Eksploracja danych to zestaw technik wykorzystujących określone algorytmy, analizę statyczną, sztuczną inteligencję i systemy baz danych do analizowania danych z różnych wymiarów i perspektyw.

Narzędzia Data Mining mają na celu odkrywanie wzorców/trendów/grup w dużych zbiorach danych i przekształcanie danych w bardziej szczegółowe informacje.

algorytm Kruskala

Jest to framework, taki jak Rstudio czy Tableau, który pozwala na wykonywanie różnego rodzaju analiz eksploracji danych.

Możemy wykonać różne algorytmy, takie jak grupowanie lub klasyfikacja na Twoim zbiorze danych i wizualizować same wyniki. Jest to struktura, która zapewnia nam lepszy wgląd w nasze dane i zjawisko, które dane reprezentują. Takie ramy nazywane są narzędziem do eksploracji danych.

Narzędzie Market for Data Mining błyszczy: jak wynika z najnowszego raportu ReortLinker, rynek osiągnie szczyt 1 miliard dolarów w sprzedaży wg 2023 , w górę od 591 dolarów milion w 2018

Oto najpopularniejsze narzędzia do eksploracji danych:

1. Eksploracja danych w Orange:

Orange to doskonały pakiet oprogramowania do uczenia maszynowego i eksploracji danych. Obsługuje wizualizację i jest oprogramowaniem opartym na komponentach napisanych w języku obliczeniowym Python i opracowanym w laboratorium bioinformatycznym na wydziale informatyki i informatyki Uniwersytetu w Lublanie w Słowenii.

Ponieważ jest to oprogramowanie oparte na komponentach, komponenty Orange nazywane są „widżetami”. Widżety te obejmują przetwarzanie wstępne i wizualizację danych, ocenę algorytmów i modelowanie predykcyjne.

Widżety zapewniają istotne funkcjonalności, takie jak:

• Wyświetlanie tabeli danych i umożliwienie wyboru cech
• Odczyt danych
• Predyktory uczące i porównanie algorytmów uczących
• Wizualizacja elementów danych itp.

Poza tym Orange zapewnia bardziej interaktywną i przyjemną atmosferę dla nudnych narzędzi analitycznych. Obsługa jest dość ekscytująca.

Dlaczego pomarańczowy?

Dane w kolorze pomarańczowym są szybko formatowane do pożądanego wzorca, a przenoszenie widżetów można łatwo przenieść w razie potrzeby. Orange jest dość interesujący dla użytkowników. Orange pozwala swoim użytkownikom na podejmowanie mądrzejszych decyzji w krótkim czasie poprzez szybkie porównywanie i analizę danych. Jest to dobra wizualizacja i ocena danych typu open source, która dotyczy początkujących i profesjonalistów. Eksplorację danych można przeprowadzić za pomocą programowania wizualnego lub skryptów w języku Python. Wiele analiz jest możliwych do wykonania dzięki wizualnemu interfejsowi programowania (przeciągnij i upuść połączone z widżetami), a wiele narzędzi wizualnych jest zwykle obsługiwanych, takich jak wykresy słupkowe, wykresy rozrzutu, drzewa, dendrogramy i mapy cieplne. Obsługiwana jest znaczna liczba widżetów (ponad 100).

Instrument zawiera komponenty uczenia maszynowego, dodatki do bioinformatyki i eksploracji tekstu, a także jest wyposażony w funkcje analizy danych. Jest to również używane jako biblioteka Pythona.

Skrypty Pythona mogą działać w oknie terminala, zintegrowanym środowisku, takim jak PyCharmand PythonWin, powłokach pr, takich jak iPython. Orange składa się z interfejsu canvas, na którym użytkownik umieszcza widżety i tworzy przepływ pracy z analizą danych. Widżet proponuje podstawowe operacje, na przykład odczyt danych, pokazanie tabeli danych, wybór funkcji, uczenie predyktorów, porównywanie algorytmów uczących się, wizualizacja elementów danych itp. Orange działa na systemach Windows, Mac OS X i różnych systemach operacyjnych Linux . Orange oferuje wiele algorytmów regresji i klasyfikacji.

Orange może czytać dokumenty w natywnych i innych formatach danych. Orange specjalizuje się w technikach uczenia maszynowego do klasyfikacji lub nadzorowanej eksploracji danych. W klasyfikacji wykorzystywane są dwa typy obiektów: uczeń i klasyfikatory. Uczniowie biorą pod uwagę dane na poziomie klasy i zwracają klasyfikator. Metody regresji są bardzo podobne do klasyfikacji w Orange i obie są przeznaczone do nadzorowanej eksploracji danych i wymagają danych na poziomie klasy. Uczenie się zespołów łączy przewidywania poszczególnych modeli w celu zwiększenia precyzji. Model może pochodzić z różnych danych szkoleniowych lub wykorzystywać różnych uczniów na tych samych zestawach danych.

Uczniowie mogą być również różnicowani poprzez zmianę swoich zestawów parametrów. Na pomarańczowo zespoły po prostu otaczają uczniów. Zachowują się jak każdy inny uczeń. Na podstawie danych zwracają modele, które mogą przewidzieć wyniki dowolnej instancji danych.

jquery kliknięcie

2. Eksploracja danych SAS:

SAS oznacza system analizy statystycznej. Jest to produkt Instytutu SAS stworzony z myślą o analityce i zarządzaniu danymi. SAS może eksplorować dane, zmieniać je, zarządzać informacjami z różnych źródeł i analizować statystyki. Oferuje graficzny interfejs użytkownika dla użytkowników nietechnicznych.

Eksplorator danych SAS umożliwia użytkownikom analizowanie dużych zbiorów danych i zapewnia dokładny wgląd w potrzeby szybkiego podejmowania decyzji. SAS ma architekturę przetwarzania pamięci rozproszonej, która jest wysoce skalowalna. Nadaje się do eksploracji danych, optymalizacji i eksploracji tekstu.

3. Eksploracja danych DataMelt:

DataMelt to środowisko obliczeniowe i wizualizacyjne oferujące interaktywną strukturę do analizy i wizualizacji danych. Jest przeznaczony przede wszystkim dla studentów, inżynierów i naukowców. Znany jest również jako DMelt.

DMelt to wieloplatformowe narzędzie napisane w języku JAVA. Może działać na dowolnym systemie operacyjnym kompatybilnym z JVM (Java Virtual Machine). Składa się z bibliotek naukowych i matematycznych.

Biblioteki naukowe:
Biblioteki naukowe służą do rysowania wykresów 2D/3D.Biblioteki matematyczne:
Biblioteki matematyczne służą do generowania liczb losowych, algorytmów, dopasowywania krzywych itp.

DMelt może być używany do analizy dużej ilości danych, eksploracji danych i analiz statystycznych. Jest szeroko stosowany w naukach przyrodniczych, rynkach finansowych i inżynierii.

4. Grzechotka:

Ratte to narzędzie do eksploracji danych oparte na GUI. Używa języka programowania R stats. Rattle eksponuje statyczną moc języka R, oferując istotne funkcje eksploracji danych. Chociaż grzechotka ma kompleksowy i dobrze rozwinięty interfejs użytkownika, posiada zintegrowaną zakładkę z kodem dziennika, która generuje zduplikowany kod dla dowolnej operacji GUI.

Zbiór danych stworzony przez Rattle można przeglądać i edytować. Rattle daje drugiej osobie możliwość przeglądania kodu, używania go do wielu celów i rozszerzania kodu bez żadnych ograniczeń.

5. Szybki górnik:

Rapid Miner to jeden z najpopularniejszych systemów analizy predykcyjnej stworzony przez firmę o tej samej nazwie co Rapid Miner. Jest napisany w języku programowania JAVA. Oferuje zintegrowane środowisko do eksploracji tekstu, głębokiego uczenia się, uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej.

bash dzieli ciąg znaków na ogranicznik

Instrument może być używany do szerokiego zakresu zastosowań, w tym zastosowań firmowych, zastosowań komercyjnych, badań, edukacji, szkoleń, opracowywania aplikacji, uczenia maszynowego.

Rapid Miner dostarcza serwer on-site, jak również w infrastrukturze chmury publicznej lub prywatnej. Podstawą jest model klient/serwer. Rapid Miner jest wyposażony w struktury oparte na szablonach, które umożliwiają szybką dostawę z niewielką liczbą błędów (które są powszechnie oczekiwane w procesie ręcznego pisania kodu)