Podatkovno rudarjenje je nabor tehnik, ki uporabljajo posebne algoritme, statično analizo, umetno inteligenco in sisteme baz podatkov za analizo podatkov iz različnih dimenzij in perspektiv.
Orodja za rudarjenje podatkov imajo cilj odkrivanja vzorcev/trendov/združevanj med velikimi nizi podatkov in pretvorbo podatkov v bolj natančne informacije.
To je ogrodje, kot sta Rstudio ali Tableau, ki vam omogoča izvajanje različnih vrst analiz podatkovnega rudarjenja.
Na vašem naboru podatkov lahko izvajamo različne algoritme, kot je združevanje v gruče ali klasifikacijo, in vizualiziramo same rezultate. Je ogrodje, ki nam zagotavlja boljši vpogled v naše podatke in pojav, ki ga podatki predstavljajo. Takšno ogrodje se imenuje orodje za rudarjenje podatkov.
Orodje trga za podatkovno rudarjenje blesti: v skladu z zadnjim poročilom ReortLinkerja je omenjeno, da bo trg na vrhu 1 milijarda dolarjev v prodaji po 2023 , od 591 $ milijon v 2018
strani, kot je bedpage
To so najbolj priljubljena orodja za rudarjenje podatkov:
1. Orange podatkovno rudarjenje:
Orange je popoln paket programske opreme za strojno učenje in podatkovno rudarjenje. Podpira vizualizacijo in je programska oprema, ki temelji na komponentah, napisanih v računalniškem jeziku Python in razvitih v laboratoriju za bioinformatiko na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, Slovenija.
Ker gre za programsko opremo, ki temelji na komponentah, se komponente Orange imenujejo 'pripomočki'. Ti pripomočki segajo od predprocesiranja in vizualizacije podatkov do ocene algoritmov in napovednega modeliranja.
Pripomočki zagotavljajo pomembne funkcije, kot so:
preverjanje java je ničelno
- Prikaz podatkovne tabele in možnost izbire funkcij
- Branje podatkov
- Prediktorji usposabljanja in primerjava učnih algoritmov
- Vizualizacija podatkovnih elementov itd.
Poleg tega Orange zagotavlja bolj interaktivno in prijetno vzdušje dolgočasnim analitičnim orodjem. Delovati je zelo razburljivo.
Zakaj Orange?
Podatki, ki pridejo v oranžno barvo, so hitro oblikovani v želeni vzorec, premikanje pripomočkov pa je mogoče preprosto prenesti, kjer je to potrebno. Oranžna je za uporabnike precej zanimiva. Orange svojim uporabnikom omogoča sprejemanje pametnejših odločitev v kratkem času s hitro primerjavo in analizo podatkov. Je dobra odprtokodna vizualizacija podatkov in vrednotenje, ki zadeva začetnike in profesionalce. Podatkovno rudarjenje se lahko izvaja z vizualnim programiranjem ali skriptiranjem Python. Številne analize so izvedljive prek njegovega vizualnega programskega vmesnika (povleci in spusti, povezanega s pripomočki) in številna vizualna orodja so običajno podprta, kot so palični grafikoni, razpršeni grafikoni, drevesa, dendrogrami in toplotni zemljevidi. Običajno je podprtih veliko število pripomočkov (več kot 100).
Instrument ima komponente strojnega učenja, dodatke za bioinformatiko in besedilno rudarjenje ter je poln funkcij za analizo podatkov. To se uporablja tudi kot knjižnica python.
Skripti Python se lahko še naprej izvajajo v terminalskem oknu, integriranem okolju, kot je PyCharmand PythonWin, pr lupinah, kot je iPython. Orange sestavlja platno vmesnika, na katerega uporabnik postavlja pripomočke in ustvarja potek dela za analizo podatkov. Pripomoček predlaga temeljne operacije, na primer branje podatkov, prikaz podatkovne tabele, izbiranje funkcij, napovedovalci usposabljanja, primerjava učnih algoritmov, vizualizacija podatkovnih elementov itd. Orange deluje v sistemih Windows, Mac OS X in različnih operacijskih sistemih Linux . Orange je opremljen z algoritmi večkratne regresije in klasifikacije.
Orange lahko bere dokumente v izvirnih in drugih formatih podatkov. Orange je namenjen tehnikam strojnega učenja za klasifikacijo ali nadzorovano rudarjenje podatkov. Obstajata dve vrsti objektov, ki se uporabljajo pri klasifikaciji: učenec in klasifikatorji. Učenci upoštevajo podatke na ravni razreda in vrnejo klasifikator. Regresijske metode so zelo podobne klasifikaciji v Orange in obe sta zasnovani za nadzorovano podatkovno rudarjenje in zahtevata podatke na ravni razreda. Učenje ansamblov združuje napovedi posameznih modelov za povečanje natančnosti. Model lahko izhaja iz različnih podatkov o usposabljanju ali pa uporablja različne učence na istih nizih podatkov.
Učence je mogoče razvejati tudi s spreminjanjem njihovih nizov parametrov. V oranžni barvi so ansambli preprosto ovoji okoli učencev. Delujejo kot vsi drugi učenci. Na podlagi podatkov vrnejo modele, ki lahko predvidijo rezultate katerega koli primerka podatkov.
protokol udp
2. Podatkovno rudarjenje SAS:
SAS pomeni sistem statistične analize. Je produkt inštituta SAS, ustvarjen za analitiko in upravljanje podatkov. SAS lahko pridobiva podatke, jih spreminja, upravlja informacije iz različnih virov in analizira statistiko. Ponuja grafični uporabniški vmesnik za netehnične uporabnike.
Podatkovni rudar SAS omogoča uporabnikom analizo velikih podatkov in zagotavljanje natančnega vpogleda za namene pravočasnega odločanja. SAS ima arhitekturo porazdeljene obdelave pomnilnika, ki je zelo razširljiva. Primeren je za namene podatkovnega rudarjenja, optimizacije in rudarjenja besedila.
3. Podatkovno rudarjenje DataMelt:
DataMelt je okolje za računanje in vizualizacijo, ki ponuja interaktivno strukturo za analizo in vizualizacijo podatkov. Namenjen je predvsem študentom, inženirjem in znanstvenikom. Znan je tudi kot DMelt.
koliko nič za en milijon
DMelt je pripomoček za več platform, napisan v JAVI. Deluje lahko v katerem koli operacijskem sistemu, ki je združljiv z JVM (Java Virtual Machine). Sestavljen je iz naravoslovnih in matematičnih knjižnic.
Za risanje 2D/3D risb se uporabljajo znanstvene knjižnice.
Matematične knjižnice se uporabljajo za generiranje naključnih števil, algoritme, prilagajanje krivulj itd.
DMelt se lahko uporablja za analizo velikih količin podatkov, podatkovno rudarjenje in statistično analizo. Obširno se uporablja v naravoslovju, finančnih trgih in tehniki.
4. Ropotulja:
Ratte je orodje za rudarjenje podatkov, ki temelji na GUI. Uporablja programski jezik R stats. Rattle razkriva statično moč R-ja s tem, da ponuja pomembne funkcije podatkovnega rudarjenja. Čeprav ima Rattle obsežen in dobro razvit uporabniški vmesnik, ima vgrajen zavihek kode dnevnika, ki ustvari podvojeno kodo za katero koli operacijo GUI.
obravnavanje izjem java
Nabor podatkov, ki ga je ustvaril Rattle, si je mogoče ogledati in urejati. Rattle daje drugemu možnost, da pregleda kodo, jo uporabi za številne namene in razširi kodo brez kakršnih koli omejitev.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner je eden najbolj priljubljenih sistemov za napovedno analizo, ki ga je ustvarilo podjetje z istim imenom kot Rapid Miner. Napisan je v programskem jeziku JAVA. Ponuja integrirano okolje za rudarjenje besedila, globoko učenje, strojno učenje in napovedno analizo.
Instrument se lahko uporablja za široko paleto aplikacij, vključno z aplikacijami podjetij, komercialnimi aplikacijami, raziskavami, izobraževanjem, usposabljanjem, razvojem aplikacij, strojnim učenjem.
Rapid Miner zagotavlja strežnik na kraju samem, pa tudi v javni ali zasebni infrastrukturi v oblaku. Za osnovo ima model odjemalec/strežnik. Hitri rudar ima okvire, ki temeljijo na predlogah in omogočajo hitro dostavo z malo napakami (ki se običajno pričakujejo pri ročnem procesu pisanja kodiranja).