Introduktion till Data Mining Software

Data mining är en process för att analysera data, identifiera mönster och konvertera ostrukturerad data till strukturerad data (data organiserade i rader och kolumner) för att använda dem för affärsrelaterade beslutsfattande. Det är en process för att extrahera stora ostrukturerade data från olika databaser. Data mining är en tvärvetenskaplig vetenskap som har matematik och datavetenskapliga algoritmer som används av en maskin. Data Mining Software hjälper användaren att analysera data från olika databaser och upptäcka mönstret. Det grundläggande syftet med verktyg för utvinning av data är att hitta, extrahera och förfina data och sedan distribuera informationen.

Funktioner i Data Mining Tools

  • Enkel att använda: Programvara för gruvdrift för data har enkel att använda grafiskt användargränssnitt (GUI) som hjälper användaren att analysera data effektivt.
  • Förbehandling: Förbehandling av data är ett nödvändigt steg. Det inkluderar rengöring av data, dataomvandling, datanormalisering och dataintegration.
  • Skalbar bearbetning: Programvara för gruvdrift tillåter skalbar bearbetning, dvs programvara är skalbar på storleken på data och antal användare.
  • Hög prestanda: Programvara för gruvdrift ökar prestandafunktionerna och skapar en miljö som genererar resultat snabbt.
  • Anomaly Detection: De hjälper till att identifiera ovanliga uppgifter som kan ha fel eller behöver ytterligare undersökning.
  • Associeringsregelinlärning: Dataminingprogramvara använder associeringsregelinlärning som identifierar förhållandet mellan variabler.
  • Clustering: Det är en process att gruppera data som liknar på något eller annat sätt.
  • Klassificering: Det är processen att generalisera den kända strukturen och sedan tillämpa den på nya data.
  • Regression: Det är uppgiften att uppskatta förhållandena mellan datasätt eller data.
  • Datasammanfattning: Data mining-verktyg kan komprimera eller sammanfatta data till en informativ representation. Denna programvara tillhandahåller interaktiva dataförberedande verktyg.

Olika datamyntprogram

Nedan följer några av de bästa programvarorna för data mining:

1. Orange Data Mining

Det är ett öppen källkod för dataanalys och visualisering. I detta görs data mining genom Python-skript och visuell programmering. Den innehåller funktioner för dataanalys och komponenter för maskininlärning och textbrytning.

2. R Programvarumiljö

R är en fri mjukvarumiljö för grafik och statistisk databehandling. Den kan köras på olika UNIX-plattformar, MacOS och Windows. Det är en svit med mjukvarufaciliteter för beräkning, grafisk visning och datamanipulation.

3. Weka Data Mining

Det är en samling algoritmer för maskininlärning för att utföra uppgifter för gruvdrift. Algoritmerna kan anropas med hjälp av Java-kod eller de kan direkt tillämpas på datasatsen. Det är skriven i Java och innehåller funktioner som maskininlärning, förbehandling, data mining, klustering, regression, klassificering, visualisering och attributval.

4. SpagoBI Business Intelligence

Det är en öppen källkod för affärsintelligens. Det erbjuder avancerade datavisualiseringsfunktioner, ett stort utbud av analytiska funktioner och ett funktionellt semantiskt lager. De olika modulerna i SpagoBI-sviten är SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server och SpagoBI Meta.

5. Anaconda

Det är en öppen datavetenskaplig plattform. Det är en högpresterande distribution av R och Python. Det inkluderar paket med R, Scala och Python för data mining, statistik, djup inlärning, simulering och optimering, naturlig språkbearbetning och bildanalys.

6. Shogun

Det är en öppen källkod, gratis verktygslåda. Den har olika datastrukturer och algoritmer för maskininlärningsproblem. Dess huvudfokus ligger på kärnmaskiner som supportvektomaskiner. Det gör det möjligt för användaren att enkelt kombinera algoritmklasser, flera datarepresentationer och allmänna verktyg. Det tillåter full implementering av dolda Markov-modeller.

7. DataMelt

Det är en mjukvara för statistik, numerisk beräkning, vetenskaplig visualisering och analys av big data. Det är en beräkningsplattform. Den kan använda olika programmeringsspråk på olika operativsystem.

8. Natural Language Toolkit

Det är en plattform för att implementera pythonprogram för att arbeta med mänskliga språkdata. Det har lättanvänt gränssnitt. Det tillhandahåller resurser som WordNet och har en svit med textbearbetningsbibliotek och ett diskussionsforum. Det är användbart för studenter, ingenjörer, forskare, språkforskare och industrianvändare.

9. Apache Mahout

Huvudsyftet är att skapa en miljö för att snabbt kunna bygga skalbara maskininlärningsapplikationer. Den innehåller olika algoritmer för Apache Spark, Scala och Apache Flink. Det implementeras på Apache Hadoop och använder MapReduce Paradigm.

10. GNU Octave

Det representerar ett högnivåspråk som är byggt för numeriska beräkningar. Det fungerar på ett kommandoradsgränssnitt och därmed möjliggör för användare att lösa linjära och icke-linjära problem numeriskt med ett språk som är kompatibelt med Matlab. Det erbjuder funktioner som visualiseringsverktyg. Det körs på Windows, macOS, GNU / Linux och BSD.

11. RapidMiner Starter Edition:

Det ger en integrerad miljö för maskininlärning, dataförberedelse, textbrytning och djupinlärning. Det används för kommersiella och företagsapplikationer, forskning, utbildning, utbildning och snabb prototyper. Det stöder dataförberedelser, modellvisualisering och optimering.

12. GrafLab Skapa

Det är en plattform för maskininlärning för att skapa en prediktiv applikation som inkluderar datarengöring, utbildning av modellen och utveckling av funktioner. Dessa applikationer tillhandahåller förutsägelser för användning av fall av upptäckt av bedrägerier, sentimentanalys och förutsägelse för kärna.

13. Lavastorm Analytics Engine

Det är en lösning för visuell dataupptäckt som gör det möjligt att snabbt integrera olika data och upptäcka outliers, avvikelser kontinuerligt. Det erbjuder självbetjäningsförmåga för företag. Det tillhandahåller funktioner som omvandla, skaffa och kombinera data utan förplanering och skript.

14. Scikit-learning

Det är ett öppen källkodsmaskinbibliotek för Python-programmering. Det tillhandahåller olika klassificerings-, kluster- och regressionsalgoritmer inklusive slumpmässiga skogar, K-medel och stödvektormaskiner. IT är byggt för att fungera med Python-bibliotek som NumPy och SciPy.

Slutsats

Den här artikeln innehåller en kort introduktion till mjukvaran för data mining. Den här programvaran hjälper användare att utföra uppgifter för gruvdrift effektivt och snabbt. Om en person vill bygga sin karriär inom data mining, rekommenderas dessa verktyg starkt.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till datainriktningsprogramvara. Här diskuterade vi begreppen, funktionerna och en del olika programvara för data mining. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är dataöverträdelse?
  2. Vad är databehandling?
  3. Vad är ett datavarehus?
  4. Vad är datavisualisering
  5. Beståndsdelar till datormyntarkitektur

Kategori:

Big Data