Data Mining on joukko tekniikoita, jotka hyödyntävät tiettyjä algoritmeja, staattista analyysiä, tekoälyä ja tietokantajärjestelmiä datan analysoimiseen eri ulottuvuuksista ja näkökulmista.

Tiedonlouhintatyökalujen tavoitteena on löytää malleja/trendejä/ryhmittymiä suurten tietojoukkojen joukosta ja muuntaa tiedot tarkemmiksi tiedoiksi.

Se on kehys, kuten Rstudio tai Tableau, jonka avulla voit suorittaa erilaisia ​​tiedonlouhintaanalyysejä.

Voimme suorittaa tietojoukollesi erilaisia ​​algoritmeja, kuten klusteroinnin tai luokittelun, ja visualisoida itse tulokset. Se on kehys, joka tarjoaa meille paremman käsityksen tiedoistamme ja ilmiöstä, jota data edustaa. Tällaista viitekehystä kutsutaan tiedon louhintatyökaluksi.

Market for Data Mining -työkalu loistaa: ReortLinkerin viimeisimmän raportin mukaan markkinat nousevat kärkeen 1 miljardia dollaria myynnin tekijänä 2023 , ylös 591 dollaria miljoonaa sisään 2018

git rebase

Nämä ovat suosituimmat tiedon louhintatyökalut:

1. Orange Data Mining:

Orange on täydellinen koneoppimis- ja tiedonlouhintaohjelmistopaketti. Se tukee visualisointia ja on ohjelmistopohjainen Python-laskentakielellä kirjoitettuihin komponentteihin, jotka on kehitetty Ljubljanan yliopiston Slovenian tietojenkäsittely- ja informaatiotieteen tiedekunnan bioinformatiikan laboratoriossa.

Koska se on ohjelmistopohjainen komponentteihin, Orangen komponentteja kutsutaan 'widgeteiksi'. Nämä widgetit vaihtelevat esikäsittelystä ja tietojen visualisoinnista algoritmien arviointiin ja ennakoivaan mallinnukseen.

Widgetit tarjoavat merkittäviä toimintoja, kuten:

kali linux terminaali

• Datataulukon näyttäminen ja ominaisuuksien valitseminen
• Datan lukeminen
• Koulutuksen ennustajat ja oppimisalgoritmien vertailu
• Tietoelementtien visualisointi jne.

Lisäksi Orange tarjoaa interaktiivisemman ja nautinnollisemman ilmapiirin tylsille analyyttisille työkaluille. On aika jännittävää toimia.

Miksi oranssi?

Oranssiksi tulevat tiedot muotoillaan nopeasti haluttuun kuvioon, ja widgetien siirtäminen on helposti siirrettävissä tarvittaessa. Oranssi on varsin mielenkiintoinen käyttäjille. Orange antaa käyttäjilleen mahdollisuuden tehdä älykkäämpiä päätöksiä lyhyessä ajassa vertailemalla ja analysoimalla tietoja nopeasti. Se on hyvä avoimen lähdekoodin tiedon visualisointi ja arviointi, joka koskee aloittelijoita ja ammattilaisia. Tiedonlouhinta voidaan suorittaa visuaalisen ohjelmoinnin tai Python-komentosarjan avulla. Monet analyysit ovat toteutettavissa sen visuaalisen ohjelmointirajapinnan (widgeteihin yhdistetty vedä ja pudota) kautta, ja monet visuaaliset työkalut ovat yleensä tuettuja, kuten pylväskaavioita, sirontakaavioita, puita, dendrogrammeja ja lämpökarttoja. Huomattava määrä widgetejä (yli 100) on yleensä tuettu.

Laitteessa on koneoppimiskomponentteja, lisäosia bioinformatiikkaan ja tekstinlouhintaan, ja se on täynnä ominaisuuksia data-analytiikkaan. Tätä käytetään myös python-kirjastona.

Python-skriptit voivat jatkaa toimintaansa pääteikkunassa, integroidussa ympäristössä, kuten PyCharmand PythonWin, ja pr-kuorissa, kuten iPython. Oranssi koostuu canvas-rajapinnasta, jolle käyttäjä sijoittaa widgetejä ja luo data-analyysin työnkulun. Widget ehdottaa perustoimintoja, esimerkiksi tietojen lukemista, datataulukon näyttämistä, ominaisuuksien valintaa, harjoitusennusteita, oppimisalgoritmien vertailua, tietoelementtien visualisointia jne. Orange toimii Windowsissa, Mac OS X:ssä ja useissa Linux-käyttöjärjestelmissä . Oranssissa on useita regressio- ja luokitusalgoritmeja.

Oranssi voi lukea asiakirjoja alkuperäisissä ja muissa tietomuodoissa. Orange on omistettu koneoppimistekniikoille luokittelua tai valvottua tiedonlouhintaa varten. Luokittelussa käytetään kahdenlaisia ​​objekteja: oppija ja luokittelijat. Oppijat harkitsevat luokkatason tietoja ja palauttavat luokituksen. Regressiomenetelmät ovat hyvin samanlaisia ​​kuin Orangen luokittelu, ja molemmat on suunniteltu valvottuun tiedon louhintaan ja vaativat luokkatason dataa. Ensembles-oppiminen yhdistää yksittäisten mallien ennusteet tarkkuuden saamiseksi. Malli voi olla peräisin eri harjoitustiedoista tai käyttää eri oppijoita samoilla tietosarjoilla.

Opiskelijoita voidaan myös monipuolistaa muuttamalla heidän parametrijoukkojaan. Oranssissa yhtyeet ovat vain kääreitä oppijoiden ympärille. He käyttäytyvät kuten muutkin oppijat. Tietojen perusteella ne palauttavat malleja, jotka voivat ennustaa minkä tahansa datainstanssin tulokset.

java kytkin int

2. SAS-tiedonlouhinta:

SAS tulee sanoista Statistical Analysis System. Se on SAS Instituten analytiikkaa ja tiedonhallintaa varten luotu tuote. SAS voi louhia tietoja, muuttaa niitä, hallita tietoja eri lähteistä ja analysoida tilastoja. Se tarjoaa graafisen käyttöliittymän ei-teknisille käyttäjille.

SAS Data Minerin avulla käyttäjät voivat analysoida isoa dataa ja tarjota tarkan näkemyksen oikea-aikaista päätöksentekoa varten. SAS:lla on hajautettu muistinkäsittelyarkkitehtuuri, joka on erittäin skaalautuva. Se sopii tiedon louhintaan, optimointiin ja tekstinlouhintaan.

3. DataMelt Data Mining:

DataMelt on laskenta- ja visualisointiympäristö, joka tarjoaa interaktiivisen rakenteen tietojen analysointiin ja visualisointiin. Se on ensisijaisesti suunniteltu opiskelijoille, insinööreille ja tutkijoille. Se tunnetaan myös nimellä DMelt.

bash for loop

DMelt on JAVA-kielellä kirjoitettu monikäyttöinen apuohjelma. Se voi toimia missä tahansa käyttöjärjestelmässä, joka on yhteensopiva JVM:n (Java Virtual Machine) kanssa. Se koostuu luonnontieteiden ja matematiikan kirjastoista.

Tieteelliset kirjastot:
2D/3D-kaavioiden piirtämiseen käytetään tieteellisiä kirjastoja.Matemaattiset kirjastot:
Matemaattisia kirjastoja käytetään satunnaislukujen luomiseen, algoritmeihin, käyrien sovittamiseen jne.

DMeltiä voidaan käyttää suuren datamäärän analysointiin, tiedon louhintaan ja tilastolliseen analyysiin. Sitä käytetään laajasti luonnontieteissä, rahoitusmarkkinoilla ja tekniikassa.

4. Helinä:

Ratte on graafiseen käyttöliittymään perustuva tiedonlouhintatyökalu. Se käyttää R stats -ohjelmointikieltä. Rattle paljastaa R:n staattisen tehon tarjoamalla merkittäviä tiedonlouhintaominaisuuksia. Rattlessa on kattava ja hyvin kehittynyt käyttöliittymä, mutta siinä on integroitu lokikoodivälilehti, joka tuottaa kaksoiskoodin mille tahansa GUI-toiminnolle.

Android-versiohistoria

Rattlen tuottamaa tietojoukkoa voi tarkastella ja muokata. Rattle antaa toiselle mahdollisuuden tarkastella koodia, käyttää sitä moniin tarkoituksiin ja laajentaa koodia ilman rajoituksia.

5. Rapid Miner:

Rapid Miner on yksi suosituimmista ennakoivista analyysijärjestelmistä, jonka yritys on luonut samalla nimellä kuin Rapid Miner. Se on kirjoitettu Java-ohjelmointikielellä. Se tarjoaa integroidun ympäristön tekstin louhintaan, syväoppimiseen, koneoppimiseen ja ennakoivaan analysointiin.

Laitetta voidaan käyttää monenlaisiin sovelluksiin, mukaan lukien yrityssovellukset, kaupalliset sovellukset, tutkimus, koulutus, koulutus, sovelluskehitys ja koneoppiminen.

Rapid Miner tarjoaa palvelimen paikan päällä sekä julkisessa tai yksityisessä pilviinfrastruktuurissa. Sen perustana on asiakas/palvelinmalli. Quick Minerin mukana tulee mallipohjaiset kehykset, jotka mahdollistavat nopean toimituksen vähäisin virhein (mitä yleensä odotetaan manuaalisessa koodauksen kirjoitusprosessissa)