Introduksjon til Data Mining Software
Data mining er en prosess med å analysere data, identifisere mønstre og konvertere ustrukturerte data til strukturerte data (data organisert i rader og kolonner) for å bruke dem til forretningsrelatert beslutningstaking. Det er en prosess for å trekke ut store ustrukturerte data fra forskjellige databaser. Data mining er en tverrfaglig vitenskap som har matematikk og informatikkalgoritmer brukt av en maskin. Data Mining Software hjelper brukeren med å analysere data fra forskjellige databaser og oppdage mønsteret. Det grunnleggende målet med data mining-verktøy er å finne, trekke ut og foredle data og deretter distribuere informasjonen.
Funksjoner i Data Mining Tools
- Enkel å bruke: Data mining-programvare har brukervennlig grafisk brukergrensesnitt (GUI) som hjelper brukeren til å analysere data effektivt.
- Forbehandling: Forhåndsbehandling av data er et nødvendig trinn. Det inkluderer rengjøring av data, transformering av data, normalisering av data og integrering av data.
- Skalerbar behandling: Databehandlingsprogramvare tillater skalerbar behandling, dvs. programvare er skalerbar på størrelse med dataene og antall brukere.
- Høy ytelse: Data mining-programvare øker ytelsesegenskapene og skaper et miljø som gir resultater raskt.
- Anomaly Detection: De hjelper til med å identifisere uvanlige data som kan ha feil eller trenger nærmere undersøkelser.
- Association Rule Learning: Data mining-programvare bruker Association regel-læring som identifiserer forholdet mellom variabler.
- Clustering: Det er en prosess å gruppere dataene som er lik på en eller annen måte.
- Klassifisering: Det er prosessen med å generalisere den kjente strukturen og deretter bruke den på nye data.
- Regresjon: Det er oppgaven å estimere forholdet mellom datasett eller data.
- Datasammendrag: Data mining-verktøy er i stand til å komprimere eller oppsummere dataene til en informativ representasjon. Denne programvaren inneholder interaktive dataforberedelsesverktøy.
Forskjellig Data Mining Software
Nedenfor er noen av de beste programvarene for data mining:
1. Orange Data Mining
Det er et åpen kildekode-analyse og visualiseringsverktøy. I dette gjøres data mining gjennom Python scripting og visuell programmering. Den inneholder funksjoner for dataanalyse og komponenter for maskinlæring og tekstbryting.
2. R Programvaremiljø
R er et gratis programvaremiljø for grafikk og statistisk databehandling. Den kan kjøres på forskjellige UNIX-plattformer, MacOS og Windows. Det er en pakke med programvarefasiliteter for beregning, grafisk visning og datamanipulering.
3. Weka Data Mining
Det er en samling algoritmer for maskinlæring for å utføre data mining-oppgaver. Algoritmene kan kalles ved hjelp av Java-kode, eller de kan brukes direkte på datasettet. Det er skrevet i Java og inneholder funksjoner som maskinlæring, forbehandling, data mining, clustering, regresjon, klassifisering, visualisering og attributtvalg.
4. SpagoBI Business Intelligence
Det er en åpen kildekode for business intelligence. Det tilbyr avanserte datavisualiseringsfunksjoner, et stort utvalg av analytiske funksjoner og et funksjonelt semantisk lag. De forskjellige modulene i SpagoBI-pakken er SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server og SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Det er en åpen datavitenskapelig plattform. Det er en høyytelsesdistribusjon av R og Python. Den inkluderer pakker med R, Scala og Python for data mining, statistikk, dyp læring, simulering og optimalisering, naturlig språkbehandling og bildeanalyse.
6. Shogun
Det er en åpen kildekode, gratis verktøykasse. Den har forskjellige datastrukturer og algoritmer for maskinlæringsproblemer. Hovedfokuset er på kjernemaskiner som støttevektormaskiner. Det lar brukeren enkelt kombinere algoritmeklasser, flere datarepresentasjoner og verktøy til generell bruk. Det tillater full implementering av skjulte Markov-modeller.
7. DataMelt
Det er en programvare for statistikk, numerisk beregning, vitenskapelig visualisering og analyse av big data. Det er en beregningsplattform. Den kan bruke forskjellige programmeringsspråk på forskjellige operativsystemer.
8. Natural Language Toolkit
Det er en plattform for implementering av python-programmer for å jobbe med data om menneskerspråk. Det har brukervennlig grensesnitt. Det gir ressurser som WordNet og har en pakke med tekstbehandlingsbiblioteker og et diskusjonsforum. Det er nyttig for studenter, ingeniører, forskere, språkforskere og bransjebrukere.
9. Apache Mahout
Hovedmålet er å skape et miljø for å bygge skalerbare applikasjoner for maskinlæring raskt. Den inneholder forskjellige algoritmer for Apache Spark, Scala og Apache Flink. Den er implementert på Apache Hadoop og bruker MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Det representerer et høyt nivå språk bygget for numeriske beregninger. Det fungerer på et kommandolinjegrensesnitt, og lar brukerne dermed løse lineære og ikke-lineære problemer numerisk ved å bruke et språk som er kompatibelt med Matlab. Det tilbyr funksjoner som visualiseringsverktøy. Den kjører på Windows, macOS, GNU / Linux og BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Det gir et integrert miljø for maskinlæring, forberedelse av data, gruvedrift av tekst og dyp læring. Den brukes til kommersielle og forretningsapplikasjoner, forskning, opplæring, utdanning og hurtig prototyping. Den støtter dataforberedelse, modellvisualisering og optimalisering.
12. GraphLab Create
Det er en maskinlæringsplattform for å lage en prediktiv applikasjon som inkluderer datarensing, trening av modellen og utvikling av funksjoner. Disse applikasjonene gir prediksjoner for bruk av tilfeller av gjenkjenning av svindel, følelsesanalyse og forurensning av klander.
13. Lavastorm Analytics-motor
Det er en visuell løsning for visuell data som gjør det mulig å integrere forskjellige data raskt og oppdage avvikere, anomalier kontinuerlig. Det tilbyr selvbetjeningsevnen for forretningsbrukere. Det gir funksjoner som transformere, skaffe og kombinere data uten forhåndsplanlegging og skripting.
14. Scikit-learning
Det er et open source-maskinlæringsbibliotek for Python-programmering. Det gir ulik klassifiserings-, klynge- og regresjonsalgoritmer inkludert tilfeldige skoger, K-midler og støttevektormaskiner. IT er bygget for å jobbe med Python-biblioteker som NumPy og SciPy.
Konklusjon
Denne artikkelen inneholder en kort introduksjon til data mining-programvare. Denne programvaren hjelper brukerne med å utføre data gruvedrift effektivt og raskt. Hvis en person ønsker å bygge sin karriere innen data mining, anbefales disse verktøyene på det sterkeste.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Data Mining Software. Her diskuterte vi konseptene, funksjonene og litt annen programvare for data mining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er brudd på data?
- Hva er databehandling?
- Hva er et datavarehus?
- Hva er datavisualisering
- Komponenter av Data Mining Architecture