Introduzione al software di data mining
Il data mining è un processo di analisi dei dati, identificazione di schemi e conversione di dati non strutturati in dati strutturati (dati organizzati in righe e colonne) per utilizzarli per il processo decisionale relativo alle attività. È un processo per estrarre grandi dati non strutturati da vari database. Il data mining è una scienza interdisciplinare che ha algoritmi matematici e informatici utilizzati da una macchina. Il software di data mining aiuta l'utente ad analizzare i dati da diversi database e rilevare il modello. L'obiettivo di base degli strumenti di data mining è trovare, estrarre e perfezionare i dati e quindi distribuire le informazioni.
Funzionalità degli strumenti di data mining
- Facile da usare: il software di data mining ha un'interfaccia utente grafica (GUI) facile da usare che aiuta l'utente ad analizzare i dati in modo efficiente.
- Pre-elaborazione: la pre-elaborazione dei dati è un passaggio necessario. Include pulizia dei dati, trasformazione dei dati, normalizzazione e integrazione dei dati.
- Elaborazione scalabile: il software di data mining consente l'elaborazione scalabile, ovvero il software è scalabile in base alla dimensione dei dati e al numero di utenti.
- Alte prestazioni: il software di data mining aumenta le capacità prestazionali e crea un ambiente che genera rapidamente risultati.
- Rilevamento di anomalie: aiutano a identificare dati insoliti che potrebbero contenere errori o richiedere ulteriori approfondimenti.
- Apprendimento delle regole di associazione: il software di data mining utilizza l'apprendimento delle regole di associazione che identifica la relazione tra variabili.
- Clustering: è un processo di raggruppamento di dati simili in un modo o nell'altro.
- Classificazione: è il processo di generalizzazione della struttura nota e quindi di applicazione a nuovi dati.
- Regressione: è compito di stimare le relazioni tra set di dati o dati.
- Riepilogo dei dati: gli strumenti di data mining sono in grado di comprimere o riepilogare i dati in una rappresentazione informativa. Questo software fornisce strumenti interattivi di preparazione dei dati.
Diversi software di data mining
Di seguito sono riportati alcuni dei migliori software di data mining:
1. Data mining di Orange
È uno strumento di analisi e visualizzazione dei dati open source. In questo, il data mining viene eseguito tramite script Python e programmazione visiva. Contiene funzionalità di analisi dei dati e componenti per l'apprendimento automatico e l'estrazione del testo.
2. Ambiente software R
R è un ambiente software gratuito per la grafica e l'elaborazione statistica. Può funzionare su varie piattaforme UNIX, MacOS e Windows. È una suite di funzionalità software per il calcolo, la visualizzazione grafica e la manipolazione dei dati.
3. Data mining di Weka
È una raccolta di algoritmi di machine learning per eseguire attività di data mining. Gli algoritmi possono essere chiamati utilizzando il codice Java oppure possono essere applicati direttamente al set di dati. È scritto in Java e contiene funzionalità come machine learning, preelaborazione, data mining, clustering, regressione, classificazione, visualizzazione e selezione degli attributi.
4. SpagoBI Business Intelligence
È una suite di business intelligence open source. Offre funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati, una vasta gamma di funzioni analitiche e un livello semantico funzionale. I vari moduli della suite SpagoBI sono SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server e SpagoBI Meta.
5. Anaconda
È una piattaforma di scienza dei dati aperta. È una distribuzione ad alte prestazioni di R e Python. Include pacchetti di R, Scala e Python per il data mining, le statistiche, l'apprendimento profondo, la simulazione e l'ottimizzazione, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi delle immagini.
6. Shogun
È un toolbox gratuito e open source. Ha varie strutture dati e algoritmi per problemi di apprendimento automatico. Il suo focus principale è su macchine kernel come macchine vettoriali di supporto. Consente all'utente di combinare facilmente classi di algoritmi, rappresentazioni multiple di dati e strumenti generici. Consente l'implementazione completa dei modelli nascosti di Markov.
7. DataMelt
È un software per statistiche, calcolo numerico, visualizzazione scientifica e analisi di big data. È una piattaforma computazionale. Può utilizzare diversi linguaggi di programmazione su vari sistemi operativi.
8. Natural Language Toolkit
È una piattaforma per l'implementazione di programmi Python per lavorare con i dati del linguaggio umano. Ha un'interfaccia facile da usare. Fornisce risorse come WordNet e ha una suite di librerie per l'elaborazione del testo e un forum di discussione. È utile per studenti, ingegneri, ricercatori, linguisti e utenti del settore.
9. Apache Mahout
Il suo obiettivo principale è quello di creare rapidamente un ambiente per la creazione di applicazioni di apprendimento automatico scalabili. Contiene vari algoritmi per Apache Spark, Scala e Apache Flink. È implementato su Apache Hadoop e utilizza MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Rappresenta un linguaggio di alto livello creato per i calcoli numerici. Funziona su un'interfaccia a riga di comando e quindi consente agli utenti di risolvere numericamente problemi lineari e non lineari utilizzando un linguaggio compatibile con Matlab. Offre funzionalità come strumenti di visualizzazione. Funziona su Windows, macOS, GNU / Linux e BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Fornisce un ambiente integrato per l'apprendimento automatico, la preparazione dei dati, l'estrazione del testo e l'apprendimento profondo. È utilizzato per applicazioni commerciali e aziendali, ricerca, formazione, istruzione e prototipazione rapida. Supporta la preparazione dei dati, la visualizzazione dei modelli e l'ottimizzazione.
12. GraphLab Create
È una piattaforma di apprendimento automatico per creare un'applicazione predittiva che include la pulizia dei dati, la formazione del modello e lo sviluppo di funzionalità. Queste applicazioni forniscono previsioni per casi d'uso di rilevamento di frodi, analisi del sentiment e previsione di churn.
13. Lavastorm Analytics Engine
È una soluzione di scoperta di dati visivi che consente di integrare rapidamente diversi dati e di rilevare continuamente anomalie, anomalie. Offre la funzionalità self-service per gli utenti aziendali. Fornisce funzionalità come trasformare, acquisire e combinare i dati senza pre-pianificazione e scripting.
14. Scikit-learn
È una libreria di apprendimento automatico open source per la programmazione Python. Fornisce diversi algoritmi di classificazione, clustering e regressione tra cui foreste casuali, K-medie e macchine vettoriali di supporto. L'IT è progettato per funzionare con le librerie Python come NumPy e SciPy.
Conclusione
Questo articolo contiene una breve introduzione al software di data mining. Questi software aiutano gli utenti a svolgere attività di data mining in modo efficiente e rapido. Se una persona vuole costruire la sua carriera nel data mining, questi strumenti sono altamente raccomandati.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida al software di data mining. Qui abbiamo discusso i concetti, le caratteristiche e alcuni diversi software di data mining. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più -
- Che cos'è la violazione dei dati?
- Che cos'è l'elaborazione dei dati?
- Che cos'è un data warehouse?
- Che cos'è la visualizzazione dei dati
- Componenti dell'architettura di data mining