Unter Data Mining versteht man eine Reihe von Techniken, die spezifische Algorithmen, statische Analysen, künstliche Intelligenz und Datenbanksysteme nutzen, um Daten aus verschiedenen Dimensionen und Perspektiven zu analysieren.
Data-Mining-Tools haben das Ziel, Muster/Trends/Gruppierungen in großen Datenmengen zu entdecken und Daten in verfeinerte Informationen umzuwandeln.
Dabei handelt es sich um ein Framework wie Rstudio oder Tableau, mit dem Sie verschiedene Arten von Data-Mining-Analysen durchführen können.
Wir können verschiedene Algorithmen wie Clustering oder Klassifizierung auf Ihren Datensatz anwenden und die Ergebnisse selbst visualisieren. Es handelt sich um ein Framework, das uns bessere Einblicke in unsere Daten und das Phänomen, das diese Daten darstellen, bietet. Ein solches Framework wird als Data-Mining-Tool bezeichnet.
Der Markt für Data-Mining-Tools glänzt: Laut dem neuesten Bericht von ReortLinker wird festgestellt, dass der Markt an der Spitze stehen wird 1 Milliarde Dollar im Umsatz von 2023 , aufwärts von 591 $ Millionen in 2018
Wer ist Urfi Javed?
Dies sind die beliebtesten Data-Mining-Tools:
1. Orange Data Mining:
Orange ist eine perfekte Software-Suite für maschinelles Lernen und Data Mining. Es unterstützt die Visualisierung und ist eine Software, die auf Komponenten basiert, die in der Computersprache Python geschrieben und im Bioinformatiklabor der Fakultät für Computer- und Informationswissenschaften der Universität Ljubljana, Slowenien, entwickelt wurden.
Da es sich um eine komponentenbasierte Software handelt, werden die Komponenten von Orange „Widgets“ genannt. Diese Widgets reichen von der Vorverarbeitung und Datenvisualisierung bis hin zur Bewertung von Algorithmen und prädiktiver Modellierung.
Widgets bieten wichtige Funktionalitäten wie:
- Datentabelle anzeigen und Funktionen auswählen können
- Datenlesen
- Trainingsprädiktoren und Vergleich von Lernalgorithmen
- Visualisierung von Datenelementen usw.
Darüber hinaus bietet Orange eine interaktivere und angenehmere Atmosphäre für langweilige Analysetools. Die Bedienung ist ziemlich aufregend.
Java hat als nächstes
Warum Orange?
Die orangefarbenen Daten werden schnell in das gewünschte Muster formatiert, und die Widgets können problemlos an die gewünschte Stelle übertragen werden. Orange ist für Benutzer sehr interessant. Orange ermöglicht seinen Benutzern, in kurzer Zeit intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem es die Daten schnell vergleicht und analysiert. Es handelt sich um eine gute Open-Source-Datenvisualisierung und -auswertung, die sowohl Anfänger als auch Profis betrifft. Data Mining kann über visuelle Programmierung oder Python-Skripting durchgeführt werden. Viele Analysen sind über die visuelle Programmierschnittstelle (Drag-and-Drop in Verbindung mit Widgets) möglich und viele visuelle Tools wie Balkendiagramme, Streudiagramme, Bäume, Dendrogramme und Wärmekarten werden unterstützt. Eine beträchtliche Anzahl von Widgets (mehr als 100) wird in der Regel unterstützt.
Das Instrument verfügt über Komponenten für maschinelles Lernen, Add-ons für Bioinformatik und Text Mining und ist vollgepackt mit Funktionen für die Datenanalyse. Dies wird auch als Python-Bibliothek verwendet.
Python-Skripte können weiterhin in einem Terminalfenster, einer integrierten Umgebung wie PyCharmand PythonWin oder PR-Shells wie iPython ausgeführt werden. Orange besteht aus einer Canvas-Oberfläche, auf der der Benutzer Widgets platziert und einen Datenanalyse-Workflow erstellt. Das Widget schlägt grundlegende Operationen vor, zum Beispiel das Lesen der Daten, das Anzeigen einer Datentabelle, das Auswählen von Funktionen, das Trainieren von Prädiktoren, das Vergleichen von Lernalgorithmen, das Visualisieren von Datenelementen usw. Orange läuft auf Windows, Mac OS X und einer Vielzahl von Linux-Betriebssystemen . Orange verfügt über mehrere Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen.
system.out.println
Orange kann Dokumente in nativen und anderen Datenformaten lesen. Orange widmet sich Techniken des maschinellen Lernens zur Klassifizierung oder zum überwachten Data Mining. Bei der Klassifizierung werden zwei Arten von Objekten verwendet: Lernende und Klassifikatoren. Die Lernenden berücksichtigen Daten auf Klassenebene und geben einen Klassifikator zurück. Regressionsmethoden sind der Klassifizierung in Orange sehr ähnlich und beide sind für überwachtes Data Mining konzipiert und erfordern Daten auf Klassenebene. Das Lernen von Ensembles kombiniert die Vorhersagen einzelner Modelle für einen Präzisionsgewinn. Das Modell kann entweder aus unterschiedlichen Trainingsdaten stammen oder unterschiedliche Lernende mit denselben Datensätzen verwenden.
Die Lernenden können auch durch die Änderung ihrer Parametersätze abwechslungsreicher gestaltet werden. In Orange sind Ensembles lediglich eine Hülle um die Lernenden. Sie verhalten sich wie jeder andere Lernende. Basierend auf den Daten geben sie Modelle zurück, die die Ergebnisse jeder Dateninstanz vorhersagen können.
2. SAS-Data-Mining:
SAS steht für Statistical Analysis System. Es ist ein Produkt des SAS Institute, das für Analyse und Datenmanagement entwickelt wurde. SAS kann Daten auswerten, ändern, Informationen aus verschiedenen Quellen verwalten und Statistiken analysieren. Es bietet eine grafische Benutzeroberfläche für technisch nicht versierte Benutzer.
Mit dem SAS Data Miner können Benutzer große Datenmengen analysieren und genaue Erkenntnisse für eine zeitnahe Entscheidungsfindung liefern. SAS verfügt über eine verteilte Speicherverarbeitungsarchitektur, die hoch skalierbar ist. Es eignet sich für Data-Mining-, Optimierungs- und Text-Mining-Zwecke.
3. DataMelt Data Mining:
DataMelt ist eine Berechnungs- und Visualisierungsumgebung, die eine interaktive Struktur für die Datenanalyse und -visualisierung bietet. Es richtet sich in erster Linie an Studierende, Ingenieure und Wissenschaftler. Es ist auch als DMelt bekannt.
DMelt ist ein in JAVA geschriebenes Multiplattform-Dienstprogramm. Es kann auf jedem Betriebssystem ausgeführt werden, das mit JVM (Java Virtual Machine) kompatibel ist. Es besteht aus naturwissenschaftlichen und mathematischen Bibliotheken.
Für die Erstellung der 2D/3D-Plots werden wissenschaftliche Bibliotheken genutzt.
Mathematische Bibliotheken werden zur Zufallszahlengenerierung, Algorithmen, Kurvenanpassung usw. verwendet.
DMelt kann für die Analyse großer Datenmengen, Data Mining und statistische Analysen verwendet werden. Es wird häufig in den Naturwissenschaften, auf den Finanzmärkten und im Ingenieurwesen eingesetzt.
4. Rasseln:
Ratte ist ein Data-Mining-Tool, das auf GUI basiert. Es verwendet die Programmiersprache R Stats. Rattle macht die statische Leistungsfähigkeit von R deutlich, indem es wichtige Data-Mining-Funktionen bietet. Während Rattle über eine umfassende und gut entwickelte Benutzeroberfläche verfügt, verfügt es über eine integrierte Protokollcode-Registerkarte, die doppelten Code für jeden GUI-Vorgang erzeugt.
Der von Rattle erstellte Datensatz kann eingesehen und bearbeitet werden. Rattle bietet dem anderen die Möglichkeit, den Code zu überprüfen, ihn für viele Zwecke zu verwenden und den Code ohne Einschränkungen zu erweitern.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner ist eines der beliebtesten prädiktiven Analysesysteme des gleichnamigen Unternehmens. Es ist in der Programmiersprache JAVA geschrieben. Es bietet eine integrierte Umgebung für Text Mining, Deep Learning, maschinelles Lernen und prädiktive Analyse.
Das Instrument kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Unternehmensanwendungen, kommerzielle Anwendungen, Forschung, Bildung, Schulung, Anwendungsentwicklung und maschinelles Lernen.
Java-Generika
Rapid Miner stellt den Server sowohl vor Ort als auch in einer öffentlichen oder privaten Cloud-Infrastruktur bereit. Es basiert auf einem Client/Server-Modell. Ein Rapid Miner verfügt über vorlagenbasierte Frameworks, die eine schnelle Bereitstellung mit wenigen Fehlern ermöglichen (die beim manuellen Coding-Schreibprozess häufig zu erwarten sind).