Data Mining je soubor technik, které využívají specifické algoritmy, statickou analýzu, umělou inteligenci a databázové systémy k analýze dat z různých dimenzí a perspektiv.
Nástroje pro dolování dat mají za cíl objevovat vzory/trendy/seskupení mezi velkými soubory dat a transformovat data na jemnější informace.
Je to rámec, jako je Rstudio nebo Tableau, který vám umožňuje provádět různé typy analýzy dolování dat.
Můžeme provést různé algoritmy, jako je shlukování nebo klasifikace na vašem souboru dat a vizualizovat samotné výsledky. Je to rámec, který nám poskytuje lepší přehled o našich datech a fenoménu, který data představují. Takový rámec se nazývá nástroj pro dolování dat.
Nástroj Market for Data Mining září: podle nejnovější zprávy od společnosti ReortLinker poznamenal, že trh bude na vrcholu 1 miliarda dolarů v prodeji podle 2023 , nahoru od 591 dolarů milionů v 2018
pole struktur v jazyce c
Toto jsou nejoblíbenější nástroje pro dolování dat:
1. Orange Data Mining:
Orange je dokonalá softwarová sada pro strojové učení a dolování dat. Podporuje vizualizaci a je to software založený na komponentách napsaných ve výpočetním jazyce Python a vyvinutý v bioinformatické laboratoři na fakultě výpočetní a informační vědy Lublaňské univerzity ve Slovinsku.
Protože se jedná o software založený na komponentách, komponenty Orange se nazývají „widgety“. Tyto widgety sahají od předběžného zpracování a vizualizace dat až po hodnocení algoritmů a prediktivní modelování.
Widgety poskytují významné funkce, jako jsou:
- Zobrazení datové tabulky a umožnění výběru funkcí
- Čtení dat
- Trénování prediktorů a porovnání algoritmů učení
- Vizualizace datových prvků atd.
Kromě toho Orange poskytuje interaktivnější a zábavnější atmosféru pro nudné analytické nástroje. Obsluha je docela vzrušující.
Proč Orange?
Data přicházejí do oranžové barvy jsou rychle formátována do požadovaného vzoru a přesunutí widgetů lze snadno přenést tam, kde je potřeba. Orange je pro uživatele docela zajímavý. Orange umožňuje svým uživatelům činit chytřejší rozhodnutí v krátkém čase rychlým porovnáváním a analýzou dat. Jde o dobrou vizualizaci dat s otevřeným zdrojovým kódem a také hodnocení, které se týká začátečníků i profesionálů. Dolování dat lze provádět pomocí vizuálního programování nebo skriptování v Pythonu. Mnoho analýz je proveditelných prostřednictvím jeho vizuálního programovacího rozhraní (drag and drop spojené s widgety) a bývá podporováno mnoho vizuálních nástrojů, jako jsou sloupcové grafy, bodové grafy, stromy, dendrogramy a tepelné mapy. Obvykle je podporováno značné množství widgetů (více než 100).
Nástroj má komponenty strojového učení, doplňky pro bioinformatiku a dolování textu a je nabitý funkcemi pro analýzu dat. To se také používá jako python knihovna.
Python skripty mohou běžet v okně terminálu, integrovaném prostředí jako PyCharmand PythonWin, pr shellech jako iPython. Orange se skládá z rozhraní plátna, na které uživatel umísťuje widgety a vytváří pracovní postup analýzy dat. Widget navrhuje základní operace, například čtení dat, zobrazení datové tabulky, výběr funkcí, trénování prediktorů, porovnávání učebních algoritmů, vizualizaci datových prvků atd. Orange funguje na Windows, Mac OS X a různých operačních systémech Linux. . Orange přichází s více regresními a klasifikačními algoritmy.
Orange umí číst dokumenty v nativních a jiných datových formátech. Orange se věnuje technikám strojového učení pro klasifikaci nebo dolování dat pod dohledem. Při klasifikaci se používají dva typy objektů: student a klasifikátory. Studenti zváží data na úrovni třídy a vrátí klasifikátor. Regresní metody jsou velmi podobné klasifikaci v Orange a obě jsou navrženy pro dolování dat pod dohledem a vyžadují data na úrovni třídy. Učení souborů kombinuje předpovědi jednotlivých modelů pro získání přesnosti. Model může pocházet buď z různých tréninkových dat, nebo může používat různé studenty na stejných souborech dat.
Studenti mohou být také diverzifikováni změnou jejich sad parametrů. V oranžové barvě jsou soubory prostě obaly kolem studentů. Chovají se jako každý jiný žák. Na základě dat vracejí modely, které dokážou předpovědět výsledky jakékoli datové instance.
2. SAS Data Mining:
SAS je zkratka pro Statistical Analysis System. Jedná se o produkt SAS Institute vytvořený pro analýzu a správu dat. SAS může těžit data, měnit je, spravovat informace z různých zdrojů a analyzovat statistiky. Nabízí grafické uživatelské rozhraní pro netechnické uživatele.
SAS data miner umožňuje uživatelům analyzovat velká data a poskytovat přesné informace pro účely včasného rozhodování. SAS má distribuovanou architekturu zpracování paměti, která je vysoce škálovatelná. Je vhodný pro účely dolování dat, optimalizace a dolování textu.
3. Dolování dat DataMelt:
DataMelt je výpočetní a vizualizační prostředí, které nabízí interaktivní strukturu pro analýzu a vizualizaci dat. Je primárně určen pro studenty, inženýry a vědce. Je také známý jako DMelt.
DMelt je multiplatformní nástroj napsaný v JAVA. Může běžet na jakémkoli operačním systému, který je kompatibilní s JVM (Java Virtual Machine). Skládá se z přírodovědné a matematické knihovny.
Pro kreslení 2D/3D grafů se používají vědecké knihovny.
Matematické knihovny se používají pro generování náhodných čísel, algoritmy, prokládání křivek atd.
DMelt lze použít pro analýzu velkého objemu dat, data mining a statistickou analýzu. Je široce používán v přírodních vědách, na finančních trzích a ve strojírenství.
4. Chrastítko:
Ratte je nástroj pro dolování dat založený na GUI. Používá programovací jazyk R stats. Rattle odhaluje statickou sílu R tím, že nabízí významné funkce pro dolování dat. Zatímco rattle má komplexní a dobře vyvinuté uživatelské rozhraní, má integrovanou záložku log kódu, která vytváří duplicitní kód pro jakoukoli operaci GUI.
Soubor dat vytvořený Rattle lze prohlížet a upravovat. Rattle dává druhému možnost zkontrolovat kód, použít jej k mnoha účelům a rozšířit kód bez jakéhokoli omezení.
java booleovský řetězec
5. Rapid Miner:
Rapid Miner je jedním z nejpopulárnějších prediktivních analytických systémů vytvořených společností se stejným názvem jako Rapid Miner. Je napsán v programovacím jazyce JAVA. Nabízí integrované prostředí pro dolování textu, hluboké učení, strojové učení a prediktivní analýzu.
Přístroj lze použít pro širokou škálu aplikací, včetně firemních aplikací, komerčních aplikací, výzkumu, vzdělávání, školení, vývoje aplikací, strojového učení.
Rapid Miner poskytuje server na místě i ve veřejné nebo soukromé cloudové infrastruktuře. Jeho základem je model klient/server. Rychlý těžař přichází s frameworky založenými na šablonách, které umožňují rychlé dodání s malým počtem chyb (které se běžně očekávají při procesu ručního psaní kódů)