Úvod do softvéru na dolovanie dát
Dolovanie údajov je proces analýzy údajov, identifikácie modelov a konverzie neštruktúrovaných údajov na štruktúrované údaje (údaje usporiadané do riadkov a stĺpcov), aby sa mohli použiť na obchodné rozhodovanie. Je to proces extrahovania veľkých neštruktúrovaných údajov z rôznych databáz. Dolovanie dát je interdisciplinárna veda, ktorá má matematické a počítačové vedecké algoritmy používané strojom. Softvér na dolovanie dát pomáha užívateľovi analyzovať údaje z rôznych databáz a zisťovať štruktúru. Základným cieľom nástrojov na získavanie údajov je nájsť, extrahovať a spresniť údaje a následne ich distribuovať.
Funkcie nástrojov na dolovanie údajov
- Jednoduché použitie: Softvér na získavanie údajov má ľahko použiteľné grafické používateľské rozhranie (GUI), ktoré pomáha používateľovi efektívne analyzovať údaje.
- Predbežné spracovanie: Predbežné spracovanie údajov je nevyhnutným krokom. Zahŕňa čistenie údajov, ich transformáciu, normalizáciu a integráciu údajov.
- Škálovateľné spracovanie: Softvér na ťažbu údajov umožňuje škálovateľné spracovanie, tj softvér je škálovateľný na základe veľkosti údajov a počtu používateľov.
- Vysoký výkon: Softvér na získavanie údajov zvyšuje výkonnostné možnosti a vytvára prostredie, ktoré rýchlo generuje výsledky.
- Detekcia anomálie: Pomáhajú identifikovať nezvyčajné údaje, ktoré môžu mať chyby alebo vyžadujú ďalšie vyšetrenie.
- Učenie asociačného pravidla: Softvér na ťažbu údajov používa učenie asociačného pravidla, ktoré identifikuje vzťah medzi premennými.
- Zoskupovanie: Je to proces zoskupovania údajov, ktoré sú nejakým spôsobom podobné.
- Klasifikácia: Je to proces zovšeobecnenia známej štruktúry a jej následného použitia na nové údaje.
- Regresia: Úlohou je odhadnúť vzťahy medzi množinami údajov alebo údajmi.
- Zhrnutie údajov: Nástroje na získavanie údajov sú schopné komprimovať alebo zhrnúť údaje do informatívnej reprezentácie. Tento softvér poskytuje interaktívne nástroje na prípravu údajov.
Rôzny softvér na dolovanie dát
Nižšie sú uvedené niektoré z najlepších softvérov na získavanie údajov:
1. Orange Data Mining
Je to open-source nástroj na analýzu a vizualizáciu dát. V tomto sa dolovanie údajov vykonáva prostredníctvom skriptovania v jazyku Python a vizuálneho programovania. Obsahuje funkcie pre analýzu údajov a komponenty pre strojové učenie a textovú ťažbu.
2. Softvérové prostredie
R je slobodné softvérové prostredie pre grafiku a štatistické výpočty. Môže bežať na rôznych platformách UNIX, MacOS a Windows. Je to sada softvérových zariadení na výpočet, grafické zobrazenie a manipuláciu s údajmi.
3. Ťažba údajov Weka
Je to zbierka algoritmov strojového učenia na vykonávanie úloh získavania údajov. Algoritmy je možné volať pomocou kódu Java alebo ich možno priamo použiť na množinu údajov. Je napísaný v jazyku Java a obsahuje funkcie, ako je strojové učenie, predspracovanie, ťažba údajov, zhlukovanie, regresia, klasifikácia, vizualizácia a výber atribútov.
4. SpagoBI Business Intelligence
Ide o open-source business intelligence suite. Ponúka pokročilé funkcie vizualizácie údajov, veľké množstvo analytických funkcií a funkčnú sémantickú vrstvu. Rôzne moduly sady SpagoBI sú SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server a SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Je to otvorená platforma pre vedu o údajoch. Jedná sa o vysoko výkonnú distribúciu R a Pythonu. Zahŕňa balíčky R, Scala a Python pre dolovanie dát, štatistiky, hĺbkové vzdelávanie, simuláciu a optimalizáciu, spracovanie prirodzeného jazyka a analýzu obrázkov.
6. Shogun
Ide o bezplatný súbor nástrojov s otvoreným zdrojom. Má rôzne dátové štruktúry a algoritmy pre problémy strojového učenia. Jeho hlavné zameranie je na jadrových strojoch, ako sú podporné vektorové stroje. Umožňuje užívateľovi ľahko kombinovať triedy algoritmov, viacnásobné reprezentácie údajov a nástroje na všeobecné použitie. Umožňuje plnú implementáciu skrytých Markovových modelov.
7. DataMelt
Je to softvér pre štatistiku, numerické výpočty, vedeckú vizualizáciu a analýzu veľkých dát. Je to výpočtová platforma. Môže používať rôzne programovacie jazyky v rôznych operačných systémoch.
8. Príručka jazyka prirodzeného jazyka
Je to platforma na implementáciu pythonových programov na prácu s údajmi v ľudskom jazyku. Má ľahko použiteľné rozhranie. Poskytuje zdroje, ako je napríklad WordNet, má sadu knižníc na spracovanie textu a diskusné fórum. Je to užitočné pre študentov, inžinierov, výskumníkov, lingvistov a priemyselných používateľov.
9. Apache Mahout
Jeho hlavným cieľom je rýchlo vytvoriť prostredie na vytváranie škálovateľných aplikácií strojového učenia. Obsahuje rôzne algoritmy pre Apache Spark, Scala a Apache Flink. Je implementovaný na Apache Hadoop a používa MapReduce Paradigm.
10. GNU oktáva
Predstavuje jazyk na vysokej úrovni vytvorený pre numerické výpočty. Pracuje na rozhraní príkazového riadku, a preto umožňuje užívateľom riešiť lineárne a nelineárne problémy numericky pomocou jazyka kompatibilného s Matlab. Ponúka funkcie ako vizualizačné nástroje. Beží na Windows, MacOS, GNU / Linux a BSD.
11. Starter Edition RapidMiner:
Poskytuje integrované prostredie pre strojové učenie, prípravu údajov, ťažbu textu a hlboké vzdelávanie. Používa sa na komerčné a obchodné aplikácie, výskum, školenia, vzdelávanie a rýchle prototypovanie. Podporuje prípravu dát, vizualizáciu modelu a optimalizáciu.
12. GraphLab Create
Je to platforma strojového učenia na vytváranie prediktívnej aplikácie, ktorá zahŕňa čistenie dát, školenie modelu a vývoj funkcií. Tieto aplikácie poskytujú predpovede pre prípady použitia na odhaľovanie podvodov, analýzu sentimentov a predpovede podvodov.
13. Lavastorm Analytics Engine
Ide o vizuálne riešenie na zisťovanie údajov, ktoré umožňuje rýchlu integráciu rôznych údajov a nepretržité zisťovanie odľahlých hodnôt. Poskytuje samoobslužné funkcie pre podnikových používateľov. Poskytuje funkcie ako transformácia, získavanie a kombinovanie údajov bez predbežného plánovania a skriptovania.
14. Scikit-learn
Je to strojová knižnica s otvoreným zdrojovým kódom pre programovanie v Pythone. Poskytuje rôzne algoritmy klasifikácie, zoskupovania a regresie vrátane náhodných doménových štruktúr, K-prostriedkov a podporných vektorových strojov. IT je postavený tak, aby pracoval s knižnicami Python, ako sú NumPy a SciPy.
záver
Tento článok obsahuje stručný úvod do softvéru na získavanie údajov. Tento softvér pomáha používateľom vykonávať úlohy získavania údajov efektívne a rýchlo. Ak chce človek vybudovať svoju kariéru v oblasti získavania údajov, dôrazne sa odporúča tieto nástroje.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca softvérom na dolovanie dát. Tu sme diskutovali o konceptoch, vlastnostiach a rôznych softvéroch na získavanie údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je porušenie údajov?
- Čo je spracovanie údajov?
- Čo je to dátový sklad?
- Čo je to vizualizácia dát
- Komponenty architektúry dolovania dát