Uvod u Softver za vađenje podataka

Iskopavanje podataka proces je analize podataka, prepoznavanja obrazaca i pretvaranja nestrukturiranih podataka u strukturirane podatke (podaci organizirani u redove i stupce) kako bi se koristili za donošenje poslovnih odluka. To je proces vađenja velikih nestrukturiranih podataka iz različitih baza podataka. Iskopavanje podataka interdisciplinarna je znanost koja ima algoritme matematike i informatike koje koristi stroj. Data Mining Software pomaže korisniku da analizira podatke iz različitih baza podataka i otkrije uzorak. Osnovni cilj alata za iskopavanje podataka je pronalaženje, izdvajanje i pročišćavanje podataka, a zatim distribucija informacija.

Značajke alata za miniranje podataka

  • Jednostavan za uporabu: Softver za vađenje podataka jednostavan je za upotrebu grafičkog korisničkog sučelja (GUI) koji korisniku pomaže u učinkovitoj analizi podataka.
  • Predobrada: Predobrada podataka je neophodan korak. To uključuje čišćenje podataka, transformaciju podataka, normalizaciju podataka i integraciju podataka.
  • Skalabirana obrada: Softver za vađenje podataka omogućuje skalabilnu obradu, tj. Softver je skalabilan prema veličini podataka i broju korisnika.
  • Visoke performanse: Softver za vađenje podataka povećava performanse i stvara okruženje koje brzo donosi rezultate.
  • Detekcija anomalije: pomažu u prepoznavanju neobičnih podataka koji mogu imati pogreške ili trebaju daljnju istragu.
  • Učenje o pravilima pridruživanja: Softver za vađenje podataka koristi učenje udruženja pravila koje identificira odnos između varijabli.
  • Klasteriranje: To je proces grupiranja podataka koji su na neki ili drugi način slični.
  • Razvrstavanje: To je proces generalizacije poznate strukture i njene primjene na nove podatke.
  • Regresija: Zadatak je procjene odnosa između skupova podataka ili podataka.
  • Sažetak podataka: Alati za vađenje podataka mogu komprimirati ili objediniti podatke u informativni prikaz. Ovaj softver nudi interaktivne alate za pripremu podataka.

Različiti softver za vađenje podataka

Ispod je neki od najboljih softvera za rudarjenje podataka:

1. Orange Data Mining

To je alat za analizu i vizualizaciju podataka otvorenog koda. Pri tome se rudarjenje podataka vrši putem skriptovanja i vizualnog programiranja Python-a. Sadrži značajke za analizu podataka i komponente za strojno učenje i izvlačenje teksta.

2. R softversko okruženje

R je besplatno softversko okruženje za grafiku i statističko računanje. Može se izvoditi na različitim UNIX platformama, MacOS i Windows. To je paket softverskih sredstava za proračun, grafički prikaz i obradu podataka.

3. Weka Data Mining

To je zbirka algoritama strojnog učenja za obavljanje zadataka rudarjenja podataka. Algoritmi se mogu nazvati pomoću Java koda ili se mogu izravno primijeniti na skup podataka. Napisana je na Javi i sadrži značajke kao što su strojno učenje, predradnja, vađenje podataka, grupiranje, regresija, klasifikacija, vizualizacija i odabir atributa.

4. SpagoBI Business Intelligence

To je paket poslovne inteligencije s otvorenim kodom. Nudi napredne značajke vizualizacije podataka, veliki raspon analitičkih funkcija i funkcionalni semantički sloj. Različiti moduli SpagoBI paketa su SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server i SpagoBI Meta.

5. Anakonda

To je platforma za znanost o otvorenim podacima. To je distribucija R i Pythona visoke performanse. Sadrži pakete R, Scala i Python za vađenje podataka, statistiku, dubinsko učenje, simulaciju i optimizaciju, obradu prirodnog jezika i analizu slike.

6. Shogun

To je open-source besplatni kutija alata. Ima različite strukture podataka i algoritme za probleme strojnog učenja. Njegov glavni fokus je na jezgrovim strojevima poput vektorskih strojeva za podršku. Omogućuje korisniku da lako kombinira klase algoritama, više podataka o reprezentaciji i alate opće namjene. Omogućuje potpunu implementaciju Skrivenih Markovih modela.

7. DataMelt

To je softver za statistiku, numeričko računanje, znanstvenu vizualizaciju i analizu velikih podataka. To je računalna platforma. Može koristiti različite programske jezike na različitim operativnim sustavima.

8. Priručnik za prirodni jezik

To je platforma za provedbu programa python za rad s podacima na ljudskom jeziku. To je jednostavno za korištenje sučelje. Pruža resurse kao što je WordNet i ima paket knjižnica za obradu teksta i forum za raspravu. Koristan je za studente, inženjere, istraživače, jezikoslovce i korisnike industrije.

9. Apache Mahout

Njegov glavni cilj je stvoriti okruženje za brzu izgradnju skalabilnih aplikacija za strojno učenje. Sadrži različite algoritme za Apache Spark, Scala i Apache Flink. Provodi se na Apache Hadoopu i koristi paradigmu MapReduce.

10. GNU Octave

Predstavlja jezik visoke razine izgrađen za numeričke proračune. Djeluje na sučelju naredbenog retka, pa korisnicima omogućuje rješavanje linearnih i nelinearnih problema na numerički način koristeći jezik kompatibilan s Matlabom. Nudi značajke poput alata za vizualizaciju. Radi na Windows, macOS, GNU / Linuxu i BSD-u.

11. RapidMiner Starter Edition:

Pruža integrirano okruženje za strojno učenje, pripremu podataka, vađenje teksta i duboko učenje. Koristi se za komercijalne i poslovne aplikacije, istraživanje, obuku, obrazovanje i brzo prototipiranje. Podržava pripremu podataka, vizualizaciju modela i optimizaciju.

12. GraphLab Create

To je platforma za strojno učenje za stvaranje prediktivne aplikacije koja uključuje čišćenje podataka, obuku modela i razvoj značajki. Te aplikacije pružaju predviđanja za slučajeve otkrivanja prijevara, analize raspoloženja i predviđanja.

13. Lavastorm Analytics Engine

To je rješenje za otkrivanje vizualnih podataka koje omogućuje brzu integraciju različitih podataka i neprestano otkrivanje neispravnih vrsta, anomalija. Poslovnim korisnicima nudi mogućnost samoposluživanja. Pruža značajke poput preoblikovanja, stjecanja i kombiniranja podataka bez unaprijed planiranja i skriptiranja.

14. Scikit-učiti

To je knjižnica strojnog učenja otvorenog koda za programiranje Pythona. Omogućuje različite algoritme klasifikacije, grupiranja i regresije, uključujući slučajne šume, K-sredstva i potporne vektorske strojeve. IT je stvoren za rad s Python knjižnicama poput NumPy i SciPy.

Zaključak

Ovaj članak sadrži kratak uvod u softver za rudarjenje podataka. Ovi softveri pomažu korisnicima da učinkovito i brzo obavljaju zadatke za iskopavanje podataka. Ako osoba želi graditi svoju karijeru u rudarstvu podataka, tada se ovi alati preporučuju.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za softver za rudarjenje podataka. Ovdje smo raspravljali o konceptima, značajkama i nešto različitom softveru za iskopavanje podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je kršenje podataka?
  2. Što je obrada podataka?
  3. Što je skladište podataka?
  4. Što je vizualizacija podataka
  5. Dijelovi arhitekture podataka rudarstva

Kategorija:

Veliki podaci