerciale, cercetare, educație, instruire, dezvoltare de aplicații, învățare automată.
Rapid Miner furnizează serverul la fața locului, precum și în infrastructura cloud publică sau privată. Are ca bază un model client/server. Un miner rapid vine cu cadre bazate pe șabloane care permit livrarea rapidă cu puține erori (care sunt de obicei așteptate în procesul de scriere manuală a codurilor)