Introduktion til Data Mining Software

Data mining er en proces med at analysere data, identificere mønstre og konvertere ustrukturerede data til strukturerede data (data organiseret i rækker og kolonner) for at bruge dem til forretningsrelateret beslutningstagning. Det er en proces til at udtrække store ustrukturerede data fra forskellige databaser. Data mining er en tværfaglig videnskab, der har matematik og datalogi algoritmer, der bruges af en maskine. Data Mining Software hjælper brugeren med at analysere data fra forskellige databaser og registrere mønsteret. Det grundlæggende mål med data mining-værktøjer er at finde, udpakke og forfine data og derefter distribuere informationen.

Funktioner i Data Mining Tools

  • Let at bruge: Datamining software har brugervenlig grafisk brugergrænseflade (GUI), der hjælper brugeren med at analysere data effektivt.
  • Forbehandling: Forforarbejdning af data er et nødvendigt trin. Det inkluderer datarensning, datatransformation, datanormalisering og dataintegration.
  • Skalerbar behandling: Datamining software tillader skalerbar behandling, dvs. software er skalerbar efter størrelsen af ​​dataene og antallet af brugere.
  • Høj ydelse: Datamining software øger ydeevne kapaciteter og skaber et miljø, der genererer resultater hurtigt.
  • Anomaly Detection: De hjælper med at identificere usædvanlige data, der kan have fejl eller har brug for yderligere undersøgelser.
  • Associeringsregelindlæring: Brug af datamining software Brug af associeringsregelindlæring, der identificerer forholdet mellem variabler.
  • Clustering: Det er en proces med at gruppere de data, der ligner på en eller anden måde.
  • Klassificering: Det er processen med at generalisere den kendte struktur og derefter anvende den til nye data.
  • Regression: Det er opgaven at estimere forholdet mellem datasæt eller data.
  • Datasummering: Data mining tools er i stand til at komprimere eller sammenfatte dataene til en informativ repræsentation. Denne software indeholder interaktive dataforberedelsesværktøjer.

Forskellig datamining software

Nedenfor er nogle af de bedste data mining software:

1. Orange datamining

Det er et open source-dataanalyse- og visualiseringsværktøj. I dette foregår data mining gennem Python-scripting og visuel programmering. Det indeholder funktioner til dataanalyse og komponenter til maskinindlæring og tekstudvikling.

2. R Software Miljø

R er et gratis softwaremiljø til grafik og statistisk computing. Det kan køre på forskellige UNIX-platforme, MacOS og Windows. Det er en pakke softwarefaciliteter til beregning, grafisk visning og datamanipulation.

3. Weka Data Mining

Det er en samling af algoritmer til maskinlæring til at udføre data mining-opgaver. Algoritmerne kan kaldes ved hjælp af Java-kode, eller de kan anvendes direkte på datasættet. Det er skrevet i Java og indeholder funktioner som maskinlæring, forarbejdning, data mining, clustering, regression, klassificering, visualisering og attributvalg.

4. SpagoBI Business Intelligence

Det er en open source business intelligence-pakke. Det tilbyder avancerede datavisualiseringsfunktioner, en lang række analytiske funktioner og et funktionelt semantisk lag. De forskellige moduler i SpagoBI-pakken er SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server og SpagoBI Meta.

5. Anaconda

Det er en åben datavidenskabelig platform. Det er en højtydende distribution af R og Python. Det inkluderer pakker med R, Scala og Python til datamining, statistik, dyb læring, simulering og optimering, Natural sprogbehandling og billedanalyse.

6. Shogun

Det er en open source, gratis værktøjskasse. Det har forskellige datastrukturer og algoritmer til maskinlæringsproblemer. Dets hovedfokus er på kernelmaskiner som understøttelsesvektormaskiner. Det giver brugeren let mulighed for at kombinere algoritmeklasser, flere datarepresentationer og generelle værktøjer. Det tillader fuld implementering af skjulte Markov-modeller.

7. DataMelt

Det er en software til statistik, numerisk beregning, videnskabelig visualisering og analyse af big data. Det er en beregningsplatform. Det kan bruge forskellige programmeringssprog på forskellige operativsystemer.

8. Natural Language Toolkit

Det er en platform til implementering af python-programmer til arbejde med data om menneskers sprog. Det har let at bruge interface. Det giver ressourcer som WordNet og har en pakke med tekstbehandlingsbiblioteker og et diskussionsforum. Det er nyttigt for studerende, ingeniører, forskere, lingvister og industribrugere.

9. Apache Mahout

Dets hovedmål er at skabe et miljø til hurtigt at opbygge skalerbare applikationer til maskinlæring. Det indeholder forskellige algoritmer til Apache Spark, Scala og Apache Flink. Det implementeres på Apache Hadoop og bruger MapReduce Paradigm.

10. GNU Octave

Det repræsenterer et højt niveau sprog bygget til numeriske beregninger. Det fungerer på en kommandolinjegrænseflade og giver brugerne dermed mulighed for at løse lineære og ikke-lineære problemer numerisk ved hjælp af et sprog, der er kompatibelt med Matlab. Det tilbyder funktioner som visualiseringsværktøjer. Det kører på Windows, macOS, GNU / Linux og BSD.

11. RapidMiner Starter Edition:

Det giver et integreret miljø til maskinlæring, dataforberedelse, tekstudvikling og dyb læring. Det bruges til kommercielle og forretningsmæssige applikationer, forskning, træning, uddannelse og hurtig prototype. Det understøtter dataforberedelse, modelvisualisering og optimering.

12. GrafLab Opret

Det er en maskinlæringsplatform til at skabe en forudsigelig applikation, der inkluderer datarengøring, træning af modellen og udvikling af funktioner. Disse applikationer indeholder forudsigelser for anvendelsestilfælde af bedrageri-afsløring, sentimentanalyse og churn-forudsigelse.

13. Lavastorm Analytics-motor

Det er en visuel dataopdagelsesløsning, der giver mulighed for hurtigt at integrere forskellige data og konstant opdage outliers, afvigelser. Det giver mulighed for selvbetjening for forretningsbrugere. Det giver funktioner som transformering, erhvervelse og kombination af data uden forudplanlægning og scripting.

14. Scikit-learning

Det er et open source-maskinlæringsbibliotek til Python-programmering. Det giver forskellige klassificerings-, klynger- og regressionsalgoritmer inklusive tilfældige skove, K-midler og understøttelsesvektormaskiner. IT er bygget til at arbejde med Python-biblioteker som NumPy og SciPy.

Konklusion

Denne artikel indeholder en kort introduktion til data mining software. Denne software hjælper brugerne med at udføre data-mining-opgaver effektivt og hurtigt. Hvis en person ønsker at opbygge sin karriere inden for data mining, anbefales disse værktøjer stærkt.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Data Mining Software. Her diskuterede vi koncepterne, funktionerne og nogle forskellige software til data mining. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er dataovertrædelse?
  2. Hvad er databehandling?
  3. Hvad er et datavarehus?
  4. Hvad er datavisualisering
  5. Komponenter i Data Mining Architecture

Kategori:

Big Data