Введение в программное обеспечение интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа данных, выявления закономерностей и преобразования неструктурированных данных в структурированные данные (данные, организованные в строки и столбцы) для использования их для принятия решений, связанных с бизнесом. Это процесс извлечения больших неструктурированных данных из различных баз данных. Интеллектуальный анализ данных - это междисциплинарная наука, в которой используются математические и компьютерные алгоритмы, используемые машиной. Data Mining Software помогает пользователю анализировать данные из разных баз данных и выявлять закономерности. Основная цель инструментов интеллектуального анализа данных состоит в том, чтобы находить, извлекать и уточнять данные, а затем распространять информацию.
Особенности инструментов интеллектуального анализа данных
- Простота в использовании: программное обеспечение для интеллектуального анализа данных имеет простой в использовании графический интерфейс пользователя (GUI), который помогает пользователю эффективно анализировать данные.
- Предварительная обработка: предварительная обработка данных является необходимым шагом. Включает в себя очистку данных, преобразование данных, нормализацию данных и интеграцию данных.
- Масштабируемая обработка. Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных обеспечивает масштабируемую обработку, т.е. программное обеспечение масштабируется в зависимости от размера данных и количества пользователей.
- Высокая производительность: программное обеспечение для интеллектуального анализа данных повышает производительность и создает среду, которая быстро генерирует результаты.
- Обнаружение аномалий: они помогают идентифицировать необычные данные, которые могут содержать ошибки или требуют дальнейшего изучения.
- Изучение правил ассоциации: программное обеспечение интеллектуального анализа данных использует изучение правил ассоциации, которое идентифицирует связь между переменными.
- Кластеризация: это процесс группировки данных, которые так или иначе похожи.
- Классификация: это процесс обобщения известной структуры и последующего ее применения к новым данным.
- Регрессия: это задача оценки взаимосвязей между наборами данных или данными.
- Суммирование данных. Инструменты интеллектуального анализа данных способны сжимать или суммировать данные в информативное представление. Это программное обеспечение предоставляет интерактивные инструменты для подготовки данных.
Различное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных
Ниже приведены некоторые из лучших программ для интеллектуального анализа данных:
1. Orange Data Mining
Это инструмент для анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом. В этом интеллектуальный анализ данных осуществляется посредством сценариев Python и визуального программирования. Он содержит функции для анализа данных и компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа текста.
2. Программная среда R
R является свободной программной средой для графики и статистических вычислений. Он может работать на различных платформах UNIX, MacOS и Windows. Это набор программных средств для расчета, графического отображения и обработки данных.
3. Weka Data Mining
Это набор алгоритмов машинного обучения для выполнения задач интеллектуального анализа данных. Алгоритмы можно вызывать с использованием кода Java или их можно напрямую применять к набору данных. Он написан на Java и содержит такие функции, как машинное обучение, предварительная обработка, интеллектуальный анализ данных, кластеризация, регрессия, классификация, визуализация и выбор атрибутов.
4. SpagoBI Business Intelligence
Это пакет бизнес-аналитики с открытым исходным кодом. Он предлагает расширенные возможности визуализации данных, широкий спектр аналитических функций и функциональный семантический уровень. Различные модули пакета SpagoBI - это SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server и SpagoBI Meta.
5. Анаконда
Это открытая научная платформа данных. Это высокопроизводительный дистрибутив R и Python. Он включает в себя пакеты R, Scala и Python для интеллектуального анализа данных, статистики, глубокого изучения, моделирования и оптимизации, обработки естественного языка и анализа изображений.
6. Сёгун
Это бесплатный набор инструментов с открытым исходным кодом. Он имеет различные структуры данных и алгоритмы для задач машинного обучения. Основное внимание уделяется машинам ядра, таким как машины опорных векторов. Это позволяет пользователю легко комбинировать классы алгоритмов, несколько представлений данных и инструменты общего назначения. Это позволяет полную реализацию скрытых марковских моделей.
7. DataMelt
Это программное обеспечение для статистики, численных расчетов, научной визуализации и анализа больших данных. Это вычислительная платформа. Он может использовать разные языки программирования в разных операционных системах.
8. Инструментарий естественного языка
Это платформа для реализации программ на Python для работы с данными на человеческом языке. Имеет простой в использовании интерфейс. Он предоставляет такие ресурсы, как WordNet, имеет набор библиотек для обработки текста и дискуссионный форум. Это полезно для студентов, инженеров, исследователей, лингвистов и пользователей отрасли.
9. Апач Махоут
Его основная цель - создать среду для быстрого создания масштабируемых приложений машинного обучения. Он содержит различные алгоритмы для Apache Spark, Scala и Apache Flink. Он реализован на Apache Hadoop и использует MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Он представляет собой язык высокого уровня, созданный для численных расчетов. Он работает на интерфейсе командной строки и, следовательно, позволяет пользователям решать линейные и нелинейные задачи численно, используя язык, совместимый с Matlab. Он предлагает такие функции, как инструменты визуализации. Он работает на Windows, MacOS, GNU / Linux и BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Он обеспечивает интегрированную среду для машинного обучения, подготовки данных, интеллектуального анализа текста и глубокого обучения. Он используется для коммерческих и бизнес-приложений, исследований, обучения, образования и быстрого прототипирования. Он поддерживает подготовку данных, визуализацию модели и оптимизацию.
12. GraphLab Create
Это платформа машинного обучения для создания прогностического приложения, которое включает в себя очистку данных, обучение модели и разработку функций. Эти приложения предоставляют прогнозы для случаев использования мошенничества, анализа настроений и прогнозирования оттока клиентов.
13. Lavastorm Analytics Engine
Это решение для визуального обнаружения данных, которое позволяет быстро интегрировать разнообразные данные и непрерывно обнаруживать выбросы, аномалии. Он предлагает возможность самообслуживания для бизнес-пользователей. Он предоставляет такие функции, как преобразование, сбор и объединение данных без предварительного планирования и создания сценариев.
14. Scikit-Learn
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для программирования на Python. Он предоставляет различные алгоритмы классификации, кластеризации и регрессии, включая случайные леса, K-средние и машины опорных векторов. Он создан для работы с библиотеками Python, такими как NumPy и SciPy.
Вывод
Эта статья содержит краткое введение в программное обеспечение для интеллектуального анализа данных. Это программное обеспечение помогает пользователям эффективно и быстро выполнять задачи интеллектуального анализа данных. Если человек хочет построить свою карьеру в области интеллектуального анализа данных, настоятельно рекомендуется использовать эти инструменты.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по программному обеспечению Data Mining. Здесь мы обсудили концепции, функции и некоторые другие программы для интеллектуального анализа данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое нарушение данных?
- Что такое обработка данных?
- Что такое хранилище данных?
- Что такое визуализация данных
- Компоненты архитектуры интеллектуального анализа данных