Вступ до програмного забезпечення для майнінгу даних

Обробка даних - це процес аналізу даних, виявлення шаблонів та перетворення неструктурованих даних у структуровані дані (дані, організовані в рядки та стовпці), щоб використовувати їх для прийняття бізнес-рішень. Це процес вилучення великих неструктурованих даних з різних баз даних. Обмін даними - це міждисциплінарна наука, яка має алгоритми математики та інформатики, які використовуються машиною. Програмне забезпечення для майнінгу даних допомагає користувачеві аналізувати дані з різних баз даних та виявляти шаблон. Основна мета інструментів пошуку даних - це пошук, витяг та вдосконалення даних, а потім їх розповсюдження.

Особливості інструментів майнінгу даних

  • Просте у використанні: програмне забезпечення для обміну даними має простий у використанні графічний інтерфейс користувача (GUI), який допомагає користувачеві ефективно аналізувати дані.
  • Попередня обробка: попередня обробка даних є необхідним кроком. Він включає очищення даних, перетворення даних, нормалізацію даних та інтеграцію даних.
  • Масштабована обробка: програмне забезпечення для передачі даних дозволяє масштабувати обробку, тобто програмне забезпечення можна масштабувати за розміром даних та кількістю користувачів.
  • Висока продуктивність: Програмне забезпечення для передачі даних збільшує можливості роботи та створює середовище, яке швидко створює результати.
  • Виявлення Anomaly: Вони допомагають виявити незвичайні дані, які можуть мати помилки або вимагають подальшого вивчення.
  • Навчання правилам асоціації: використання програмного забезпечення для обміну даними, вивчення правил асоціації, яке визначає зв'язок між змінними.
  • Кластеризація: Це процес групування даних, які так чи інакше схожі.
  • Класифікація: Це процес узагальнення відомої структури, а потім її застосування до нових даних.
  • Регресія: це завдання оцінити взаємозв'язок між наборами даних або даними.
  • Узагальнення даних: Інструменти обміну даними здатні стискати або узагальнювати дані в інформаційне подання. Це програмне забезпечення пропонує інтерактивні засоби підготовки даних.

Різне програмне забезпечення для майнінгу даних

Нижче наведено декілька найпопулярніших програм для виведення даних:

1. Помаранчевий майнінг даних

Це інструмент аналізу та візуалізації даних з відкритим кодом. У цьому обмін даними здійснюється за допомогою сценаріїв Python та візуального програмування. Він містить функції для аналізу даних та компоненти для машинного навчання та видобутку тексту.

2. Програмне середовище R

R - вільне програмне середовище для графічних та статистичних обчислень. Він може працювати на різних платформах UNIX, MacOS та Windows. Це набір програмних засобів для обчислення, графічного відображення та обробки даних.

3. Weka Data Mining

Це сукупність алгоритмів машинного навчання для виконання завдань з пошуку даних. Алгоритми можна викликати за допомогою коду Java або їх можна безпосередньо застосувати до набору даних. Він написаний на Java і містить такі функції, як машинне навчання, попередня обробка, обробка даних, кластеризація, регресія, класифікація, візуалізація та вибір атрибутів.

4. SpagoBI Business Intelligence

Це набір бізнес-розвідки з відкритим кодом. Він пропонує вдосконалені можливості візуалізації даних, великий спектр аналітичних функцій та функціональний семантичний рівень. Різні модулі пакету SpagoBI - це SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server та SpagoBI Meta.

5. Анаконда

Це відкрита наукова платформа даних. Це високопродуктивний розподіл R і Python. Він включає пакети R, Scala та Python для видобутку даних, статистику, глибоке навчання, моделювання та оптимізацію, природну обробку мови та аналіз зображень.

6. Шогун

Це безкоштовний набір інструментів з відкритим кодом. Він має різні структури даних та алгоритми для проблем машинного навчання. Основна увага приділяється таким машинам ядра, як підтримуючі векторні машини. Це дозволяє користувачеві легко поєднувати класи алгоритмів, представлення кількох даних та інструменти загального призначення. Це дозволяє повністю реалізувати приховані моделі Маркова.

7. DataMelt

Це програмне забезпечення для статистики, чисельних обчислень, наукової візуалізації та аналізу великих даних. Це обчислювальна платформа. Він може використовувати різні мови програмування в різних операційних системах.

8. Інструментарій з природних мов

Це платформа для реалізації програм python для роботи з даними людської мови. Це простий у користуванні інтерфейс. Він надає такі ресурси, як WordNet, має набір бібліотек для обробки тексту та дискусійний форум. Це корисно для студентів, інженерів, дослідників, лінгвістів та користувачів галузі.

9. Апач Махут

Основна його мета - створити середовище для швидкої побудови масштабованих програм машинного навчання. Він містить різні алгоритми для Apache Spark, Scala та Apache Flink. Він реалізований на Apache Hadoop і використовує парадигму MapReduce.

10. Октава ГНУ

Він представляє мову високого рівня, побудовану для чисельних обчислень. Він працює в інтерфейсі командного рядка, а отже, дозволяє користувачам вирішувати лінійні та нелінійні задачі чисельно, використовуючи мову, сумісну з Matlab. Він пропонує такі функції, як інструменти візуалізації. Він працює в Windows, macOS, GNU / Linux і BSD.

11. RapidMiner Starter Edition:

Він забезпечує інтегроване середовище для машинного навчання, підготовки даних, видобутку тексту та глибокого навчання. Він використовується для комерційних та ділових додатків, досліджень, навчання, освіти та швидкого складання прототипів. Він підтримує підготовку даних, візуалізацію моделі та оптимізацію.

12. GraphLab Create

Це платформа машинного навчання для створення прогнозного додатку, що включає очищення даних, навчання моделі та розробку функцій. Ці програми пропонують передбачення для випадків виявлення шахрайства, аналізу настроїв та прогнозування.

13. Lavastorm Analytics Engine

Це рішення для виявлення візуальних даних, яке дозволяє швидко інтегрувати різноманітні дані та постійно виявляти аномалії, аномалії. Він пропонує можливість самообслуговування для бізнес-користувачів. Він надає такі функції, як перетворення, отримання та комбінування даних без попереднього планування та сценаріїв.

14. Scikit-навчання

Це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом для програмування Python. Він надає різні алгоритми класифікації, кластеризації та регресії, включаючи випадкові ліси, K-засоби та підтримуючі векторні машини. ІТ створений для роботи з бібліотеками Python, такими як NumPy та SciPy.

Висновок

Ця стаття містить короткий вступ до програмного забезпечення для обміну даними. Ці програми допомагають користувачам ефективно та швидко виконувати завдання з пошуку даних. Якщо людина хоче побудувати свою кар'єру в галузі видобутку даних, то ці інструменти настійно рекомендуються.

Рекомендовані статті

Це керівництво по програмному забезпеченню майнінгу даних. Тут ми обговорили концепції, особливості та деякі різні програмні засоби обміну даними. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке порушення даних?
  2. Що таке обробка даних?
  3. Що таке Склад даних?
  4. Що таке візуалізація даних
  5. Компоненти архітектури майнінгу даних

Категорія:

Великі дані