Duomenų gavyba – tai metodų rinkinys, kuris naudoja specifinius algoritmus, statinę analizę, dirbtinį intelektą ir duomenų bazių sistemas, kad analizuotų duomenis iš skirtingų matmenų ir perspektyvų.
Duomenų gavybos įrankiais siekiama atrasti modelius / tendencijas / grupes tarp didelių duomenų rinkinių ir paversti duomenis labiau patobulinta informacija.
Tai sistema, tokia kaip „Rstudio“ arba „Tableau“, leidžianti atlikti įvairių tipų duomenų gavybos analizę.
Galime atlikti įvairius algoritmus, tokius kaip grupavimas ar klasifikavimas jūsų duomenų rinkinyje ir vizualizuoti pačius rezultatus. Tai sistema, suteikianti mums geresnes įžvalgas apie mūsų duomenis ir duomenų reprezentuojamą reiškinį. Tokia sistema vadinama duomenų gavybos įrankiu.
Duomenų gavybos įrankis šviečia: naujausioje „ReortLinker“ ataskaitoje pažymima, kad rinka pakils į viršų. 1 milijardas dolerių pardavimų metu 2023 m , aukštyn nuo 591 USD milijonas į 2018 m
Tai yra populiariausi duomenų gavybos įrankiai:
1. Orange Data Mining:
„Orange“ yra puikus mašininio mokymosi ir duomenų gavybos programinės įrangos rinkinys. Ji palaiko vizualizaciją ir yra programinė įranga, pagrįsta komponentais, parašytais Python kompiuterine kalba ir sukurta Bioinformatikos laboratorijoje Kompiuterių ir informacijos mokslų fakultete, Liublianos universitete, Slovėnijoje.
Kadangi tai yra programinė įranga, pagrįsta komponentais, „Orange“ komponentai vadinami „valdikliais“. Šie valdikliai svyruoja nuo išankstinio apdorojimo ir duomenų vizualizavimo iki algoritmų vertinimo ir nuspėjamojo modeliavimo.
turi kitą java
Valdikliai suteikia svarbių funkcijų, tokių kaip:
- Rodoma duomenų lentelė ir leidžia pasirinkti funkcijas
- Duomenų skaitymas
- Treniruočių prognozės ir mokymosi algoritmų palyginimas
- Duomenų elementų vizualizacija ir kt.
Be to, „Orange“ suteikia interaktyvesnę ir malonesnę atmosferą nuobodžioms analizės priemonėms. Veikti gana įdomu.
Kodėl oranžinė?
Oranžinės spalvos duomenys greitai suformatuojami pagal norimą šabloną, o valdiklius galima lengvai perkelti ten, kur reikia. Oranžinė yra gana įdomi vartotojams. „Orange“ leidžia vartotojams per trumpą laiką priimti protingesnius sprendimus, greitai lyginant ir analizuojant duomenis. Tai gera atvirojo kodo duomenų vizualizacija ir įvertinimas, skirtas pradedantiesiems ir profesionalams. Duomenų gavyba gali būti atliekama naudojant vizualinį programavimą arba Python scenarijus. Daugelis analizių yra įmanomos naudojant vaizdinę programavimo sąsają (vilkimas, sujungtas su valdikliais), o daugelis vaizdinių įrankių paprastai palaikomi, pvz., juostų diagramos, sklaidos diagramos, medžiai, dendrogramos ir šilumos žemėlapiai. Daug valdiklių (daugiau nei 100) paprastai palaikoma.
Priemonė turi mašininio mokymosi komponentus, priedus, skirtus bioinformatikai ir teksto gavybai, ir jame yra duomenų analizės funkcijų. Tai taip pat naudojama kaip python biblioteka.
Python scenarijai gali ir toliau veikti terminalo lange, integruotoje aplinkoje, pvz., PyCharmand PythonWin, pr apvalkaluose, pvz., iPython. „Orange“ sudaro drobės sąsaja, ant kurios vartotojas įdeda valdiklius ir sukuria duomenų analizės darbo eigą. Valdiklis siūlo pagrindines operacijas, pavyzdžiui, nuskaityti duomenis, rodyti duomenų lentelę, pasirinkti funkcijas, mokyti prognozes, lyginti mokymosi algoritmus, vizualizuoti duomenų elementus ir tt Orange veikia su Windows, Mac OS X ir įvairiose Linux operacinėse sistemose. . „Orange“ yra su keliais regresijos ir klasifikavimo algoritmais.
funkcijos c
Oranžinė gali skaityti dokumentus vietiniais ir kitais duomenų formatais. „Orange“ skirta mašininio mokymosi metodams klasifikuojant arba prižiūrint duomenų gavybą. Klasifikuojant naudojami dviejų tipų objektai: besimokantysis ir klasifikatoriai. Besimokantieji atsižvelgia į klasės duomenis ir pateikia klasifikatorių. Regresijos metodai yra labai panašūs į klasifikavimą Orange, ir abu yra skirti prižiūrimam duomenų gavybai ir reikalauja klasės lygio duomenų. Ansamblių mokymasis sujungia atskirų modelių prognozes tikslumui gauti. Modelis gali būti gautas iš skirtingų mokymo duomenų arba naudoti skirtingus besimokančiųjų tuos pačius duomenų rinkinius.
Besimokantieji taip pat gali būti įvairinami keičiant jų parametrų rinkinius. Oranžinės spalvos ansambliai tiesiog apgaubia mokinius. Jie elgiasi kaip bet kuris kitas besimokantysis. Remdamiesi duomenimis, jie pateikia modelius, kurie gali numatyti bet kurio duomenų egzemplioriaus rezultatus.
2. SAS duomenų gavyba:
SAS reiškia Statistinės analizės sistemą. Tai SAS instituto produktas, sukurtas analitikai ir duomenų valdymui. SAS gali išgauti duomenis, juos keisti, tvarkyti informaciją iš įvairių šaltinių ir analizuoti statistiką. Ji siūlo grafinę vartotojo sąsają netechniniams vartotojams.
SAS duomenų gavėjas leidžia vartotojams analizuoti didelius duomenis ir pateikti tikslią įžvalgą, kad būtų galima laiku priimti sprendimus. SAS turi paskirstytos atminties apdorojimo architektūrą, kurią galima labai keisti. Jis tinka duomenų gavybos, optimizavimo ir teksto gavybos tikslams.
3. DataMelt duomenų gavyba:
DataMelt yra skaičiavimo ir vizualizavimo aplinka, siūlanti interaktyvią duomenų analizės ir vizualizavimo struktūrą. Jis pirmiausia skirtas studentams, inžinieriams ir mokslininkams. Jis taip pat žinomas kaip DMelt.
DMelt yra kelių platformų programa, parašyta JAVA. Jis gali veikti bet kurioje operacinėje sistemoje, kuri yra suderinama su JVM (Java Virtual Machine). Jį sudaro gamtos mokslų ir matematikos bibliotekos.
2D/3D brėžiniams braižyti naudojamos mokslinės bibliotekos.
Matematinės bibliotekos naudojamos atsitiktinių skaičių generavimui, algoritmams, kreivių pritaikymui ir kt.
DMelt gali būti naudojamas didelės apimties duomenų analizei, duomenų gavybai ir statistinei analizei. Jis plačiai naudojamas gamtos moksluose, finansų rinkose ir inžinerijoje.
4. Barškutis:
Ratte yra duomenų gavybos įrankis, pagrįstas GUI. Jis naudoja R stats programavimo kalbą. Rattle atskleidžia statinę R galią, siūlydamas reikšmingas duomenų gavybos funkcijas. Nors „Rattle“ turi išsamią ir gerai išvystytą vartotojo sąsają, jame yra integruotas žurnalo kodo skirtukas, kuris sukuria pasikartojantį kodą bet kuriai GUI operacijai.
„Rattle“ sukurtą duomenų rinkinį galima peržiūrėti ir redaguoti. Rattle suteikia kitai galimybei peržiūrėti kodą, naudoti jį įvairiems tikslams ir išplėsti kodą be jokių apribojimų.
5. Rapid Miner:
„Rapid Miner“ yra viena iš populiariausių nuspėjamosios analizės sistemų, kurias sukūrė bendrovė tokiu pat pavadinimu kaip ir „Rapid Miner“. Jis parašytas JAVA programavimo kalba. Ji siūlo integruotą teksto gavybos, gilaus mokymosi, mašininio mokymosi ir nuspėjamosios analizės aplinką.
Prietaisas gali būti naudojamas įvairioms programoms, įskaitant įmonės taikomąsias programas, komercines programas, mokslinius tyrimus, švietimą, mokymą, programų kūrimą, mašininį mokymąsi.
„Rapid Miner“ teikia serverį vietoje, taip pat viešoje ar privačioje debesų infrastruktūroje. Jo pagrindas yra kliento / serverio modelis. Greitas miner yra su šablonais pagrįstomis sistemomis, kurios leidžia greitai pristatyti su keliomis klaidomis (kurių dažniausiai tikimasi rankinio kodavimo rašymo procese)