Uvod v programsko opremo za rudarjenje podatkov

Pridobivanje podatkov je postopek analize podatkov, prepoznavanja vzorcev in pretvarjanja nestrukturiranih podatkov v strukturirane podatke (podatki organizirani v vrstice in stolpce), da bi jih uporabili za poslovno odločanje. Gre za postopek pridobivanja velikih nestrukturiranih podatkov iz različnih baz podatkov. Rudarjenje podatkov je interdisciplinarna veda, ki ima matematične in računalniške algoritme, ki jih stroj uporablja. Data Mining Software uporabniku pomaga analizirati podatke iz različnih baz podatkov in zaznati vzorec. Osnovni cilj orodij za rudarjenje podatkov je iskanje, pridobivanje in izpopolnjevanje podatkov ter nato distribucija informacij.

Značilnosti orodij za obdelavo podatkov

  • Enostaven za uporabo: Programska oprema za rudarjenje podatkov ima enostavno uporabo grafičnega uporabniškega vmesnika (GUI), ki uporabniku pomaga učinkovito analizirati podatke.
  • Predobdelava: Predhodna obdelava podatkov je nujen korak. Vključuje čiščenje podatkov, preoblikovanje podatkov, normalizacijo in integracijo podatkov.
  • Prilagodljiva obdelava: Programska oprema za rudarjenje podatkov omogoča razširljivo obdelavo, tj. Programska oprema se lahko prilagaja velikosti podatkov in številu uporabnikov.
  • Visoka zmogljivost: Programska oprema za rudarjenje podatkov povečuje zmogljivosti in ustvarja okolje, ki hitro ustvarja rezultate.
  • Zaznavanje nepravilnosti: Pomagajo prepoznati nenavadne podatke, ki bi lahko imeli napake ali jih je treba nadalje raziskati.
  • Učenje pravil združevanja: Uporaba programske opreme za rudarjenje podatkov Uporaba učenja za združevanje pravil, ki prepozna odnos med spremenljivkami.
  • Grupiranje: Gre za postopek združevanja podatkov, ki so na nek ali drugačen način podobni.
  • Razvrstitev: Gre za postopek posploševanja znane strukture in njene uporabe na nove podatke.
  • Regresija: naloga je oceniti razmerja med naboji podatkov ali podatki.
  • Povzemanje podatkov: Orodja za pridobivanje podatkov lahko stisnejo ali povzamejo podatke v informativni prikaz. Ta programska oprema ponuja interaktivna orodja za pripravo podatkov.

Različna programska oprema za rudarjenje podatkov

Spodaj je nekaj vrhunske programske opreme za rudarjenje podatkov:

1. Orange Data Mining

Je odprtokodno orodje za analizo in vizualizacijo podatkov. Pri tem se pridobivanje podatkov izvaja s skriptom Python in vizualnim programiranjem. Vsebuje funkcije za analizo podatkov in komponente za strojno učenje in rudarjenje besedil.

2. R Programsko okolje

R je brezplačno programsko okolje za grafično in statistično računanje. Lahko se izvaja na različnih platformah UNIX, MacOS in Windows. Gre za paket programskih pripomočkov za izračun, grafični prikaz in obdelavo podatkov.

3. Weka Data Mining

Gre za zbirko algoritmov strojnega učenja za izvajanje nalog rudarjenja podatkov. Algoritme je mogoče poklicati s kodo Java ali jih je mogoče neposredno uporabiti na naboru podatkov. Napisana je v Javi in ​​vsebuje funkcije, kot so strojno učenje, predobdelava, rudarjenje podatkov, gručenje, regresija, klasifikacija, vizualizacija in izbira atributov.

4. SpagoBI Business Intelligence

Gre za paket odprtokodne poslovne inteligence. Ponuja napredne funkcije vizualizacije podatkov, velik razpon analitičnih funkcij in funkcionalno semantično plast. Različni moduli paketa SpagoBI so SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server in SpagoBI Meta.

5. Anakonda

To je odprta platforma znanosti. Gre za visoko zmogljivo distribucijo R in Pythona. Vključuje pakete R, Scala in Python za rudarjenje podatkov, statistiko, poglobljeno učenje, simulacijo in optimizacijo, obdelavo naravnega jezika in analizo slik.

6. Shogun

To je odprtokodno, brezplačno orodje. Ima različne strukture podatkov in algoritme za težave s strojnim učenjem. Njegov glavni poudarek je na strojih jedra, kot so podporni vektorski stroji. Uporabniku omogoča enostavno kombiniranje razredov algoritmov, več predstavitev podatkov in splošnih orodij. Omogoča popolno implementacijo Skritih Markov modelov.

7. DataMelt

Gre za programsko opremo za statistiko, numerično računanje, znanstveno vizualizacijo in analizo velikih podatkov. Je računalniška platforma. V različnih operacijskih sistemih lahko uporablja različne programske jezike.

8. Navodilo o naravnem jeziku

To je platforma za izvajanje programov python za delo s človeškimi jezikovnimi podatki. Ima enostaven za uporabo vmesnik. Ponuja vire, kot je WordNet, ima nabor knjižnic za obdelavo besedila in forum za razprave. Uporabno je za študente, inženirje, raziskovalce, jezikoslovce in uporabnike industrije.

9. Apache Mahout

Njegov glavni cilj je ustvariti okolje za hitro gradnjo razširljivih aplikacij za strojno učenje. Vsebuje različne algoritme za Apache Spark, Scala in Apache Flink. Izvaja se na Apache Hadoop in uporablja paradigmo MapReduce.

10. GNU Octave

Predstavlja jezik na visoki ravni, zgrajen za numerične izračune. Deluje na vmesniku ukazne vrstice, zato uporabnikom omogoča, da številčno rešijo linearne in nelinearne težave z uporabo jezika, združljivega z Matlabom. Ponuja funkcije, kot so orodja za vizualizacijo. Deluje v sistemih Windows, macOS, GNU / Linux in BSD.

11. RapidMiner Starter Edition:

Ponuja integrirano okolje za strojno učenje, pripravo podatkov, rudarjenje besedil in globoko učenje. Uporablja se za komercialne in poslovne aplikacije, raziskave, usposabljanje, izobraževanje in hitro izdelavo prototipov. Podpira pripravo podatkov, vizualizacijo modelov in optimizacijo.

12. GraphLab Ustvari

Gre za platformo strojnega učenja za ustvarjanje predvidevalne aplikacije, ki vključuje čiščenje podatkov, usposabljanje modela in razvoj funkcij. Te aplikacije ponujajo napovedi za primere odkrivanja goljufij, analize razpoloženja in napovedovanja trnov.

13. Engine Lavastorm Analytics

To je rešitev za odkrivanje vizualnih podatkov, ki omogoča hitro integriranje raznolikih podatkov in neprestano odkriva odstranjevalce, anomalije. Poslovnim uporabnikom ponuja samopostrežno sposobnost. Ponuja funkcije, kot so preoblikovanje, pridobivanje in združevanje podatkov brez predhodnega načrtovanja in zapisovanja.

14. Scikit-učite se

Je knjižnica strojnega učenja z odprtokodno programsko opremo za programiranje Python-a. Ponuja različne algoritme za razvrščanje, gručenje in regresijo, vključno z naključnimi gozdovi, sredstvi K in podpornimi vektorski stroji. IT je narejen za delo s knjižnicami Python, kot sta NumPy in SciPy.

Zaključek

Ta članek vsebuje kratek uvod v programsko opremo za rudarjenje podatkov. Ta programska oprema pomaga uporabnikom, da učinkovito in hitro opravljajo naloge za pridobivanje podatkov. Če želi oseba graditi svojo kariero na področju podatkovnega rudarjenja, potem je ta orodja zelo priporočljiva.

Priporočeni članki

To je vodnik za programsko opremo za rudarjenje podatkov. Tu smo razpravljali o konceptih, značilnostih in nekaj različni programski opremi za iskanje podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Kaj je kršitev podatkov?
  2. Kaj je obdelava podatkov?
  3. Kaj je shramba podatkov?
  4. Kaj je vizualizacija podatkov
  5. Sestavni deli arhitekture podatkovnega rudarjenja

Kategorija:

Veliki podatki