La mineria de dades és el conjunt de tècniques que utilitzen algorismes específics, anàlisi estàtica, intel·ligència artificial i sistemes de bases de dades per analitzar dades des de diferents dimensions i perspectives.

Les eines de mineria de dades tenen l'objectiu de descobrir patrons/tendències/agrupaments entre grans conjunts de dades i transformar les dades en informació més refinada.

És un framework, com Rstudio o Tableau, que permet realitzar diferents tipus d'anàlisi de mineria de dades.

Podem realitzar diversos algorismes com ara agrupació o classificació al vostre conjunt de dades i visualitzar els resultats en si. És un marc que ens proporciona una millor visió de les nostres dades i del fenomen que representen. Aquest marc s'anomena eina de mineria de dades.

L'eina Market for Data Mining està brillant: segons l'últim informe de ReortLinker va assenyalar que el mercat superaria 1.000 milions de dòlars en vendes per 2023 , a partir de $ 591 milions en 2018

angles adjacents

Aquestes són les eines de mineria de dades més populars:

1. Orange Data Mining:

Orange és una suite de programari d'aprenentatge automàtic i mineria de dades perfecta. Admet la visualització i és un programari basat en components escrits en llenguatge informàtic Python i desenvolupat al laboratori de bioinformàtica de la facultat d'informàtica i ciències de la informació de la Universitat de Ljubljana, Eslovènia.

Com que és un programari basat en components, els components d'Orange s'anomenen 'widgets'. Aquests ginys van des del preprocessament i la visualització de dades fins a l'avaluació d'algorismes i el modelatge predictiu.

Els widgets ofereixen funcionalitats importants com ara:

mètodes matemàtics en java

• Mostra la taula de dades i permet seleccionar característiques
• Lectura de dades
• Predictors d'entrenament i comparació d'algorismes d'aprenentatge
• Visualització d'elements de dades, etc.

A més, Orange ofereix un ambient més interactiu i agradable a les eines analítiques avorrides. És molt emocionant operar.

Per què taronja?

Les dades arriben a taronja es formen ràpidament amb el patró desitjat i moure els ginys es pot transferir fàcilment quan sigui necessari. Orange és força interessant per als usuaris. Orange permet als seus usuaris prendre decisions més intel·ligents en poc temps comparant i analitzant les dades ràpidament. És una bona visualització de dades de codi obert, així com una avaluació que preocupa a principiants i professionals. La mineria de dades es pot realitzar mitjançant programació visual o script Python. Moltes anàlisis són factibles a través de la seva interfície de programació visual (arrossegar i deixar anar connectat amb ginys) i moltes eines visuals solen ser compatibles, com ara gràfics de barres, diagrames de dispersió, arbres, dendrogrames i mapes de calor. Acostuma a ser compatible amb una quantitat substancial de ginys (més de 100).

L'instrument té components d'aprenentatge automàtic, complements per a bioinformàtica i mineria de text, i està ple de funcions per a l'anàlisi de dades. Això també s'utilitza com a biblioteca Python.

Els scripts de Python es poden seguir executant en una finestra de terminal, un entorn integrat com PyCharm i PythonWin, pr shells com iPython. Orange consta d'una interfície de llenç on l'usuari col·loca ginys i crea un flux de treball d'anàlisi de dades. El giny proposa operacions fonamentals, per exemple, llegir les dades, mostrar una taula de dades, seleccionar funcions, entrenar predictors, comparar algorismes d'aprenentatge, visualitzar elements de dades, etc. Orange funciona amb Windows, Mac OS X i una varietat de sistemes operatius Linux. . Orange ve amb múltiples algorismes de classificació i regressió.

Orange pot llegir documents en formats de dades natius i altres. Orange es dedica a les tècniques d'aprenentatge automàtic per a la classificació o la mineria de dades supervisada. Hi ha dos tipus d'objectes utilitzats en la classificació: aprenent i classificadors. Els alumnes consideren les dades a nivell de classe i tornen un classificador. Els mètodes de regressió són molt semblants a la classificació a Orange, i tots dos estan dissenyats per a la mineria de dades supervisada i requereixen dades a nivell de classe. L'aprenentatge de conjunts combina les prediccions de models individuals per obtenir un guany de precisió. El model pot provenir de diferents dades de formació o utilitzar diferents aprenents en els mateixos conjunts de dades.

Els estudiants també es poden diversificar modificant els seus conjunts de paràmetres. En taronja, els conjunts són simplement embolcalls al voltant dels estudiants. Actuen com qualsevol altre aprenent. A partir de les dades, tornen models que poden predir els resultats de qualsevol instància de dades.

longitud de cadena java

2. Mineria de dades de SAS:

SAS significa Statistical Analysis System. És un producte de l'Institut SAS creat per a l'anàlisi i la gestió de dades. SAS pot extreure dades, canviar-les, gestionar informació de diverses fonts i analitzar estadístiques. Ofereix una interfície d'usuari gràfica per a usuaris no tècnics.

El miner de dades SAS permet als usuaris analitzar grans dades i proporcionar una visió precisa per a la presa de decisions oportunes. SAS té una arquitectura de processament de memòria distribuïda que és altament escalable. És adequat per a la mineria de dades, optimització i mineria de text.

3. DataMelt Data Mining:

DataMelt és un entorn de càlcul i visualització que ofereix una estructura interactiva per a l'anàlisi i la visualització de dades. Està dissenyat principalment per a estudiants, enginyers i científics. També es coneix com DMelt.

mamta kulkarni

DMelt és una utilitat multiplataforma escrita en JAVA. Es pot executar en qualsevol sistema operatiu que sigui compatible amb JVM (Java Virtual Machine). Consta de biblioteques de ciències i matemàtiques.

Biblioteques científiques:
Les biblioteques científiques s'utilitzen per dibuixar els diagrames 2D/3D.Biblioteques matemàtiques:
Les biblioteques matemàtiques s'utilitzen per a la generació de números aleatoris, algorismes, ajustament de corbes, etc.

DMelt es pot utilitzar per a l'anàlisi del gran volum de dades, la mineria de dades i l'anàlisi estadística. S'utilitza àmpliament en ciències naturals, mercats financers i enginyeria.

4. Sonall:

Ratte és una eina de mineria de dades basada en GUI. Utilitza el llenguatge de programació R stats. Rattle exposa la potència estàtica de R oferint funcions importants de mineria de dades. Tot i que el sonall té una interfície d'usuari completa i ben desenvolupada, té una pestanya de codi de registre integrada que produeix codi duplicat per a qualsevol operació de la GUI.

java genera un nombre aleatori

El conjunt de dades produït per Rattle es pot veure i editar. Rattle ofereix a l'altra facilitat per revisar el codi, utilitzar-lo per a molts propòsits i ampliar el codi sense cap restricció.

5. Rapid Miner:

Rapid Miner és un dels sistemes d'anàlisi predictiva més populars creats per l'empresa amb el mateix nom que el Rapid Miner. Està escrit en llenguatge de programació JAVA. Ofereix un entorn integrat per a la mineria de text, l'aprenentatge profund, l'aprenentatge automàtic i l'anàlisi predictiva.

L'instrument es pot utilitzar per a una àmplia gamma d'aplicacions, incloses aplicacions d'empresa, aplicacions comercials, investigació, educació, formació, desenvolupament d'aplicacions, aprenentatge automàtic.

Rapid Miner proporciona el servidor tant a la infraestructura del núvol pública com privada. Té un model client/servidor com a base. Un miner ràpid ve amb marcs basats en plantilles que permeten un lliurament ràpid amb pocs errors (que s'espera habitualment en el procés d'escriptura de codificació manual)