Einführung in die Data Mining-Software

Beim Data Mining werden Daten analysiert, Muster identifiziert und unstrukturierte Daten in strukturierte Daten (Daten in Zeilen und Spalten) umgewandelt, um sie für geschäftliche Entscheidungen zu verwenden. Es ist ein Prozess, um große unstrukturierte Daten aus verschiedenen Datenbanken zu extrahieren. Data Mining ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, bei der mathematische und computerwissenschaftliche Algorithmen von einer Maschine verwendet werden. Mithilfe der Data Mining-Software kann der Benutzer Daten aus verschiedenen Datenbanken analysieren und das Muster erkennen. Das grundlegende Ziel von Data Mining-Tools besteht darin, Daten zu finden, zu extrahieren und zu verfeinern und die Informationen dann zu verteilen.

Funktionen der Data Mining-Tools

  • Benutzerfreundlich : Die Data Mining-Software verfügt über eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche, mit der der Benutzer Daten effizient analysieren kann.
  • Vorverarbeitung: Die Datenvorverarbeitung ist ein notwendiger Schritt. Es umfasst Datenbereinigung, Datentransformation, Datennormalisierung und Datenintegration.
  • Skalierbare Verarbeitung: Data Mining-Software ermöglicht eine skalierbare Verarbeitung, dh die Software kann auf die Größe der Daten und die Anzahl der Benutzer skaliert werden.
  • Hohe Leistung: Data Mining-Software erhöht die Leistung und schafft eine Umgebung, die schnell Ergebnisse erzielt.
  • Anomalieerkennung: Sie helfen bei der Identifizierung ungewöhnlicher Daten, die möglicherweise fehlerhaft sind oder einer weiteren Untersuchung bedürfen.
  • Assoziationsregel-Lernen: Data Mining-Software verwendet Assoziationsregel-Lernen, das die Beziehung zwischen Variablen identifiziert.
  • Clustering: Hierbei handelt es sich um einen Vorgang zum Gruppieren von Daten, die auf die eine oder andere Weise ähnlich sind.
  • Klassifizierung: Hierbei wird die bekannte Struktur verallgemeinert und dann auf neue Daten angewendet.
  • Regression: Es ist die Aufgabe, die Beziehungen zwischen Datensätzen oder Daten zu schätzen.
  • Datenzusammenfassung: Data Mining-Tools können die Daten zu einer informativen Darstellung komprimieren oder zusammenfassen. Diese Software bietet interaktive Tools zur Datenaufbereitung.

Unterschiedliche Data Mining-Software

Nachfolgend einige der wichtigsten Data Mining-Programme:

1. Orange Data Mining

Es ist ein Open-Source-Tool zur Datenanalyse und -visualisierung. In diesem Fall erfolgt das Data Mining über Python-Skripte und visuelle Programmierung. Es enthält Funktionen für die Datenanalyse und Komponenten für maschinelles Lernen und Text Mining.

2. R Software-Umgebung

R ist eine freie Software-Umgebung für Grafik und Statistik. Es kann auf verschiedenen UNIX-Plattformen, MacOS und Windows ausgeführt werden. Es handelt sich um eine Reihe von Software-Funktionen zur Berechnung, grafischen Darstellung und Datenbearbeitung.

3. Weka Data Mining

Es ist eine Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Durchführung von Data Mining-Aufgaben. Die Algorithmen können mit Java-Code aufgerufen oder direkt auf den Datensatz angewendet werden. Es ist in Java geschrieben und enthält Funktionen wie maschinelles Lernen, Vorverarbeitung, Data Mining, Clustering, Regression, Klassifizierung, Visualisierung und Attributauswahl.

4. SpagoBI Business Intelligence

Es ist eine Open-Source-Business-Intelligence-Suite. Es bietet erweiterte Funktionen zur Datenvisualisierung, eine Vielzahl von Analysefunktionen und eine funktionale semantische Ebene. Die verschiedenen Module der SpagoBI-Suite sind SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server und SpagoBI Meta.

5. Anaconda

Es ist eine offene datenwissenschaftliche Plattform. Es ist eine Hochleistungsdistribution von R und Python. Es enthält Pakete von R, Scala und Python für Data Mining, Statistik, Deep Learning, Simulation und Optimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildanalyse.

6. Shogun

Es ist eine kostenlose Open-Source-Toolbox. Es verfügt über verschiedene Datenstrukturen und Algorithmen für Probleme beim maschinellen Lernen. Der Schwerpunkt liegt auf Kernel-Maschinen wie Support-Vector-Maschinen. Es ermöglicht dem Benutzer, Algorithmusklassen, mehrere Datendarstellungen und Allzweckwerkzeuge auf einfache Weise zu kombinieren. Es ermöglicht die vollständige Implementierung von Hidden-Markov-Modellen.

7. DataMelt

Es ist eine Software zur Statistik, numerischen Berechnung, wissenschaftlichen Visualisierung und Analyse von Big Data. Es ist eine Computerplattform. Es kann verschiedene Programmiersprachen auf verschiedenen Betriebssystemen verwenden.

8. Natural Language Toolkit

Es ist eine Plattform zum Implementieren von Python-Programmen für die Arbeit mit menschlichen Sprachdaten. Es hat einfach zu bedienende Oberfläche. Es bietet Ressourcen wie WordNet, eine Reihe von Textverarbeitungsbibliotheken und ein Diskussionsforum. Es ist nützlich für Studenten, Ingenieure, Forscher, Linguisten und Benutzer aus der Industrie.

9. Apache Mahout

Das Hauptziel ist die Schaffung einer Umgebung für die schnelle Erstellung skalierbarer Anwendungen für maschinelles Lernen. Es enthält verschiedene Algorithmen für Apache Spark, Scala und Apache Flink. Es ist auf Apache Hadoop implementiert und verwendet das MapReduce-Paradigma.

10. GNU Octave

Es ist eine Hochsprache für numerische Berechnungen. Es funktioniert auf einer Befehlszeilenschnittstelle und ermöglicht es Benutzern, lineare und nichtlineare Probleme numerisch mit einer Sprache zu lösen, die mit Matlab kompatibel ist. Es bietet Funktionen wie Visualisierungstools. Es läuft unter Windows, MacOS, GNU / Linux und BSD.

11. RapidMiner Starter Edition:

Es bietet eine integrierte Umgebung für maschinelles Lernen, Datenaufbereitung, Text Mining und Deep Learning. Es wird für kommerzielle und geschäftliche Anwendungen, Forschung, Schulung, Ausbildung und Rapid Prototyping verwendet. Es unterstützt die Datenaufbereitung, Modellvisualisierung und -optimierung.

12. GraphLab Create

Es ist eine Plattform für maschinelles Lernen zur Erstellung einer Predictive-Anwendung, die die Datenbereinigung, das Trainieren des Modells und die Entwicklung von Funktionen umfasst. Diese Anwendungen bieten Vorhersagen für Anwendungsfälle der Betrugserkennung, Stimmungsanalyse und Abwanderungsvorhersage.

13. Lavastorm Analytics Engine

Es ist eine visuelle Datenerkennungslösung, die es ermöglicht, verschiedene Daten schnell zu integrieren und Ausreißer und Anomalien kontinuierlich zu erkennen. Es bietet die Self-Service-Funktion für Geschäftsanwender. Es bietet Funktionen wie das Transformieren, Erfassen und Kombinieren von Daten ohne Vorplanung und Skripterstellung.

14. Scikit lernen

Es ist eine Open-Source-Bibliothek zum maschinellen Lernen für die Python-Programmierung. Es bietet verschiedene Klassifizierungs-, Clustering- und Regressionsalgorithmen, einschließlich zufälliger Gesamtstrukturen, K-Means und Support-Vektor-Maschinen. IT ist für die Arbeit mit Python-Bibliotheken wie NumPy und SciPy ausgelegt.

Fazit

Dieser Artikel enthält eine kurze Einführung in Data Mining-Software. Mit dieser Software können Benutzer Data Mining-Aufgaben effizient und schnell ausführen. Wenn eine Person Karriere im Bereich Data Mining machen möchte, sind diese Tools sehr zu empfehlen.

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Große Daten