Wprowadzenie do oprogramowania Data Mining
Eksploracja danych to proces analizowania danych, identyfikowania wzorców i przekształcania nieustrukturyzowanych danych w dane strukturalne (dane uporządkowane w wierszach i kolumnach) w celu wykorzystania ich do podejmowania decyzji biznesowych. Jest to proces wydobywania dużych nieustrukturyzowanych danych z różnych baz danych. Eksploracja danych jest interdyscyplinarną nauką, która wykorzystuje algorytmy matematyczne i informatyczne używane przez maszynę. Oprogramowanie Data Mining pomaga użytkownikowi analizować dane z różnych baz danych i wykrywać wzorzec. Podstawowym celem narzędzi do eksploracji danych jest wyszukiwanie, wyodrębnianie i udoskonalanie danych, a następnie rozpowszechnianie informacji.
Funkcje narzędzi wyszukiwania danych
- Łatwy w użyciu: oprogramowanie do eksploracji danych ma łatwy w użyciu graficzny interfejs użytkownika (GUI), który pomaga użytkownikowi wydajnie analizować dane.
- Wstępne przetwarzanie: Wstępne przetwarzanie danych jest niezbędnym krokiem. Obejmuje czyszczenie danych, transformację danych, normalizację danych i integrację danych.
- Skalowalne przetwarzanie: Oprogramowanie do eksploracji danych pozwala na skalowalne przetwarzanie, tzn. Oprogramowanie jest skalowalne pod względem wielkości danych i liczby użytkowników.
- Wysoka wydajność: oprogramowanie do eksploracji danych zwiększa możliwości wydajności i tworzy środowisko, które szybko generuje wyniki.
- Wykrywanie anomalii: pomagają w identyfikacji nietypowych danych, które mogą zawierać błędy lub wymagać dalszego badania.
- Uczenie się reguł asocjacyjnych: oprogramowanie do eksploracji danych wykorzystuje uczenie się reguł asocjacyjnych, które identyfikują związek między zmiennymi.
- Grupowanie: Jest to proces grupowania danych, które są podobne w taki czy inny sposób.
- Klasyfikacja: Jest to proces uogólnienia znanej struktury, a następnie zastosowania jej do nowych danych.
- Regresja: zadaniem jest oszacowanie relacji między zestawami danych lub danymi.
- Podsumowanie danych: narzędzia do eksploracji danych są w stanie skompresować lub podsumować dane w postaci informacji. To oprogramowanie zapewnia interaktywne narzędzia do przygotowywania danych.
Różne oprogramowanie do wyszukiwania danych
Poniżej znajdują się niektóre z najlepszych programów do eksploracji danych:
1. Orange Data Mining
Jest to narzędzie do analizy i wizualizacji danych typu open source. W tym przypadku eksploracja danych odbywa się za pomocą skryptów Python i programowania wizualnego. Zawiera funkcje analizy danych i komponenty do uczenia maszynowego i eksploracji tekstu.
2. R Środowisko oprogramowania
R to darmowe oprogramowanie do grafiki i obliczeń statystycznych. Może działać na różnych platformach UNIX, MacOS i Windows. Jest to pakiet oprogramowania do obliczeń, wyświetlania graficznego i manipulacji danymi.
3. Weka Data Mining
Jest to zbiór algorytmów uczenia maszynowego do wykonywania zadań eksploracji danych. Algorytmy można wywoływać przy użyciu kodu Java lub można je bezpośrednio zastosować do zestawu danych. Jest napisany w Javie i zawiera funkcje takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie wstępne, eksploracja danych, klastrowanie, regresja, klasyfikacja, wizualizacja i wybór atrybutów.
4. SpagoBI Business Intelligence
Jest to pakiet Business Intelligence typu open source. Oferuje zaawansowane funkcje wizualizacji danych, szeroki zakres funkcji analitycznych i funkcjonalną warstwę semantyczną. Różne moduły pakietu SpagoBI to SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server i SpagoBI Meta.
5. Anakonda
Jest to platforma nauki o otwartych danych. Jest to wysokowydajna dystrybucja R i Python. Zawiera pakiety R, Scala i Python do eksploracji danych, statystyk, głębokiego uczenia się, symulacji i optymalizacji, przetwarzania języka naturalnego i analizy obrazów.
6. Shogun
Jest to darmowy zestaw narzędzi o otwartym kodzie źródłowym. Ma różne struktury danych i algorytmy problemów z uczeniem maszynowym. Koncentruje się głównie na maszynach jądra, takich jak maszyny wektorów wsparcia. Umożliwia użytkownikowi łatwe łączenie klas algorytmów, wielu reprezentacji danych i narzędzi ogólnego zastosowania. Pozwala na pełną implementację ukrytych modeli Markowa.
7. DataMelt
Jest to oprogramowanie do statystyki, obliczeń numerycznych, wizualizacji naukowej i analizy dużych zbiorów danych. Jest to platforma obliczeniowa. Może używać różnych języków programowania w różnych systemach operacyjnych.
8. Zestaw narzędzi języka naturalnego
Jest to platforma do wdrażania programów w języku Python do pracy z danymi w języku ludzkim. Ma łatwy w użyciu interfejs. Zapewnia zasoby takie jak WordNet oraz pakiet bibliotek przetwarzania tekstu i forum dyskusyjne. Jest przydatny dla studentów, inżynierów, badaczy, językoznawców i użytkowników z branży.
9. Apache Mahout
Jego głównym celem jest szybkie tworzenie skalowalnych aplikacji do uczenia maszynowego. Zawiera różne algorytmy dla Apache Spark, Scala i Apache Flink. Jest zaimplementowany na Apache Hadoop i wykorzystuje MapReduce Paradigm.
10. Oktawa GNU
Reprezentuje język wysokiego poziomu zbudowany dla obliczeń numerycznych. Działa na interfejsie wiersza poleceń, a zatem pozwala użytkownikom rozwiązywać problemy liniowe i nieliniowe numerycznie przy użyciu języka kompatybilnego z Matlab. Oferuje funkcje takie jak narzędzia do wizualizacji. Działa w systemach Windows, macOS, GNU / Linux i BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Zapewnia zintegrowane środowisko do uczenia maszynowego, przygotowania danych, eksploracji tekstu i głębokiego uczenia się. Służy do zastosowań komercyjnych i biznesowych, badań, szkoleń, edukacji i szybkiego prototypowania. Obsługuje przygotowanie danych, wizualizację modelu i optymalizację.
12. Utwórz GraphLab
Jest to platforma uczenia maszynowego do tworzenia aplikacji predykcyjnej, która obejmuje czyszczenie danych, szkolenie modelu i rozwijanie funkcji. Aplikacje te przewidują przypadki użycia wykrycia oszustwa, analizy nastrojów i prognozy odejścia.
13. Lavastorm Analytics Engine
Jest to wizualne rozwiązanie do odkrywania danych, które pozwala na szybką integrację różnorodnych danych i ciągłe wykrywanie wartości odstających i anomalii. Oferuje możliwość samoobsługi dla użytkowników biznesowych. Zapewnia funkcje takie jak przekształcanie, pozyskiwanie i łączenie danych bez wstępnego planowania i pisania skryptów.
14. Scikit-learn
Jest to biblioteka uczenia maszynowego typu open source do programowania w języku Python. Zapewnia różne algorytmy klasyfikacji, grupowania i regresji, w tym losowe lasy, średnie K i maszyny wektorów pomocniczych. IT jest zbudowany do pracy z bibliotekami Python, takimi jak NumPy i SciPy.
Wniosek
Ten artykuł zawiera krótkie wprowadzenie do oprogramowania do eksploracji danych. Te programy pomagają użytkownikom wydajnie i szybko wykonywać zadania eksploracji danych. Jeśli ktoś chce budować swoją karierę w eksploracji danych, narzędzia te są wysoce zalecane.
Polecane artykuły
To był przewodnik po oprogramowaniu Data Mining. Tutaj omówiliśmy koncepcje, funkcje i inne oprogramowanie do eksploracji danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest naruszenie danych?
- Co to jest przetwarzanie danych?
- Co to jest hurtownia danych?
- Co to jest wizualizacja danych
- Elementy architektury Data Mining