Sissejuhatus andmete kaevandamise tarkvara

Andmete kaevandamine on andmete analüüsimise, mustrite tuvastamise ja struktureerimata andmete teisendamine struktureeritud andmeteks (ridadesse ja veergudesse koondatud andmed) kasutamiseks protsessis ettevõtlusega seotud otsuste tegemisel. See on protsess, mille käigus ekstraheeritakse mitmesugustest andmebaasidest suured struktureerimata andmed. Andmete kaevandamine on interdistsiplinaarne teadus, millel on matemaatika ja arvutiteaduse algoritmid, mida masin kasutab. Andmete kaevandamise tarkvara aitab kasutajal analüüsida erinevatest andmebaasidest pärinevaid andmeid ja tuvastada mustrit. Andmetöötlusvahendite põhieesmärk on andmete leidmine, ekstraheerimine ja täpsustamine ning seejärel teabe levitamine.

Andmekaevandamise tööriistade omadused

  • Lihtne kasutada: Andmete kaevandamise tarkvaral on lihtne kasutada graafilist kasutajaliidest (GUI), mis aitab kasutajal andmeid tõhusalt analüüsida.
  • Eeltöötlus: andmete eeltöötlus on vajalik samm. See hõlmab andmete puhastamist, andmete teisendamist, andmete normaliseerimist ja andmete integreerimist.
  • Skaleeritav töötlemine: andmete kaevandamise tarkvara võimaldab skaleeritavat töötlemist, st tarkvara on skaleeritav andmete suuruse ja kasutajate arvu järgi.
  • Suur jõudlus: andmete kaevandamise tarkvara suurendab jõudluse võimekust ja loob keskkonna, mis annab kiireid tulemusi.
  • Anomaalia tuvastamine: need aitavad tuvastada ebaharilikke andmeid, milles võib olla vigu või mis vajaks täiendavat uurimist.
  • Assotsieerimisreeglite õppimine: andmete kaevandamise tarkvara kasutamine Assotsieerimisreeglite õppimine, mis tuvastab muutujate vahelise suhte.
  • Klasterdamine: see on mingil viisil sarnaste andmete rühmitamise protsess.
  • Klassifikatsioon: see on protsess tuntud struktuuri üldistamiseks ja selle rakendamiseks uutele andmetele.
  • Regressioon: ülesanne on hinnata andmekogude või andmete seoseid.
  • Andmete kokkuvõte: andmekaevandamise tööriistad on võimelised pakkima või kokku võtma andmed informatiivseks esitusviisiks. See tarkvara pakub interaktiivseid andmete ettevalmistamise tööriistu.

Erinev andmete kaevandamise tarkvara

Allpool on toodud mõned peamised andmete kaevandamise tarkvara:

1. Apelsini andmete kaevandamine

See on avatud lähtekoodiga andmete analüüsi ja visualiseerimise tööriist. Selles toimub andmete kaevandamine Pythoni skriptide ja visuaalse programmeerimise kaudu. See sisaldab andmeanalüüsi funktsioone ning masinõppe ja teksti kaevandamise komponente.

2. R tarkvara keskkond

R on graafika ja statistilise arvuti vaba tarkvara keskkond. Seda saab kasutada erinevatel UNIX-i platvormidel, MacOS ja Windows. See on komplekt tarkvararajatisi arvutamiseks, graafiliseks kuvamiseks ja andmetega manipuleerimiseks.

3. Weka andmete kaevandamine

See on masinõppe algoritmide kogum andmete kaevandamise ülesannete täitmiseks. Algoritme saab kutsuda Java-koodi abil või neid saab otse andmestikule rakendada. See on kirjutatud Java keeles ja sisaldab selliseid funktsioone nagu masinõpe, eeltöötlus, andmete kaevandamine, rühmitamine, regressioon, klassifitseerimine, visualiseerimine ja atribuutide valik.

4. SpagoBI äriteave

See on avatud lähtekoodiga äriteabe kogum. See pakub täiustatud andmete visualiseerimise funktsioone, suures valikus analüütilisi funktsioone ja funktsionaalset semantilist kihti. SpagoBI komplekti erinevad moodulid on SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server ja SpagoBI Meta.

5. Anaconda

See on avatud andmeteaduse platvorm. See on R ja Pythoni suure jõudlusega jaotus. See sisaldab R, Scala ja Pythoni pakette andmete kaevandamiseks, statistikat, süvaõpet, simulatsiooni ja optimeerimist, loomuliku keele töötlemist ja pildianalüüsi.

6. Shogun

See on avatud lähtekoodiga tasuta tööriistakast. Sellel on erinevad andmestruktuurid ja algoritmid masinõppe probleemide lahendamiseks. Selle põhifookus on kerneli masinatel, nagu tugivektorimasinad. See võimaldab kasutajal hõlpsalt ühendada algoritmiklasse, mitut andmeesitust ja üldotstarbelisi tööriistu. See võimaldab varjatud Markovi mudeleid täielikult rakendada.

7. DataMelt

See on statistika, numbriliste arvutuste, teaduslike andmete visualiseerimise ja suurandmete analüüsi tarkvara. See on arvutuslik platvorm. See võib erinevates opsüsteemides kasutada erinevaid programmeerimiskeeli.

8. Looduskeele tööriistakomplekt

See on platvorm python-programmide rakendamiseks, et töötada inimkeele andmetega. Sellel on lihtne kasutada liidest. See pakub selliseid ressursse nagu WordNet ning sellel on komplekt teksti töötlemise raamatukogusid ja arutelufoorum. See on kasulik õpilastele, inseneridele, teadlastele, keeleteadlastele ja tööstuse kasutajatele.

9. Apache Mahout

Selle peamine eesmärk on luua keskkond skaleeritavate masinõpperakenduste kiireks ehitamiseks. See sisaldab erinevaid algoritme Apache Sparki, Scala ja Apache Flinki jaoks. See on rakendatud Apache Hadoopis ja kasutab MapReduce Paradigmi.

10. GNU oktaav

See tähistab numbriliste arvutuste jaoks loodud kõrgetasemelist keelt. See töötab käsuribaliidesel ja võimaldab kasutajatel seega Matlabiga ühilduvat keelt kasutades arvuliselt lineaarseid ja mittelineaarseid probleeme lahendada. See pakub selliseid funktsioone nagu visualiseerimisriistad. See töötab opsüsteemides Windows, macOS, GNU / Linux ja BSD.

11. RapidMineri stardiversioon:

See pakub integreeritud keskkonda masinõppeks, andmete ettevalmistamiseks, teksti kaevandamiseks ja sügavaks õppimiseks. Seda kasutatakse äri- ja ärirakendustes, teadusuuringutes, koolitusel, hariduses ja kiire prototüübi koostamisel. See toetab andmete ettevalmistamist, mudeli visualiseerimist ja optimeerimist.

12. GraphLab Loo

See on masinõppeplatvorm ennustava rakenduse loomiseks, mis hõlmab andmete puhastamist, mudeli koolitamist ja funktsioonide arendamist. Need rakendused pakuvad ennustusi pettuste avastamise, sentimentaalianalüüsi ja ennustamise eelduste jaoks.

13. Lavastorm Analyticsi mootor

See on visuaalne andmete avastuslahendus, mis võimaldab mitmekesiseid andmeid kiiresti integreerida ja pidevalt tuvastada kõrvalekaldeid, kõrvalekaldeid. See pakub äriklientidele iseteeninduse võimalust. See pakub selliseid funktsioone nagu andmete teisendamine, omandamine ja ühendamine ilma eelplaneerimise ja skriptimiseta.

14. Scikit-õppima

See on Pythoni programmeerimiseks avatud lähtekoodiga masinõppekogu. See pakub erinevaid klassifitseerimise, rühmitamise ja regressiooni algoritme, sealhulgas juhuslikke metsi, K-vahendeid ja tugivektorimasinaid. IT on loodud kasutamiseks Pythoni raamatukogudes nagu NumPy ja SciPy.

Järeldus

See artikkel sisaldab andmete kaevandamise tarkvara lühitutvustust. See tarkvara aitab kasutajatel andmete kaevandamisega seotud ülesandeid tõhusalt ja kiiresti täita. Kui inimene soovib luua oma karjääri andmete kaevandamisel, on need tööriistad väga soovitatavad.

Soovitatavad artiklid

See on olnud andmete kaevandamise tarkvara juhend. Siin arutasime andmete kaevandamise mõisteid, funktsioone ja mõnda erinevat tarkvara. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Mis on andmete rikkumine?
  2. Mis on andmetöötlus?
  3. Mis on andmeladu?
  4. Mis on andmete visualiseerimine
  5. Andmekaevandamise arhitektuuri komponendid

Kategooria:

Suured andmed