Data Mining er settet med teknikker som bruker spesifikke algoritmer, statisk analyse, kunstig intelligens og databasesystemer for å analysere data fra forskjellige dimensjoner og perspektiver.
Data Mining-verktøy har som mål å oppdage mønstre/trender/grupperinger blant store sett med data og transformere data til mer raffinert informasjon.
Det er et rammeverk, for eksempel Rstudio eller Tableau som lar deg utføre ulike typer data mining-analyser.
Vi kan utføre ulike algoritmer som clustering eller klassifisering på datasettet ditt og visualisere selve resultatene. Det er et rammeverk som gir oss bedre innsikt for våre data og fenomenet data representerer. Et slikt rammeverk kalles et data mining-verktøy.
Market for Data Mining-verktøyet skinner: i henhold til den siste rapporten fra ReortLinker bemerket at markedet vil toppe 1 milliard dollar i salg av 2023 , opp fra 1 millioner inn 2018
Dette er de mest populære datautvinningsverktøyene:
1. Orange Data Mining:
Orange er en perfekt programvarepakke for maskinlæring og datautvinning. Den støtter visualiseringen og er en programvarebasert på komponenter skrevet i Python dataspråk og utviklet ved bioinformatikklaboratoriet ved fakultetet for data- og informasjonsvitenskap, Ljubljana University, Slovenia.
Siden det er en programvarebasert på komponenter, kalles komponentene til Orange 'widgets'. Disse widgetene spenner fra forhåndsbehandling og datavisualisering til vurdering av algoritmer og prediktiv modellering.
Widgets leverer betydelige funksjoner som:
- Viser datatabell og lar deg velge funksjoner
- Datalesing
- Treningsprediktorer og sammenligning av læringsalgoritmer
- Dataelementvisualisering, etc.
Dessuten gir Orange en mer interaktiv og hyggelig atmosfære til kjedelige analytiske verktøy. Det er ganske spennende å drive.
Hvorfor oransje?
Data kommer til oransje formateres raskt til ønsket mønster, og flytting av widgetene kan enkelt overføres der det trengs. Orange er ganske interessant for brukere. Orange lar brukerne ta smartere avgjørelser på kort tid ved å raskt sammenligne og analysere dataene. Det er en god åpen kildekode-datavisualisering samt evaluering som angår nybegynnere og profesjonelle. Data mining kan utføres via visuell programmering eller Python-skripting. Mange analyser er gjennomførbare gjennom det visuelle programmeringsgrensesnittet (dra og slipp koblet med widgets), og mange visuelle verktøy har en tendens til å bli støttet som søylediagrammer, spredningsplott, trær, dendrogrammer og varmekart. En betydelig mengde widgets (mer enn 100) har en tendens til å bli støttet.
Instrumentet har maskinlæringskomponenter, tillegg for bioinformatikk og tekstutvinning, og det er spekket med funksjoner for dataanalyse. Dette brukes også som et python-bibliotek.
Python-skript kan fortsette å kjøre i et terminalvindu, et integrert miljø som PyCharmand PythonWin, pr-skall som iPython. Oransje består av lerretsgrensesnitt som brukeren plasserer widgets på og skaper en dataanalysearbeidsflyt. Widgeten foreslår grunnleggende operasjoner, for eksempel å lese data, vise en datatabell, velge funksjoner, trene prediktorer, sammenligne læringsalgoritmer, visualisere dataelementer osv. Orange opererer på Windows, Mac OS X og en rekke Linux-operativsystemer . Orange kommer med flere regresjons- og klassifiseringsalgoritmer.
Orange kan lese dokumenter i opprinnelige og andre dataformater. Orange er dedikert til maskinlæringsteknikker for klassifisering eller overvåket datautvinning. Det er to typer objekter som brukes i klassifisering: elev og klassifiserer. Elever vurderer data på klassenivå og returnerer en klassifiserer. Regresjonsmetoder ligner veldig på klassifisering i Orange, og begge er designet for overvåket datautvinning og krever data på klassenivå. Læring av ensembler kombinerer spådommene til individuelle modeller for presisjonsgevinst. Modellen kan enten komme fra ulike treningsdata eller bruke ulike elever på samme sett med data.
Elever kan også diversifiseres ved å endre parametersettene. I oransje er ensembler ganske enkelt omslag rundt elever. De oppfører seg som alle andre elever. Basert på dataene returnerer de modeller som kan forutsi resultatene av enhver dataforekomst.
2. SAS Data Mining:
SAS står for Statistical Analysis System. Det er et produkt fra SAS Institute opprettet for analyse og databehandling. SAS kan gruve data, endre dem, administrere informasjon fra ulike kilder og analysere statistikk. Den tilbyr et grafisk brukergrensesnitt for ikke-tekniske brukere.
ikke
SAS data miner lar brukere analysere store data og gi nøyaktig innsikt for rettidige beslutningsformål. SAS har distribuert minnebehandlingsarkitektur som er svært skalerbar. Den er egnet for data mining, optimalisering og tekst mining.
3. DataMelt Data Mining:
DataMelt er et beregnings- og visualiseringsmiljø som tilbyr en interaktiv struktur for dataanalyse og visualisering. Den er først og fremst designet for studenter, ingeniører og forskere. Det er også kjent som DMelt.
DMelt er et multiplattformverktøy skrevet i JAVA. Den kan kjøres på ethvert operativsystem som er kompatibelt med JVM (Java Virtual Machine). Den består av vitenskaps- og matematikkbiblioteker.
Vitenskapelige biblioteker brukes til å tegne 2D/3D-plottene.
Matematiske biblioteker brukes til generering av tilfeldige tall, algoritmer, kurvetilpasning, etc.
DMelt kan brukes til analyse av store mengder data, datautvinning og statistisk analyse. Det er mye brukt i naturvitenskap, finansmarkeder og ingeniørfag.
4. Rangle:
Ratte er et datautvinningsverktøy basert på GUI. Den bruker programmeringsspråket R stats. Rattle avslører den statiske kraften til R ved å tilby betydelige data mining-funksjoner. Mens rattle har et omfattende og velutviklet brukergrensesnitt, har den en integrert loggkodefane som produserer duplikatkode for enhver GUI-operasjon.
Datasettet produsert av Rattle kan ses og redigeres. Rattle gir den andre muligheten til å gjennomgå koden, bruke den til mange formål og utvide koden uten noen begrensning.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner er et av de mest populære prediktive analysesystemene laget av selskapet med samme navn som Rapid Miner. Den er skrevet i programmeringsspråket JAVA. Det tilbyr et integrert miljø for tekstutvinning, dyp læring, maskinlæring og prediktiv analyse.
Instrumentet kan brukes til et bredt spekter av applikasjoner, inkludert bedriftsapplikasjoner, kommersielle applikasjoner, forskning, utdanning, opplæring, applikasjonsutvikling, maskinlæring.
Rapid Miner leverer serveren på stedet så vel som i offentlig eller privat skyinfrastruktur. Den har en klient/server-modell som base. En rask gruvearbeider kommer med malbaserte rammeverk som muliggjør rask levering med få feil (som vanligvis forventes i skriveprosessen for manuell koding)