Data Mining er det sæt af teknikker, der bruger specifikke algoritmer, statisk analyse, kunstig intelligens og databasesystemer til at analysere data fra forskellige dimensioner og perspektiver.
Data Mining-værktøjer har til formål at opdage mønstre/tendenser/grupperinger blandt store datasæt og omdanne data til mere raffineret information.
Det er en ramme, såsom Rstudio eller Tableau, der giver dig mulighed for at udføre forskellige typer data mining-analyser.
Vi kan udføre forskellige algoritmer såsom clustering eller klassificering på dit datasæt og visualisere selve resultaterne. Det er en ramme, der giver os bedre indsigt i vores data og det fænomen, som data repræsenterer. En sådan ramme kaldes et data mining-værktøj.
Market for Data Mining-værktøjet skinner: ifølge den seneste rapport fra ReortLinker bemærkede, at markedet ville toppe 1 milliard dollars i salg pr 2023 , op fra 1 million i 2018
Disse er de mest populære dataminingværktøjer:
1. Orange Data Mining:
Orange er en perfekt softwarepakke til maskinlæring og datamining. Det understøtter visualiseringen og er en software-baseret på komponenter skrevet i Python-computersprog og udviklet på bioinformatiklaboratoriet på fakultetet for data- og informationsvidenskab, Ljubljana Universitet, Slovenien.
Da det er en software-baseret på komponenter, kaldes komponenterne i Orange 'widgets'. Disse widgets spænder fra forbehandling og datavisualisering til vurdering af algoritmer og prædiktiv modellering.
Widgets leverer væsentlige funktioner såsom:
- Viser datatabel og gør det muligt at vælge funktioner
- Dataaflæsning
- Træningsprædiktorer og sammenligning af indlæringsalgoritmer
- Dataelementvisualisering mv.
Derudover giver Orange en mere interaktiv og behagelig atmosfære til kedelige analytiske værktøjer. Det er ret spændende at betjene.
Hvorfor orange?
Data kommer til orange formateres hurtigt til det ønskede mønster, og flytning af widgets kan nemt overføres, hvor det er nødvendigt. Orange er ret interessant for brugerne. Orange giver sine brugere mulighed for at træffe smartere beslutninger på kort tid ved hurtigt at sammenligne og analysere dataene. Det er en god open source datavisualisering samt evaluering, der vedrører begyndere og professionelle. Data mining kan udføres via visuel programmering eller Python scripting. Mange analyser er mulige gennem dets visuelle programmeringsgrænseflade (træk og slip forbundet med widgets), og mange visuelle værktøjer har en tendens til at blive understøttet, såsom søjlediagrammer, punktplot, træer, dendrogrammer og varmekort. En betydelig mængde widgets (mere end 100) plejer at blive understøttet.
Instrumentet har maskinlæringskomponenter, tilføjelser til bioinformatik og tekstmining, og det er spækket med funktioner til dataanalyse. Dette bruges også som et python-bibliotek.
Python-scripts kan blive ved med at køre i et terminalvindue, et integreret miljø som PyCharmand PythonWin, pr-skaller som iPython. Orange består af en lærredsgrænseflade, som brugeren placerer widgets på og skaber en dataanalyse-workflow. Widgetten foreslår grundlæggende handlinger, for eksempel at læse dataene, vise en datatabel, vælge funktioner, træne forudsigelser, sammenligne indlæringsalgoritmer, visualisere dataelementer osv. Orange fungerer på Windows, Mac OS X og en række Linux-operativsystemer . Orange kommer med flere regressions- og klassifikationsalgoritmer.
Orange kan læse dokumenter i native og andre dataformater. Orange er dedikeret til maskinlæringsteknikker til klassificering eller overvåget datamining. Der er to typer objekter, der bruges til klassificering: lærende og klassifikatorer. Elever overvejer data på klasseniveau og returnerer en klassificering. Regressionsmetoder minder meget om klassificering i Orange, og begge er designet til overvåget datamining og kræver data på klasseniveau. Indlæring af ensembler kombinerer forudsigelserne fra individuelle modeller for præcisionsforøgelse. Modellen kan enten komme fra forskellige træningsdata eller bruge forskellige elever på de samme datasæt.
Elever kan også diversificeres ved at ændre deres parametersæt. I orange er ensembler simpelthen omslag omkring eleverne. De opfører sig som enhver anden elev. Baseret på dataene returnerer de modeller, der kan forudsige resultaterne af enhver dataforekomst.
2. SAS Data Mining:
SAS står for Statistical Analysis System. Det er et produkt fra SAS Institute skabt til analyse og datastyring. SAS kan mine data, ændre dem, administrere information fra forskellige kilder og analysere statistik. Det tilbyder en grafisk brugergrænseflade til ikke-tekniske brugere.
binær søgning
SAS data miner giver brugerne mulighed for at analysere big data og give præcis indsigt til rettidige beslutningsformål. SAS har distribueret hukommelsesbehandlingsarkitektur, der er meget skalerbar. Det er velegnet til data mining, optimering og tekstmining.
3. DataMelt Data Mining:
DataMelt er et beregnings- og visualiseringsmiljø, som tilbyder en interaktiv struktur til dataanalyse og visualisering. Det er primært designet til studerende, ingeniører og videnskabsmænd. Det er også kendt som DMelt.
DMelt er et multi-platform hjælpeprogram skrevet i JAVA. Det kan køre på ethvert operativsystem, der er kompatibelt med JVM (Java Virtual Machine). Det består af naturvidenskabelige og matematikbiblioteker.
Videnskabelige biblioteker bruges til at tegne 2D/3D plots.
Matematiske biblioteker bruges til generering af tilfældige tal, algoritmer, kurvetilpasning osv.
DMelt kan bruges til analyse af den store mængde data, data mining og statistisk analyse. Det er flittigt brugt i naturvidenskab, finansielle markeder og teknik.
4. Ranglen:
Ratte er et data mining-værktøj baseret på GUI. Det bruger programmeringssproget R stats. Rattle afslører den statiske kraft af R ved at tilbyde betydelige datamining-funktioner. Mens rattle har en omfattende og veludviklet brugergrænseflade, har den en integreret logkodefane, der producerer duplikatkode til enhver GUI-operation.
Datasættet produceret af Rattle kan ses og redigeres. Rattle giver den anden mulighed for at gennemgå koden, bruge den til mange formål og udvide koden uden nogen begrænsning.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner er et af de mest populære prædiktive analysesystemer skabt af virksomheden med samme navn som Rapid Miner. Det er skrevet i programmeringssproget JAVA. Det tilbyder et integreret miljø til tekstmining, deep learning, maskinlæring og forudsigelig analyse.
Instrumentet kan bruges til en bred vifte af applikationer, herunder virksomhedsapplikationer, kommercielle applikationer, forskning, uddannelse, træning, applikationsudvikling, machine learning.
Rapid Miner leverer serveren på stedet såvel som i offentlig eller privat cloud-infrastruktur. Den har en klient/server-model som base. En hurtig minearbejder kommer med skabelonbaserede rammer, der muliggør hurtig levering med få fejl (som normalt forventes i den manuelle kodningsskrivningsproces)