Data Mining je skup tehnika koje koriste specifične algoritme, statičku analizu, umjetnu inteligenciju i sustave baza podataka za analizu podataka iz različitih dimenzija i perspektiva.
Alati za rudarenje podataka imaju za cilj otkrivanje obrazaca/trendova/grupiranja među velikim skupovima podataka i pretvaranje podataka u preciznije informacije.
To je okvir, kao što je Rstudio ili Tableau, koji vam omogućuje izvođenje različitih vrsta analize rudarenja podataka.
Možemo izvesti različite algoritme poput klasteriranja ili klasifikacije na vašem skupu podataka i vizualizirati same rezultate. To je okvir koji nam pruža bolji uvid u naše podatke i fenomen koji podaci predstavljaju. Takav se okvir naziva alatom za rudarenje podataka.
Alat za rudarenje podataka na tržištu blista: prema najnovijem izvješću ReortLinkera navedeno je da će tržište biti na vrhu 1 milijarda dolara u prodaji po 2023 , gore od 591 dolara milijuna in 2018
moj kriket uživo
Ovo su najpopularniji alati za rudarenje podataka:
1. Orange Data Mining:
Orange je savršen softverski paket za strojno učenje i rudarenje podataka. Podržava vizualizaciju i softver je temeljen na komponentama napisanim u Python računalnom jeziku i razvijenim u bioinformatičkom laboratoriju Fakulteta za računalstvo i informatiku Sveučilišta u Ljubljani, Slovenija.
Budući da se radi o softveru koji se temelji na komponentama, komponente Orangea nazivaju se 'widgeti'. Ovi widgeti sežu od predprocesiranja i vizualizacije podataka do procjene algoritama i prediktivnog modeliranja.
Widgeti pružaju značajne funkcije kao što su:
pretvoriti booleov u niz
- Prikaz tablice s podacima i dopuštanje odabira značajki
- Očitavanje podataka
- Prediktori treninga i usporedba algoritama učenja
- Vizualizacija podatkovnih elemenata itd.
Osim toga, Orange pruža interaktivniju i ugodniju atmosferu dosadnim analitičkim alatima. Vrlo je uzbudljivo raditi.
Zašto Orange?
Podaci koji dolaze na narančasto brzo se formatiraju prema željenom uzorku, a pomicanje widgeta može se lako prenijeti gdje je potrebno. Narančasta je prilično zanimljiva korisnicima. Orange svojim korisnicima omogućuje donošenje pametnijih odluka u kratkom vremenu brzom usporedbom i analizom podataka. To je dobra vizualizacija podataka otvorenog koda kao i evaluacija koja se tiče početnika i profesionalaca. Rudarenje podataka može se izvesti vizualnim programiranjem ili Python skriptiranjem. Mnoge analize su izvedive kroz njegovo vizualno programsko sučelje (povuci i ispusti povezano s widgetima), a mnogi vizualni alati imaju tendenciju da budu podržani kao što su trakasti grafikoni, dijagrami raspršenosti, stabla, dendrogrami i toplinske karte. Znatna količina widgeta (više od 100) obično je podržana.
Instrument ima komponente strojnog učenja, dodatke za bioinformatiku i rudarenje teksta, a prepun je značajki za analizu podataka. Ovo se također koristi kao python biblioteka.
Python skripte mogu nastaviti raditi u prozoru terminala, integriranom okruženju kao što je PyCharmand PythonWin, pr ljuskama kao što je iPython. Orange se sastoji od platna sučelja na koje korisnik postavlja widgete i stvara tijek rada analize podataka. Widget predlaže temeljne operacije, na primjer, čitanje podataka, prikazivanje podatkovne tablice, odabir značajki, prediktore obuke, usporedbu algoritama učenja, vizualizaciju podatkovnih elemenata itd. Orange radi na Windows, Mac OS X i raznim Linux operativnim sustavima . Orange dolazi s algoritmima višestruke regresije i klasifikacije.
Orange može čitati dokumente u izvornim i drugim formatima podataka. Orange je posvećen tehnikama strojnog učenja za klasifikaciju ili nadzirano rudarenje podataka. Postoje dvije vrste objekata koji se koriste u klasifikaciji: učenik i klasifikatori. Učenici razmatraju podatke na razini razreda i vraćaju klasifikator. Regresijske metode vrlo su slične klasifikaciji u Orangeu, a obje su dizajnirane za nadzirano rudarenje podataka i zahtijevaju podatke na razini klase. Učenje ansambala kombinira predviđanja pojedinačnih modela za povećanje preciznosti. Model može proizaći iz različitih podataka o obuci ili koristiti različite učenike na istim skupovima podataka.
Učenici se također mogu diverzificirati mijenjanjem svojih skupova parametara. U narančastoj boji, ansambli su jednostavno omoti oko učenika. Ponašaju se kao i svaki drugi učenik. Na temelju podataka vraćaju modele koji mogu predvidjeti rezultate bilo koje instance podataka.
sučelje u Javi
2. SAS Data Mining:
SAS je kratica za sustav statističke analize. To je proizvod SAS instituta stvoren za analitiku i upravljanje podacima. SAS može rudariti podatke, mijenjati ih, upravljati informacijama iz različitih izvora i analizirati statistiku. Nudi grafičko korisničko sučelje za netehničke korisnike.
SAS data miner omogućuje korisnicima analizu velikih podataka i pruža točan uvid u svrhu pravodobnog donošenja odluka. SAS ima distribuiranu arhitekturu obrade memorije koja je visoko skalabilna. Pogodan je za rudarenje podataka, optimizaciju i rudarenje teksta.
3. DataMelt rudarenje podataka:
DataMelt je okruženje za računanje i vizualizaciju koje nudi interaktivnu strukturu za analizu podataka i vizualizaciju. Prvenstveno je namijenjen studentima, inženjerima i znanstvenicima. Također je poznat kao DMelt.
java popis
DMelt je uslužni program za više platformi napisan u JAVI. Može raditi na bilo kojem operativnom sustavu koji je kompatibilan s JVM (Java Virtual Machine). Sastoji se od prirodoslovne i matematičke knjižnice.
Za crtanje 2D/3D dijagrama koriste se znanstvene knjižnice.
Matematičke biblioteke koriste se za generiranje slučajnih brojeva, algoritme, prilagođavanje krivulja itd.
DMelt se može koristiti za analizu velike količine podataka, rudarenje podataka i statističku analizu. Opsežno se koristi u prirodnim znanostima, financijskim tržištima i inženjerstvu.
4. Zvečka:
Ratte je alat za rudarenje podataka temeljen na GUI-u. Koristi programski jezik R stats. Rattle otkriva statičku snagu R-a nudeći značajne značajke rudarenja podataka. Dok Rattle ima sveobuhvatno i dobro razvijeno korisničko sučelje, ima integriranu karticu koda dnevnika koja proizvodi dupli kod za bilo koju GUI operaciju.
kako sortirati niz u Javi
Skup podataka koje je proizveo Rattle može se pregledavati i uređivati. Rattle drugome daje mogućnost pregledavanja koda, korištenja u mnoge svrhe i proširenja koda bez ikakvih ograničenja.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner jedan je od najpopularnijih sustava za prediktivnu analizu koji je stvorila tvrtka s istim imenom kao i Rapid Miner. Napisan je u programskom jeziku JAVA. Nudi integrirano okruženje za rudarenje teksta, duboko učenje, strojno učenje i prediktivnu analizu.
Instrument se može koristiti za širok raspon aplikacija, uključujući aplikacije tvrtki, komercijalne aplikacije, istraživanje, obrazovanje, obuku, razvoj aplikacija, strojno učenje.
Rapid Miner pruža poslužitelj na licu mjesta, kao iu javnoj ili privatnoj infrastrukturi oblaka. Kao osnovu ima model klijent/poslužitelj. Brzi rudar dolazi s okvirima temeljenim na predlošcima koji omogućuju brzu isporuku s nekoliko pogrešaka (koje se obično očekuju u procesu pisanja ručnog koda)