Data Mining är en uppsättning tekniker som använder specifika algoritmer, statisk analys, artificiell intelligens och databassystem för att analysera data från olika dimensioner och perspektiv.
Data Mining-verktyg har som mål att upptäcka mönster/trender/grupperingar bland stora uppsättningar data och omvandla data till mer förfinad information.
java switch
Det är ett ramverk, såsom Rstudio eller Tableau som låter dig utföra olika typer av data mining-analyser.
Vi kan utföra olika algoritmer som klustring eller klassificering på din datamängd och visualisera själva resultaten. Det är ett ramverk som ger oss bättre insikter för vår data och det fenomen som data representerar. Ett sådant ramverk kallas ett datautvinningsverktyg.
Verktyget Market for Data Mining lyser: enligt den senaste rapporten från ReortLinker noterade att marknaden skulle toppa 1 miljard dollar i försäljning av 2023 , upp från 591 USD miljoner in 2018
Det här är de mest populära verktygen för datautvinning:
1. Orange Data Mining:
Orange är en perfekt programsvit för maskininlärning och datautvinning. Den stöder visualiseringen och är en mjukvarubaserad på komponenter skrivna i Python-datorspråk och utvecklade vid bioinformatikalaboratoriet vid fakulteten för data- och informationsvetenskap, Ljubljana University, Slovenien.
Eftersom det är en mjukvarubaserad på komponenter, kallas komponenterna i Orange 'widgets'. Dessa widgets sträcker sig från förbearbetning och datavisualisering till bedömning av algoritmer och prediktiv modellering.
Widgets levererar betydande funktioner som:
- Visar datatabell och gör det möjligt att välja funktioner
- Dataavläsning
- Träningsprediktorer och jämförelse av inlärningsalgoritmer
- Visualisering av dataelement etc.
Dessutom ger Orange en mer interaktiv och trevlig atmosfär till tråkiga analytiska verktyg. Det är ganska spännande att driva.
Varför orange?
Data kommer till orange formateras snabbt till önskat mönster, och att flytta widgetarna kan enkelt överföras där det behövs. Orange är ganska intressant för användare. Orange låter sina användare fatta smartare beslut på kort tid genom att snabbt jämföra och analysera data. Det är en bra datavisualisering med öppen källkod samt utvärdering som berör nybörjare och proffs. Datautvinning kan utföras via visuell programmering eller Python-skript. Många analyser är möjliga genom dess visuella programmeringsgränssnitt (dra och släpp kopplat till widgets) och många visuella verktyg tenderar att stödjas såsom stapeldiagram, punktdiagram, träd, dendrogram och värmekartor. En betydande mängd widgets (mer än 100) brukar stödjas.
Instrumentet har maskininlärningskomponenter, tillägg för bioinformatik och textutvinning, och det är fullmatat med funktioner för dataanalys. Detta används också som ett pythonbibliotek.
Python-skript kan fortsätta köras i ett terminalfönster, en integrerad miljö som PyCharmand PythonWin, pr-skal som iPython. Orange består av dukgränssnitt som användaren placerar widgets på och skapar ett arbetsflöde för dataanalys. Widgeten föreslår grundläggande operationer, till exempel att läsa data, visa en datatabell, välja funktioner, träna prediktorer, jämföra inlärningsalgoritmer, visualisera dataelement etc. Orange fungerar på Windows, Mac OS X och en mängd olika Linux-operativsystem . Orange kommer med flera regressions- och klassificeringsalgoritmer.
Orange kan läsa dokument i inbyggda och andra dataformat. Orange är tillägnad maskininlärningstekniker för klassificering eller övervakad datautvinning. Det finns två typer av objekt som används i klassificeringen: inlärare och klassificerare. Eleverna överväger data på klassnivå och returnerar en klassificerare. Regressionsmetoder är mycket lika klassificering i Orange, och båda är designade för övervakad datautvinning och kräver data på klassnivå. Inlärning av ensembler kombinerar förutsägelser från individuella modeller för precisionsvinst. Modellen kan antingen komma från olika träningsdata eller använda olika elever på samma uppsättning data.
Elever kan också diversifieras genom att ändra sina parameteruppsättningar. I orange är ensembler helt enkelt omslag runt eleverna. De agerar som alla andra elever. Baserat på data returnerar de modeller som kan förutsäga resultaten av vilken datainstans som helst.
2. SAS Data Mining:
SAS står för Statistical Analysis System. Det är en produkt från SAS Institute skapad för analys och datahantering. SAS kan bryta data, ändra den, hantera information från olika källor och analysera statistik. Den erbjuder ett grafiskt användargränssnitt för icke-tekniska användare.
SAS data miner tillåter användare att analysera big data och ge korrekta insikter för att fatta beslut i tid. SAS har distribuerat minnesbehandlingsarkitektur som är mycket skalbar. Den är lämplig för datautvinning, optimering och textutvinning.
3. DataMelt Data Mining:
DataMelt är en beräknings- och visualiseringsmiljö som erbjuder en interaktiv struktur för dataanalys och visualisering. Det är främst designat för studenter, ingenjörer och forskare. Det är också känt som DMelt.
DMelt är ett multiplattformsverktyg skrivet i JAVA. Det kan köras på vilket operativsystem som helst som är kompatibelt med JVM (Java Virtual Machine). Den består av vetenskaps- och matematikbibliotek.
algoritm djup första sökning
Vetenskapliga bibliotek används för att rita 2D/3D-plotterna.
Matematiska bibliotek används för generering av slumptal, algoritmer, kurvanpassning, etc.
DMelt kan användas för analys av den stora datamängden, datautvinning och statistisk analys. Det används flitigt inom naturvetenskap, finansmarknader och teknik.
4. Skallra:
Ratte är ett datautvinningsverktyg baserat på GUI. Den använder programmeringsspråket R stats. Rattle exponerar den statiska kraften hos R genom att erbjuda betydande datautvinningsfunktioner. Medan rattle har ett omfattande och välutvecklat användargränssnitt, har den en integrerad loggkodflik som producerar dubblettkod för alla GUI-operationer.
Datauppsättningen som produceras av Rattle kan ses och redigeras. Rattle ger den andra möjligheten att granska koden, använda den för många ändamål och utöka koden utan några begränsningar.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner är ett av de mest populära prediktiva analyssystemen som skapats av företaget med samma namn som Rapid Miner. Det är skrivet i programmeringsspråket JAVA. Det erbjuder en integrerad miljö för textutvinning, djupinlärning, maskininlärning och prediktiv analys.
Instrumentet kan användas för ett brett spektrum av applikationer, inklusive företagstillämpningar, kommersiella applikationer, forskning, utbildning, utbildning, applikationsutveckling, maskininlärning.
Rapid Miner tillhandahåller servern på plats såväl som i offentlig eller privat molninfrastruktur. Den har en klient/servermodell som bas. En snabb gruvarbetare kommer med mallbaserade ramverk som möjliggör snabb leverans med få fel (som vanligtvis förväntas i den manuella kodningsskrivprocessen)