Johdanto tiedon louhintaohjelmiin

Tietojen louhinta on prosessi, jossa analysoidaan tietoja, tunnistetaan malleja ja muunnetaan jäsentämätön tieto jäsennellyksi tiedoksi (riviin ja sarakkeisiin järjestetty data) sen käyttämiseksi liiketoimintaan liittyvään päätöksentekoon. Se on prosessi, jolla poistetaan suuria jäsentämättömiä tietoja eri tietokannoista. Tietojen louhinta on monitieteinen tiede, jossa on koneen käyttämiä matematiikan ja tietotekniikan algoritmeja. Data Mining -ohjelmisto auttaa käyttäjää analysoimaan tietoja eri tietokannoista ja tunnistamaan kuvion. Tiedon louhintatyökalujen päätavoite on löytää, purkaa ja tarkentaa tietoa ja sitten jakaa tietoa.

Tiedonlouhintatyökalujen ominaisuudet

  • Helppo käyttää: Tietojen louhintaohjelmissa on helppokäyttöinen graafinen käyttöliittymä (GUI), joka auttaa käyttäjää analysoimaan tietoja tehokkaasti.
  • Esikäsittely: Tietojen esikäsittely on välttämätön vaihe. Se sisältää tietojen puhdistuksen, tietojen muuntamisen, datan normalisoinnin ja tietojen integroinnin.
  • Skaalautuva käsittely: Tietojen louhintaohjelmisto sallii skaalautuvan käsittelyn, ts. Ohjelmisto on skaalattavissa datan koon ja käyttäjien määrän mukaan.
  • Suuri suorituskyky: Tietojen louhintaohjelmisto lisää suorituskykyominaisuuksia ja luo ympäristön, joka tuottaa tuloksia nopeasti.
  • Väärinkäytösten havaitseminen: Ne auttavat tunnistamaan epätavallisia tietoja, joissa voi olla virheitä tai jotka tarvitsevat lisätutkimuksia.
  • Yhdistyssääntöjen oppiminen: Tietojen louhintaohjelmistojen käyttö Yhdistämissääntöjen oppiminen, joka tunnistaa muuttujien välisen suhteen.
  • Klusterointi: Se on prosessi, jolla ryhmitellään jollain tavalla tai toisella samankaltaisia ​​tietoja.
  • Luokittelu: Se on prosessi, jolla yleistetaan tunnettu rakenne ja sovelletaan sitä sitten uuteen tietoon.
  • Regressio: On tehtävä estimoida tietojoukkojen tai datan väliset suhteet.
  • Tietojen yhteenveto: Tiedon louhintatyökalut kykenevät pakkaamaan tai tiivistämään tiedot informatiiviseksi esitykseksi. Tämä ohjelmisto tarjoaa interaktiivisia tietojen valmistelutyökaluja.

Erilaiset tiedon louhintaohjelmat

Alla on joitain tärkeimmistä tiedon louhintaohjelmistoista:

1. Oranssi tietojen louhinta

Se on avoimen lähdekoodin tietojen analysointi- ja visualisointityökalu. Tässä tiedon louhinta tapahtuu Python-komentosarjojen ja visuaalisen ohjelmoinnin avulla. Se sisältää ominaisuuksia data-analytiikkaan ja komponentteja koneoppimiseen ja tekstin louhintaan.

2. R-ohjelmistoympäristö

R on grafiikan ja tilastollisen laskennan ilmainen ohjelmistoympäristö. Se voi toimia useilla UNIX-alustoilla, MacOS ja Windows. Se on sarja ohjelmistovälineitä laskentaa, graafista näyttöä ja tietojen käsittelyä varten.

3. Weka Data Mining

Se on kokoelma algoritmeja koneoppimisesta tietojen louhintatehtävien suorittamiseksi. Algoritmeja voidaan kutsua Java-koodilla tai niitä voidaan soveltaa suoraan tietojoukkoon. Se on kirjoitettu Java-kielellä ja sisältää ominaisuuksia, kuten koneoppiminen, esikäsittely, tiedon louhinta, klusterointi, regressio, luokittelu, visualisointi ja ominaisuuksien valinta.

4. SpagoBI Business Intelligence

Se on avoimen lähdekoodin yritystiedustelupaketti. Se tarjoaa edistyksellisiä tietojen visualisointiominaisuuksia, laajan valikoiman analyyttisiä toimintoja ja toiminnallisen semanttisen kerroksen. SpagoBI-sarjan eri moduulit ovat SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server ja SpagoBI Meta.

5. Anaconda

Se on avoin tietotiedealusta. Se on R: n ja Pythonin tehokas jakelu. Se sisältää R-, Scala- ja Python-paketit tiedon louhintaan, tilastotietoihin, syväoppimiseen, simulointiin ja optimointiin, luonnollisen kielen käsittelyyn ja kuvan analysointiin.

6. Shogun

Se on avoimen lähdekoodin ilmainen työkalupakki. Sillä on erilaisia ​​tietorakenteita ja algoritmeja koneoppimisongelmiin. Sen pääpaino on ydinkoneissa, kuten tukivektorikoneissa. Sen avulla käyttäjä voi helposti yhdistää algoritmiluokkia, useita dataesityksiä ja yleiskäyttöisiä työkaluja. Se mahdollistaa piilotettujen Markov-mallien toteuttamisen kokonaan.

7. DataMelt

Se on ohjelmisto tilastointia, numeerista laskentaa, tieteellistä visualisointia ja isojen tietojen analysointia varten. Se on laskennallinen alusta. Se voi käyttää erilaisia ​​ohjelmointikieliä eri käyttöjärjestelmissä.

8. Luonnollisen kielen työkalupakki

Se on python-ohjelmien toteuttamisalusta, jolla voidaan työskennellä ihmisen kielen tietojen kanssa. Sillä on helppo käyttöliittymä. Se tarjoaa resursseja, kuten WordNet, ja siinä on sarja tekstinkäsittelykirjastoja ja keskustelufoorumi. Se on hyödyllinen opiskelijoille, insinööreille, tutkijoille, kielitieteilijöille ja teollisuuden käyttäjille.

9. Apache Mahout

Sen päätavoitteena on luoda ympäristö skaalautuvien koneoppimissovellusten rakentamiseksi nopeasti. Se sisältää erilaisia ​​algoritmeja Apache Spark-, Scala- ja Apache Flink -sovelluksille. Se on toteutettu Apache Hadoopissa ja käyttää MapReduce Paradigm -sovellusta.

10. GNU oktaavi

Se edustaa korkean tason kieltä, joka on rakennettu numeerisiin laskelmiin. Se toimii komentoriviliittymässä ja antaa siten käyttäjille mahdollisuuden ratkaista lineaariset ja epälineaariset ongelmat numeerisesti käyttämällä Matlabin kanssa yhteensopivaa kieltä. Se tarjoaa ominaisuuksia, kuten visualisointityökaluja. Se toimii Windowsissa, macOS: issa, GNU / Linuxissa ja BSD: ssä.

11. RapidMiner Starter Edition:

Se tarjoaa integroidun ympäristön koneoppimiseen, tiedon valmisteluun, tekstin louhintaan ja syvälliseen oppimiseen. Sitä käytetään kaupallisiin ja yrityssovelluksiin, tutkimukseen, koulutukseen, koulutukseen ja nopeaan prototyyppien valmistukseen. Se tukee tietojen valmistelua, mallin visualisointia ja optimointia.

12. GraphLab Luo

Se on koneoppimisalusta, jolla luodaan ennakoiva sovellus, joka sisältää tietojen puhdistuksen, mallin kouluttamisen ja ominaisuuksien kehittämisen. Nämä sovellukset tarjoavat ennustuksia petosten havaitsemiseksi, tunteiden analysoimiseksi ja vaipan ennustamiseksi.

13. Lavastorm Analytics -moottori

Se on visuaalinen tiedonkeruujärjestelmä, joka mahdollistaa monipuolisen tiedon integroinnin nopeasti ja poikkeamien, poikkeavuuksien havaitsemisen jatkuvasti. Se tarjoaa yrityspalvelun itsepalvelukyvyn. Se tarjoaa ominaisuuksia, kuten muuntaa, hankkia ja yhdistää tietoja ilman ennakkosuunnittelua ja komentosarjojen tekemistä.

14. Scikit-oppi

Se on avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto Python-ohjelmointia varten. Se tarjoaa erilaisia ​​luokittelu-, klusterointi- ja regressioalgoritmeja, mukaan lukien satunnaiset metsät, K-välineet ja tukivektorikoneet. IT on rakennettu toimimaan Python-kirjastojen, kuten NumPy ja SciPy, kanssa.

johtopäätös

Tämä artikkeli sisältää lyhyen johdannon tiedonlouhintaohjelmistoihin. Nämä ohjelmistot auttavat käyttäjiä suorittamaan tiedon louhintatehtäviä tehokkaasti ja nopeasti. Näitä työkaluja suositellaan, jos henkilö haluaa rakentaa uransa tiedon louhintaan.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Data Mining -ohjelmistoon. Tässä keskustelimme tiedon louhinnan käsitteistä, ominaisuuksista ja eräistä erilaisista ohjelmistoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on tietojen rikkominen?
  2. Mikä on tietojenkäsittely?
  3. Mikä on tietovarasto?
  4. Mikä on datan visualisointi
  5. Tietojen louhinnan arkkitehtuurin komponentit

Luokka:

Suuri data