Inleiding tot datamining-software
Datamining is een proces van het analyseren van gegevens, het identificeren van patronen en het omzetten van ongestructureerde gegevens in gestructureerde gegevens (gegevens georganiseerd in rijen en kolommen) om deze te gebruiken voor zakelijke besluitvorming. Het is een proces om grote ongestructureerde gegevens uit verschillende databases te extraheren. Datamining is een interdisciplinaire wetenschap met wiskunde en computerwetenschapsalgoritmen die door een machine worden gebruikt. Data Mining Software helpt de gebruiker om gegevens uit verschillende databases te analyseren en het patroon te detecteren. Het basisdoel van dataminingtools is het vinden, extraheren en verfijnen van gegevens en deze vervolgens verspreiden.
Kenmerken van dataminingtools
- Gebruiksvriendelijk: software voor datamining heeft een gebruiksvriendelijke grafische gebruikersinterface (GUI) waarmee de gebruiker gegevens efficiënt kan analyseren.
- Voorbewerking: Gegevensvoorbewerking is een noodzakelijke stap. Het omvat het opschonen van gegevens, gegevenstransformatie, gegevensnormalisatie en gegevensintegratie.
- Schaalbare verwerking: software voor datamining maakt schaalbare verwerking mogelijk, dwz software is schaalbaar op basis van de gegevens en het aantal gebruikers.
- Hoge prestaties: datamining-software verhoogt de prestatiemogelijkheden en creëert een omgeving die snel resultaten genereert.
- Afwijkingsdetectie: ze helpen bij het identificeren van ongebruikelijke gegevens die fouten kunnen bevatten of verder onderzoek behoeven.
- Association Rule Learning: datamining software maakt gebruik van Association rule learning die de relatie tussen variabelen identificeert.
- Clustering: het is een proces van het groeperen van gegevens die op de een of andere manier vergelijkbaar zijn.
- Classificatie: het is het proces van het generaliseren van de bekende structuur en het vervolgens toepassen op nieuwe gegevens.
- Regressie: het is de taak om de relaties tussen gegevenssets of gegevens te schatten.
- Datasamenvatting: dataminingtools kunnen de gegevens comprimeren of samenvatten tot een informatieve weergave. Deze software biedt interactieve tools voor het voorbereiden van gegevens.
Verschillende software voor datamining
Hieronder vindt u enkele van de beste datamining-software:
1. Oranje datamining
Het is een open-source data-analyse en visualisatie tool. In dit, wordt datamining gedaan door middel van Python-scripting en visuele programmering. Het bevat functies voor data-analyse en componenten voor machine learning en text mining.
2. R Softwareomgeving
R is een gratis softwareomgeving voor grafisch en statistisch computergebruik. Het kan op verschillende UNIX-platforms draaien, MacOS en Windows. Het is een pakket softwarefaciliteiten voor berekening, grafische weergave en gegevensmanipulatie.
3. Weka-datamining
Het is een verzameling algoritmen van machine learning om dataminingtaken uit te voeren. De algoritmen kunnen worden opgeroepen met behulp van Java-code of ze kunnen direct worden toegepast op de gegevensset. Het is geschreven in Java en bevat functies zoals machine learning, preprocessing, datamining, clustering, regressie, classificatie, visualisatie en attribuutselectie.
4. SpagoBI Business Intelligence
Het is een open-source suite voor business intelligence. Het biedt geavanceerde functies voor gegevensvisualisatie, een groot aantal analytische functies en een functionele semantische laag. De verschillende modules van de SpagoBI-suite zijn SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server en SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Het is een open data science-platform. Het is een krachtige distributie van R en Python. Het omvat pakketten van R, Scala en Python voor datamining, statistieken, diep leren, simulatie en optimalisatie, natuurlijke taalverwerking en beeldanalyse.
6. Shogun
Het is een open-source, gratis toolbox. Het heeft verschillende datastructuren en algoritmen voor problemen met machine learning. De belangrijkste focus ligt op kernelmachines zoals ondersteunende vectormachines. Hiermee kan de gebruiker algoritmeklassen, meerdere gegevensrepresentaties en algemene tools eenvoudig combineren. Hiermee is de volledige implementatie van Hidden Markov-modellen mogelijk.
7. DataMelt
Het is een software voor statistieken, numerieke berekeningen, wetenschappelijke visualisatie en analyse van big data. Het is een rekenplatform. Het kan verschillende programmeertalen gebruiken op verschillende besturingssystemen.
8. Natuurlijke taal toolkit
Het is een platform voor het implementeren van python-programma's om met menselijke taalgegevens te werken. Het heeft een gemakkelijk te gebruiken interface. Het biedt bronnen zoals WordNet en heeft een reeks tekstverwerkingsbibliotheken en een discussieforum. Het is nuttig voor studenten, ingenieurs, onderzoekers, taalkundigen en industriële gebruikers.
9. Apache Mahout
Het belangrijkste doel is om een omgeving te creëren voor het snel bouwen van schaalbare toepassingen voor machine learning. Het bevat verschillende algoritmen voor Apache Spark, Scala en Apache Flink. Het is geïmplementeerd op Apache Hadoop en maakt gebruik van MapReduce Paradigm.
10. GNU-octaaf
Het vertegenwoordigt een taal op hoog niveau, gebouwd voor numerieke berekeningen. Het werkt op een opdrachtregelinterface en stelt gebruikers in staat om lineaire en niet-lineaire problemen numeriek op te lossen met behulp van een taal die compatibel is met Matlab. Het biedt functies zoals visualisatietools. Het draait op Windows, macOS, GNU / Linux en BSD.
11. RapidMiner Starter-editie:
Het biedt een geïntegreerde omgeving voor machine learning, gegevensvoorbereiding, text mining en deep learning. Het wordt gebruikt voor commerciële en zakelijke toepassingen, onderzoek, training, onderwijs en rapid prototyping. Het ondersteunt gegevensvoorbereiding, modelvisualisatie en optimalisatie.
12. GraphLab Maken
Het is een platform voor machinaal leren om een voorspellende toepassing te maken die het opschonen van gegevens, het trainen van het model en het ontwikkelen van functies omvat. Deze applicaties bieden voorspellingen voor gebruik van fraudedetectie, sentimentanalyse en churn-voorspelling.
13. Lavastorm Analytics-engine
Het is een visuele oplossing voor het ontdekken van gegevens waarmee verschillende gegevens snel kunnen worden geïntegreerd en continu uitschieters en afwijkingen kunnen worden gedetecteerd. Het biedt de selfservice-mogelijkheid voor zakelijke gebruikers. Het biedt functies zoals het transformeren, verkrijgen en combineren van gegevens zonder vooraf plannen en scripten.
14. Scikit-leren
Het is een open-source machine learning-bibliotheek voor Python-programmering. Het biedt verschillende classificatie-, clustering- en regressie-algoritmen, waaronder willekeurige forests, K-middelen en ondersteunende vectormachines. IT is gebouwd om te werken met Python-bibliotheken zoals NumPy en SciPy.
Conclusie
Dit artikel bevat een korte inleiding tot datamining-software. Deze software helpt gebruikers om dataminingtaken efficiënt en snel uit te voeren. Als een persoon zijn carrière in datamining wil opbouwen, worden deze tools ten zeerste aanbevolen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor datamining-software. Hier hebben we de concepten, functies en wat andere software voor datamining besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is datalek?
- Wat is gegevensverwerking?
- Wat is een datawarehouse?
- Wat is datavisualisatie
- Componenten van datamining-architectuur