Увод у софтвер за рударјење података
Ископавање података је процес анализе података, препознавања образаца и претварања неструктурираних података у структуриране податке (подаци организирани у редове и ступце) како би се користили за доношење пословних одлука. То је процес вађења великих неструктурираних података из различитих база података. Ископавање података је интердисциплинарна наука која има алгоритме математике и рачунарске науке које користи машина. Дата Мининг Софтваре помаже кориснику да анализира податке из различитих база података и открије узорак. Основни циљ алата за вађење података је проналажење, вађење и прочишћавање података, а затим дистрибуција информација.
Значајке алата за минирање података
- Једноставан за употребу: Софтвер за вађење података једноставан је за употребу графичког корисничког интерфејса (ГУИ) који помаже кориснику да ефикасно анализира податке.
- Предобрада: Предобрада података је неопходан корак. То укључује чишћење података, трансформацију података, нормализацију података и интеграцију података.
- Скалабилна обрада: Софтвер за вађење података омогућава скалабилну обраду, тј. Софтвер је скалабилан према величини података и броју корисника.
- Високе перформансе: Софтвер за вађење података повећава перформансе и ствара окружење које брзо ствара резултате.
- Детекција аномалије: Помажу им да се идентификују необични подаци који могу имати грешке или требају додатну истрагу.
- Учење о правилима придруживања: софтвер за вађење података користи учење правила удружења које идентификује однос између променљивих.
- Кластерирање: То је процес груписања података који су на неки или други начин слични.
- Класификација: То је процес уопштавања познате структуре и њене примене на нове податке.
- Регресија: Задатак је процене односа између скупова података или података.
- Резимирање података: Алати за ископавање података могу компримирати или сажети податке у информативни приказ. Овај софтвер пружа интерактивне алате за припрему података.
Различити софтвер за рударјење података
Испод је неколико најбољих софтвера за вађење података:
1. Оранге Дата Мининг
То је алат за анализу и визуализацију података отвореног кода. При томе се рударјење података врши путем скриптовања и визуелног програмирања Питхон-а. Садржи функције за анализу података и компоненте за машинско учење и вађење текста.
2. Р Софтваре Енвиронмент
Р је бесплатно софтверско окружење за графику и статистичко рачунање. Може се изводити на различитим УНИКС платформама, МацОС и Виндовс. То је пакет софтверских средстава за прорачун, графички приказ и манипулацију подацима.
3. Века Дата Мининг
То је збирка алгоритама машинског учења за обављање послова рударјења података. Алгоритми се могу позивати помоћу Јава кода или се могу директно применити на скуп података. Написана је на Јави и садржи функције као што су машинско учење, предрадња, вађење података, кластерирање, регресија, класификација, визуализација и избор атрибута.
4. СпагоБИ Бусинесс Интеллигенце
То је пакет пословног обавештавања отвореног кода. Нуди напредне функције визуелизације података, велики распон аналитичких функција и функционални семантички слој. Различити модули СпагоБИ пакета су СпагоБИ Студио, СпагоБИ СДК, СпагоБИ Сервер и СпагоБИ Мета.
5. Анаконда
То је платформа за науку о отвореним подацима. То је дистрибуција Р и Питхона високих перформанси. Садржи пакете Р, Сцала и Питхон за вађење података, статистику, дубинско учење, симулацију и оптимизацију, обраду природног језика и анализу слике.
6. Схогун
То је опен-соурце, бесплатан пакет алата. Има различите структуре података и алгоритме за проблеме машинског учења. Његов главни фокус је на кернел машинама попут подржаних векторских машина. Омогућава кориснику да лако комбинује класе алгоритама, више представљања података и алате опште намене. Омогућује потпуну имплементацију Скривених Марков модела.
7. ДатаМелт
То је софтвер за статистику, нумеричко рачунање, научну визуализацију и анализу великих података. То је рачунарска платформа. Може да користи различите језике програмирања на различитим оперативним системима.
8. Приручник за природни језик
То је платформа за имплементацију програма питхон за рад са подацима о људском језику. Има једноставан интерфејс. Омогућава ресурсе као што је ВордНет и има пакет библиотека за обраду текста и форум за дискусију. Користан је за студенте, инжењере, истраживаче, лингвисте и кориснике индустрије.
9. Апацхе Махоут
Његов главни циљ је стварање окружења за брзу изградњу скалабилних апликација за машинско учење. Садржи различите алгоритме за Апацхе Спарк, Сцала и Апацхе Флинк. Имплементиран је на Апацхе Хадооп-у и користи МапРедуце Парадигму.
10. ГНУ Оцтаве
Представља језик високог нивоа изграђен за нумеричке прорачуне. Ради на интерфејсу наредбеног ретка и на тај начин омогућава корисницима да решавају линеарне и нелинеарне проблеме нумерички користећи језик компатибилан са Матлабом. Нуди функције попут алата за визуелизацију. Ради на Виндовс-у, мацОС-у, ГНУ / Линук-у и БСД-у.
11. РапидМинер Стартер Едитион:
Омогућава интегрисано окружење за машинско учење, припрему података, вађење текста и дубоко учење. Користи се за комерцијалне и пословне апликације, истраживање, обуку, образовање и брзо прототипирање. Подржава припрему података, визуелизацију модела и оптимизацију.
12. ГрапхЛаб Цреате
То је машинска платформа за учење која креира предиктивну апликацију која укључује чишћење података, обуку модела и развој функција. Ове апликације пружају предвиђања за случајеве откривања превара, анализе расположења и предвиђања.
13. Лавасторм Аналитицс Енгине
То је решење за откривање визуелних података које омогућава брзо интегрисање различитих података и непрестано откривање трошила, аномалија. Нуди могућност самопослуживања за пословне кориснике. Пружа функције попут преобликовања, добијања и комбиновања података без претходног планирања и скрипта.
14. Сцикит-леарн
То је библиотека за машинско учење отвореног кода за програмирање Питхон-а. Омогућава различите алгоритме класификације, групирања и регресије, укључујући случајне шуме, К-средства и подржавајуће векторске машине. ИТ је направљен за рад са Питхон библиотекама као што су НумПи и СциПи.
Закључак
Овај чланак садржи кратак увод у софтвер за рударјење података. Овај софтвер помаже корисницима да учинковито и брзо обављају задатке за ископавање података. Ако особа жели да изгради своју каријеру у области вађења података, онда се ови алати веома препоручују.
Препоручени чланци
Ово је водич за софтвер за рударјење података. Овде смо разговарали о концептима, карактеристикама и неким различитим софтверима за вађење података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је кршење података?
- Шта је обрада података?
- Шта је складиште података?
- Шта је визуализација података
- Компоненте архитектуре података рударства