Bevezetés az adatbányászati szoftverbe
Az adatbányászat az adatok elemzésének, a minták azonosításának és a nem strukturált adatoknak strukturált adatokba (sorokba és oszlopokba rendezve) konvertálására szolgáló folyamat, az üzleti élettel kapcsolatos döntéshozatalhoz. Ez a folyamat a nagy nem strukturált adatok kinyerésére különféle adatbázisokból. Az adatbányászat egy interdiszciplináris tudomány, amelynek matematikai és számítógépes algoritmusai vannak, amelyeket egy gép használ. Az Adatbányászat szoftver segíti a felhasználót a különféle adatbázisokból származó adatok elemzésében és a minta felismerésében. Az adatbányászati eszközök alapvető célja az adatok megkeresése, kibontása és finomítása, majd az információk terjesztése.
Adatbányászati eszközök jellemzői
- Könnyen használható: Az adatbányászathoz használt szoftver könnyen használható grafikus felhasználói felülettel (GUI) rendelkezik, amely segíti a felhasználót az adatok hatékony elemzésében.
- Előfeldolgozás: Az adatok előfeldolgozása szükséges lépés. Magában foglalja az adatok tisztítását, az adatok átalakítását, az adatok normalizálását és az adatok integrációját.
- Méretezhető feldolgozás: Az adatbányászati szoftver lehetővé teszi a skálázható feldolgozást, azaz a szoftver méretezhető az adatok méretét és a felhasználók számát tekintve.
- Nagy teljesítmény: Az adatbányászati szoftver növeli a teljesítmény képességeit és olyan környezetet teremt, amely gyorsan eredményeket generál.
- Anomália észlelése: Segítik a szokatlan adatok azonosítását, amelyek hibás lehetnek, vagy további vizsgálatot igényelnek.
- Társulási szabályok tanulása: Az adatbányászati szoftverek olyan társítási szabályok tanulását használják, amelyek azonosítják a változók közötti kapcsolatot.
- Klaszterezés: Olyan adatok csoportosítási folyamata, amelyek valamilyen módon hasonlóak.
- Osztályozás: Ez az ismert szerkezet általánosításának és az új adatokra történő alkalmazásának folyamata.
- Regresszió: Az adatkészletek vagy az adatok közötti kapcsolatok becslésének feladata.
- Adatok összefoglalása: Az adatbányász eszközök képesek az adatok tömörítésére vagy összegzésére informatív ábrázolásra. Ez a szoftver interaktív adatgyűjtő eszközöket biztosít.
Különböző adatbányászati szoftver
Az alábbiakban bemutatjuk a legnépszerűbb adatbányászati szoftvereket:
1. Narancssárga adatbányászat
Ez egy nyílt forrású adat elemző és megjelenítő eszköz. Ebben az adatbányászat Python parancsfájlok és vizuális programozás révén történik. Tartalmaz adatanalitikai funkciókat, valamint a gépi tanulás és a szövegbányászás összetevőit.
2. R szoftverkörnyezet
Az R egy ingyenes szoftverkörnyezet a grafikához és a statisztikai számításhoz. Különféle UNIX platformon, MacOS-on és Windows-on is futtatható. Ez egy szoftvercsomag a számításhoz, a grafikus megjelenítéshez és az adatok kezeléséhez.
3. Weka Data Mining
Ez az adatbányászati feladatok végrehajtására szolgáló gépi tanulás algoritmusainak gyűjteménye. Az algoritmusok Java kód használatával hívhatók meg, vagy közvetlenül alkalmazhatók az adatkészletre. Java nyelven íródott, és olyan funkciókat tartalmaz, mint gépi tanulás, előfeldolgozás, adatbányászat, fürtözés, regresszió, osztályozás, megjelenítés és attribútumválasztás.
4. SpagoBI üzleti intelligencia
Ez egy nyílt forrású üzleti intelligenciakészlet. Fejlett adatmegjelenítési funkciókat, analitikai funkciók széles skáláját és funkcionális szemantikai réteget kínál. A SpagoBI csomag különféle moduljai a SpagoBI Studio, a SpagoBI SDK, a SpagoBI Server és a SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Ez egy nyílt adattudományi platform. Ez az R és a Python nagy teljesítményű eloszlása. Ez magában foglalja az R, a Scala és a Python csomagjait az adatbányászathoz, statisztikákhoz, mély tanuláshoz, szimulációhoz és optimalizáláshoz, természetes nyelv feldolgozásához és képanalízishez.
6. Shogun
Ez egy nyílt forráskódú, ingyenes eszközkészlet. Különböző adatszerkezetekkel és algoritmusokkal rendelkezik a gépi tanulási problémákra. Fő hangsúly a kernelgépekre, például a támogató vektorgépekre. Ez lehetővé teszi a felhasználó számára az algoritmus osztályok, a több adat reprezentáció és az általános célú eszközök egyszerű kombinálását. Ez lehetővé teszi a Rejtett Markov modellek teljes megvalósítását.
7. DataMelt
Ez egy szoftver statisztikákhoz, numerikus számításhoz, tudományos megjelenítéshez és a nagy adatok elemzéséhez. Ez egy számítási platform. Különböző programozási nyelveket használhat különböző operációs rendszerekre.
8. Természetes nyelv eszközkészlet
Ez egy olyan python-programok végrehajtásának platformja, amelyek emberi nyelvi adatokkal dolgoznak. Könnyen kezelhető felülettel rendelkezik. Olyan erőforrásokat nyújt, mint a WordNet, és egy sor szövegfeldolgozó könyvtárat és egy fórumot kínál. Hasznos a hallgatók, mérnökök, kutatók, nyelvészek és ipari felhasználók számára.
9. Apache Mahout
Legfontosabb célja a skálázható gépi tanulási alkalmazások gyors felépítéséhez szükséges környezet megteremtése. Különböző algoritmusokat tartalmaz az Apache Spark, a Scala és az Apache Flink számára. Az Apache Hadoop rendszeren valósul meg, és a MapReduce Paradigm programot használja.
10. GNU oktáv
A numerikus számításokhoz épített magas szintű nyelvet képviseli. A parancssori felületen működik, és így lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Matlab-nal kompatibilis nyelven numerikusan oldja meg a lineáris és nemlineáris problémákat. Olyan funkciókat kínál, mint a vizualizációs eszközök. Windows, macOS, GNU / Linux és BSD rendszereken fut.
11. RapidMiner Starter Edition:
Integrált környezetet biztosít a gépi tanuláshoz, az adatok előkészítéséhez, a szövegbányászáshoz és a mélyreható tanuláshoz. Kereskedelmi és üzleti alkalmazásokhoz, kutatáshoz, képzéshez, oktatáshoz és gyors prototípus készítéséhez használják. Támogatja az adatok előkészítését, a modell megjelenítését és az optimalizálást.
12. GraphLab létrehozás
Gépi tanulási platform egy prediktív alkalmazás létrehozására, amely magában foglalja az adatok tisztítását, a modell képzését és a szolgáltatások fejlesztését. Ezek az alkalmazások előrejelzéseket nyújtanak a csalások észlelésének, az érzelmek elemzésének és a csúszás-előrejelzéseknek a felhasználására.
13. Lavastorm Analytics motor
Ez egy vizuális adatfelderítő megoldás, amely lehetővé teszi a különféle adatok gyors integrálását és a távolságok, rendellenességek folyamatos észlelését. Az önkiszolgáló képességet kínálja az üzleti felhasználók számára. Olyan funkciókat kínál, mint az adatok átalakítása, megszerzése és kombinálása előtervezés és szkriptálás nélkül.
14. Scikit-tanulj
Ez egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár a Python programozáshoz. Különböző osztályozási, csoportosítási és regressziós algoritmusokat biztosít, beleértve véletlenszerű erdőket, K-eszközöket és támogató vektor gépeket. Az informatika úgy van kialakítva, hogy működjön együtt olyan Python könyvtárakkal, mint a NumPy és a SciPy.
Következtetés
Ez a cikk röviden bemutatja az adatbányászati szoftvert. Ezek a szoftverek segítenek a felhasználókat hatékonyan és gyorsan elvégezni az adatbányászati feladatokat. Ha valaki ki akarja építeni karrierjét az adatbányászatban, akkor ezeket az eszközöket erősen ajánljuk.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászati Szoftverhez. Itt megvitattuk az adatbányászat fogalmait, jellemzőit és néhány különféle szoftvert. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi az adatsértés?
- Mi az adatfeldolgozás?
- Mi az adattárház?
- Mi az adatmegjelenítés?
- Az adatbányászati architektúra alkotóelemei