Az adatbányászat olyan technikák összessége, amelyek speciális algoritmusokat, statikus elemzést, mesterséges intelligenciát és adatbázis-rendszereket használnak az adatok különböző dimenziókból és perspektívákból történő elemzéséhez.
Az adatbányászati eszközök célja a minták/trendek/csoportosítások felfedezése nagy adathalmazok között, és az adatok finomabb információvá alakítása.
java térképek
Ez egy olyan keretrendszer, mint például az Rstudio vagy a Tableau, amely lehetővé teszi különböző típusú adatbányászati elemzések elvégzését.
Különféle algoritmusokat hajthatunk végre, például klaszterezést vagy osztályozást az adatkészleten, és magát az eredményeket is megjeleníthetjük. Ez egy olyan keretrendszer, amely jobb betekintést nyújt az adatainkra és az adatok által képviselt jelenségre. Az ilyen keretrendszert adatbányászati eszköznek nevezik.
A Market for Data Mining eszköz ragyogó: a ReortLinker legfrissebb jelentése szerint a piac csúcspontja lesz. 1 milliárd dollár által értékesített 2023 , felfelé 591 dollár millió be 2018
Ezek a legnépszerűbb adatbányászati eszközök:
1. Orange Data Mining:
Az Orange egy tökéletes gépi tanulási és adatbányászati szoftvercsomag. Támogatja a vizualizációt, és Python számítástechnikai nyelven írt komponenseken alapuló szoftver alapú, amelyet a szlovéniai Ljubljanai Egyetem Számítás- és Információtudományi Karának bioinformatikai laboratóriumában fejlesztettek ki.
mit teljes formában
Mivel ez egy szoftver alapú összetevők, az Orange összetevőit 'widgeteknek' nevezik. Ezek a widgetek az előfeldolgozástól és az adatvizualizációtól az algoritmusok értékeléséig és a prediktív modellezésig terjednek.
A widgetek jelentős funkciókat kínálnak, mint például:
- Adattábla megjelenítése és funkciók kiválasztásának lehetővé tétele
- Adatok olvasása
- Képzési előrejelzők és tanulási algoritmusok összehasonlítása
- Adatelemek megjelenítése stb.
Emellett az Orange interaktívabb és élvezetesebb légkört biztosít az unalmas analitikai eszközöknek. Nagyon izgalmas működni.
Miért az Orange?
A narancssárgára érkező adatok gyorsan a kívánt mintára formázódnak, és a widgetek mozgatása könnyen átvihető a kívánt helyre. A narancssárga nagyon érdekes a felhasználók számára. Az Orange lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy rövid időn belül okosabb döntéseket hozzanak az adatok gyors összehasonlításával és elemzésével. Ez egy jó nyílt forráskódú adatvizualizáció és -értékelés, amely kezdőknek és profiknak egyaránt szól. Az adatbányászat vizuális programozással vagy Python-szkripttel is végrehajtható. Számos elemzés megvalósítható a vizuális programozási felületen keresztül (widgetekkel összekapcsolt fogd és vidd), és sok vizuális eszköz általában támogatott, például oszlopdiagramok, szóródási diagramok, fák, dendrogramok és hőtérképek. Jelentős mennyiségű widget (több mint 100) általában támogatott.
A műszer gépi tanulási komponensekkel, bioinformatikai és szövegbányászati kiegészítőkkel rendelkezik, és tele van adatelemzési funkciókkal. Ezt python könyvtárként is használják.
A Python-szkriptek továbbra is futhatnak terminálablakban, integrált környezetben, mint például a PyCharmand PythonWin, vagy olyan pr shellekben, mint az iPython. A narancssárga vászon felületet tartalmaz, amelyen a felhasználó widgeteket helyez el, és adatelemzési munkafolyamatot hoz létre. A widget alapvető műveleteket javasol, például az adatok beolvasását, adattáblázat megjelenítését, funkciók kiválasztását, előrejelzők képzését, tanulási algoritmusok összehasonlítását, adatelemek megjelenítését stb. Az Orange Windows, Mac OS X és számos Linux operációs rendszeren működik. . Az Orange több regressziós és osztályozási algoritmust tartalmaz.
java valueof enum
A narancssárga képes beolvasni a natív és egyéb adatformátumú dokumentumokat. Az Orange az osztályozás vagy a felügyelt adatbányászat gépi tanulási technikáinak szentelt. Az osztályozás során kétféle objektum használható: tanuló és osztályozó. A tanulók osztályszintű adatokat vesznek figyelembe, és egy osztályozót adnak vissza. A regressziós módszerek nagyon hasonlítanak az Orange osztályozáshoz, és mindkettőt felügyelt adatbányászathoz tervezték, és osztályszintű adatokat igényelnek. Az együttesek tanulása egyesíti az egyes modellek előrejelzéseit a precíziós nyereség érdekében. A modell származhat különböző képzési adatokból, vagy különböző tanulókat használhat ugyanazon az adatkészleten.
A tanulók paraméterkészleteik módosításával is diverzifikálhatók. A narancssárga színben az együttesek egyszerűen beburkolják a tanulókat. Úgy viselkednek, mint bármely más tanuló. Az adatok alapján olyan modelleket adnak vissza, amelyek megjósolhatják bármely adatpéldány eredményét.
2. SAS adatbányászat:
A SAS a Statistical Analysis System rövidítése. A SAS Institute analitikai és adatkezelési célú terméke. A SAS képes adatokat bányászni, módosítani, különféle forrásokból származó információkat kezelni és statisztikákat elemezni. Grafikus felhasználói felületet kínál a nem műszaki felhasználók számára.
A SAS adatbányász lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy elemezzék a nagy adatokat, és pontos betekintést nyújtsanak az időben történő döntéshozatalhoz. A SAS elosztott memória-feldolgozási architektúrájával rendelkezik, amely rendkívül méretezhető. Alkalmas adatbányászati, optimalizálási és szövegbányászati célokra.
3. DataMelt adatbányászat:
A DataMelt egy számítási és vizualizációs környezet, amely interaktív struktúrát kínál az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez. Elsősorban diákoknak, mérnököknek és tudósoknak készült. DMelt néven is ismert.
A DMelt egy JAVA nyelven írt többplatformos segédprogram. Bármilyen operációs rendszeren futhat, amely kompatibilis a JVM-mel (Java Virtual Machine). Természettudományi és matematikai könyvtárakból áll.
A 2D/3D diagramok megrajzolásához tudományos könyvtárakat használnak.
A matematikai könyvtárakat véletlenszám generálására, algoritmusokra, görbeillesztésre stb.
A DMelt nagy mennyiségű adat elemzésére, adatbányászatra és statisztikai elemzésre használható. Széles körben használják a természettudományokban, a pénzügyi piacokon és a mérnöki tudományokban.
4. Csörgő:
A Ratte egy grafikus felhasználói felületen alapuló adatbányászati eszköz. Az R stats programozási nyelvet használja. A Rattle feltárja az R statikus erejét azáltal, hogy jelentős adatbányászati funkciókat kínál. Míg a Rattle átfogó és jól kidolgozott felhasználói felülettel rendelkezik, van egy integrált naplókód füle, amely duplikált kódot állít elő bármely GUI művelethez.
A Rattle által készített adatkészlet megtekinthető és szerkeszthető. A Rattle a másik lehetőséget ad a kód áttekintésére, sokféle célra történő felhasználására és a kód korlátozás nélküli kiterjesztésére.
5. Rapid Miner:
A Rapid Miner az egyik legnépszerűbb prediktív elemző rendszer, amelyet a Rapid Minerrel azonos nevű cég hozott létre. JAVA programozási nyelven íródott. Integrált környezetet kínál szövegbányászathoz, mély tanuláshoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez.
A műszer sokféle alkalmazáshoz használható, beleértve a vállalati alkalmazásokat, kereskedelmi alkalmazásokat, kutatást, oktatást, képzést, alkalmazásfejlesztést, gépi tanulást.
rendezési algoritmusok egyesítése rendezés
A Rapid Miner a szervert a helyszínen, valamint nyilvános vagy privát felhőinfrastruktúrában biztosítja. Ennek alapja egy kliens/szerver modell. A rapid miner sablon alapú keretrendszerrel érkezik, amely lehetővé teszi a gyors kézbesítést kevés hibával (ami általában elvárható a kézi kódolási írási folyamat során)