Introducere în software-ul de extragere a datelor
Exploatarea datelor este un proces de analiză a datelor, identificarea tiparelor și transformarea datelor nestructurate în date structurate (date organizate în rânduri și coloane) pentru a le utiliza pentru luarea deciziilor legate de afaceri. Este un proces de extragere a datelor mari nestructurate din diverse baze de date. Minerirea datelor este o știință interdisciplinară care are algoritmi de matematică și informatică folosiți de o mașină. Software-ul Data Mining ajută utilizatorul să analizeze date din diferite baze de date și să detecteze modelul. Scopul de bază al instrumentelor de extragere a datelor este găsirea, extragerea și perfecționarea datelor și apoi distribuirea informațiilor.
Caracteristici ale instrumentelor de extragere a datelor
- Ușor de utilizat: software-ul de extragere a datelor are o interfață grafică ușor de utilizat (GUI) care ajută utilizatorul să analizeze eficient datele.
- Pre-procesare: Pre-procesarea datelor este un pas necesar. Include curățarea datelor, transformarea datelor, normalizarea datelor și integrarea datelor.
- Prelucrare scalabilă: software-ul de extragere a datelor permite procesarea scalabilă, adică software-ul poate fi modificat pe dimensiunea datelor și a numărului de utilizatori.
- Performanță înaltă: software-ul de extragere a datelor crește capacitățile de performanță și creează un mediu care generează rapid rezultate.
- Detectarea anomaliilor: acestea ajută la identificarea datelor neobișnuite care ar putea avea erori sau ar trebui să fie investigate în continuare.
- Asocierea regulilor de asociere: utilizarea software-ului de extragere a datelor Învățarea regulilor de asociere care identifică relația dintre variabile.
- Clustering: este un proces de grupare a datelor care sunt similare într-un fel sau altul.
- Clasificare: este procesul de generalizare a structurii cunoscute și apoi de aplicare a acesteia la date noi.
- Regresie: este sarcina de a estima relațiile dintre seturi de date sau date.
- Rezumarea datelor: Instrumentele de extragere a datelor sunt capabile să comprimeze sau să rezume datele într-o reprezentare informativă. Acest software oferă instrumente interactive de pregătire a datelor.
Diferite programe de extragere a datelor
Mai jos sunt câteva dintre cele mai importante programe de extragere a datelor:
1. Orange Data Mining
Este un instrument de vizualizare și vizualizare a datelor open source. În acest sens, extragerea datelor se face prin scripturi Python și programare vizuală. Conține caracteristici pentru analiza datelor și componente pentru învățarea mașinii și extragerea textului.
2. Mediu software R
R este un mediu software gratuit pentru grafică și calcul statistic. Poate rula pe diverse platforme UNIX, MacOS și Windows. Este o suită de facilități software pentru calcul, afișare grafică și manipulare a datelor.
3. Weka Data Mining
Este o colecție de algoritmi de învățare automată pentru a efectua sarcini de extragere a datelor. Algoritmii pot fi numiți folosind cod Java sau pot fi aplicați direct la setul de date. Este scris în Java și conține caracteristici precum învățarea automată, preprocesarea, extragerea datelor, clustering, regresie, clasificare, vizualizare și selectarea atributelor.
4. SpagoBI Business Intelligence
Este o suită de informații de afaceri open-source. Oferă funcții avansate de vizualizare a datelor, o gamă largă de funcții analitice și un strat semantic funcțional. Diferitele module ale suitei SpagoBI sunt SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server și SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Este o platformă open data science science. Este o distribuție de înaltă performanță a lui R și Python. Include pachete de R, Scala și Python pentru extragerea datelor, statistici, învățare profundă, simulare și optimizare, procesarea limbajului natural și analiza imaginilor.
6. Shogun
Este o cutie de instrumente gratuită, cu sursă deschisă. Are diverse structuri de date și algoritmi pentru probleme de învățare automată. Principala sa atenție este pe mașinile de sâmbure, cum ar fi mașinile de susținere. Permite utilizatorului să combine clase de algoritmi, reprezentări multiple de date și instrumente cu scop general. Permite implementarea completă a modelelor Hidden Markov.
7. DataMelt
Este un software pentru statistici, calcul numeric, vizualizare științifică și analiza datelor mari. Este o platformă de calcul. Poate folosi diferite limbaje de programare pe diverse sisteme de operare.
8. Set de instrumente pentru limbaj natural
Este o platformă pentru implementarea programelor python pentru a lucra cu date de limbaj uman. Are o interfață ușor de utilizat. Oferă resurse precum WordNet și are o suită de biblioteci de procesare a textului și un forum de discuții. Este util pentru studenți, ingineri, cercetători, lingviști și utilizatori din industrie.
9. Apache Mahout
Scopul său principal este de a crea un mediu pentru construirea rapidă a aplicațiilor de învățare automată scalabile. Conține diferiți algoritmi pentru Apache Spark, Scala și Apache Flink. Este implementat pe Apache Hadoop și folosește Paradigma MapReduce.
10. GNU Octave
Reprezintă un limbaj la nivel înalt construit pentru calcule numerice. Funcționează pe o interfață de linie de comandă și, prin urmare, permite utilizatorilor să rezolve numerele liniare și neliniare numeric folosind o limbă compatibilă cu Matlab. Acesta oferă funcții precum instrumente de vizualizare. Se rulează pe Windows, macOS, GNU / Linux și BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Oferă un mediu integrat pentru învățarea automată, pregătirea datelor, extragerea textului și învățarea profundă. Este utilizat pentru aplicații comerciale și de afaceri, cercetare, instruire, educație și prototipare rapidă. Acceptă pregătirea datelor, vizualizarea modelelor și optimizarea.
12. Creare GraphLab
Este o platformă de învățare automată pentru a crea o aplicație predictivă care include curățarea datelor, instruirea modelului și dezvoltarea funcțiilor. Aceste aplicații oferă previziuni pentru cazurile de utilizare a detectării fraudei, analizei sentimentelor și predicție a putregaiului.
13. Motorul de analiză Lavastorm
Este o soluție vizuală de descoperire a datelor care permite integrarea rapidă a datelor diverse și detectarea conturului, anomaliilor continuu. Oferă capacitatea de autoservire pentru utilizatorii de afaceri. Oferă caracteristici precum transformarea, achiziționarea și combinarea datelor fără o planificare prealabilă și scripturi.
14. Scikit-învață
Este o bibliotecă de învățare a mașinilor open-source pentru programarea Python. Acesta oferă algoritmi de clasificare, aglomerare și regresie diferite, incluzând păduri aleatorii, mijloace K și mașini vector de susținere. IT este creat pentru a funcționa cu bibliotecile Python precum NumPy și SciPy.
Concluzie
Acest articol conține o scurtă introducere a software-ului de extragere a datelor. Acest software ajută utilizatorii să efectueze sarcini de extragere a datelor în mod eficient și rapid. Dacă o persoană dorește să-și construiască cariera în minerit de date, atunci aceste instrumente sunt foarte recomandate.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru software-ul Data Mining. Aici am discutat conceptele, caracteristicile și unele programe software diferite de extragere a datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este încălcarea datelor?
- Ce este procesarea datelor?
- Ce este un depozit de date?
- Ce este vizualizarea datelor
- Componente ale arhitecturii de extragere a datelor