Me të drejtë thuhet se të dhënat janë para në botën e sotme. Së bashku me kalimin në një botë të bazuar në aplikacione vjen edhe rritja eksponenciale e të dhënave. Megjithatë, shumica e të dhënave janë të pastrukturuara dhe për këtë arsye nevojitet një proces dhe metodë për të nxjerrë informacione të dobishme nga të dhënat dhe për t'i transformuar ato në formë të kuptueshme dhe të përdorshme.
Minimi i të dhënave ose "Zbulimi i njohurive në bazat e të dhënave" është procesi i zbulimit të modeleve në grupe të mëdha të dhënash me inteligjencën artificiale, mësimin e makinerive, statistikat dhe sistemet e bazës së të dhënave.
Mjetet falas të minierës së të dhënave variojnë nga mjedise të plota të zhvillimit të modeleve si Knime dhe Orange, deri te një shumëllojshmëri bibliotekash të shkruara. në Java, C++ dhe më shpesh në Python. Ekzistojnë katër lloje detyrash që zakonisht përfshihen në minimin e të dhënave:
Duke listuar më poshtë mjetet softuerike falas për Miningjen e të Dhënave –
Lista më e mirë e mjeteve të minierave falas të të dhënave në 2022:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner, i quajtur më parë YALE (Edhe një tjetër mjedis mësimor), është një mjedis për mësimin e makinerive dhe eksperimentet e nxjerrjes së të dhënave që përdoret si për kërkime ashtu edhe për botën reale. detyrat e nxjerrjes së të dhënave. Është padyshim sistemi lider në botë me burim të hapur për nxjerrjen e të dhënave. I shkruar në gjuhën e programimit Java, ky mjet ofron analiza të avancuara përmes kornizave të bazuara në shabllone.
Ai mundëson që eksperimentet të përbëhen nga një numër i madh operatorësh të vendosur në mënyrë arbitrare, të cilët janë të detajuar në skedarët XML dhe janë të bërë me ndërfaqen grafike të përdoruesit të Rapid Miner. Gjëja më e mirë është se përdoruesit nuk kanë nevojë të shkruajnë kode. Ai tashmë ka shumë shabllone dhe mjete të tjera që na lejojnë t'i analizojmë të dhënat me lehtësi.
2. IBM SPSS Modeler –
Tabela e punës e veglave të IBM SPSS Modeler është më e mira për të punuar në projekte në shkallë të gjerë si analitika tekstuale, dhe ndërfaqja e saj vizuale është jashtëzakonisht e vlefshme. Kjo ju lejon të gjeneroni një shumëllojshmëri të algoritmeve të minierave të të dhënave pa programim. Mund të përdoret gjithashtu për zbulimin e anomalive, rrjetet Bayesian, CARMA, regresionin Cox dhe neurale bazë punime që përdorin perceptron me shumë shtresa me mësimin e përhapjes së prapme. Jo për ata që janë të dobët.
3. Oracle Data Mining –
Një tjetër sulmues i madh në sferën e minierave të të dhënave është Oracle. Si pjesë e opsionit të tyre të bazës së të dhënave të avancuara të analitikës, miniera e të dhënave Oracle lejon përdoruesit e saj të zbulojnë njohuri, të bëjnë parashikime dhe të përdorin të dhënat e tyre Oracle. Mund të ndërtoni modele për të zbuluar sjelljen e klientëve që synojnë klientët më të mirë dhe për të zhvilluar profile.
GUI Oracle Data Miner u mundëson analistëve të të dhënave, analistëve të biznesit dhe shkencëtarëve të të dhënave të punojnë me të dhënat brenda një baze të dhënash duke përdorur një tërheqje dhe lëshim mjaft elegant zgjidhje. Ai gjithashtu mund të krijojë skriptet SQL dhe PL/SQL për automatizim, planifikim dhe vendosje në të gjithë ndërmarrjen.
4. Teradata –
Teradata njeh faktin se, megjithëse të dhënat e mëdha janë fantastike, nëse nuk dini si t'i analizoni dhe përdorni ato, është e pavlefshme. Imagjinoni të keni miliona e miliona pika të dhënash pa aftësitë për t'i kërkuar ato. Këtu hyn Teradata. Ato ofrojnë zgjidhje dhe shërbime nga skaji në fund në ruajtjen e të dhënave, të dhëna të mëdha dhe analitikë dhe aplikacione marketingu.
Teradata gjithashtu ofron një mori shërbimesh duke përfshirë zbatimin, këshillimin e biznesit, trajnimin. dhe mbështetje.
Shih gjithashtu: 36 Fakte interesante rreth Cloud Computing
5. Të dhënat e kornizuara –
Është një zgjidhje e menaxhuar plotësisht që do të thotë se nuk keni nevojë të bëni asgjë veçse të rrini duar dhe të prisni për njohuri. Të dhënat e kornizës marrin të dhëna nga bizneset dhe i kthejnë ato në njohuri dhe vendime të zbatueshme. Ata trajnojnë, optimizojnë dhe ruajnë modele të jonizuara të produkteve në renë e tyre kompjuterike dhe ofrojnë parashikime përmes një API, duke eliminuar shpenzimet e infrastrukturës. Ato ofrojnë panele kontrolli dhe mjete për analizën e skenarëve që ju tregojnë se cilat leva të kompanisë po drejtojnë metrikat që ju interesojnë.
6. Kaggle –
Kaggle është komuniteti më i madh në botë i shkencës së të dhënave. Kompanitë dhe studiuesit postojnë të dhënat e tyre dhe statisticienët dhe minatorët e të dhënave nga e gjithë bota konkurrojnë për të prodhuar modelet më të mira.
Kaggle është një platformë për konkurset e shkencës së të dhënave. Kjo ju ndihmon të zgjidhni problemet e vështira, të rekrutoni ekipe të forta dhe të përforconi fuqinë e talentit tuaj të shkencës së të dhënave.
3 hapa të punës –
7. Weka –
WEKA është shumë e sofistikuar mjeti më i mirë i nxjerrjes së të dhënave. Ai ju tregon marrëdhënie të ndryshme midis grupeve të të dhënave, grupimeve, modelimit parashikues, vizualizimit etj. Ka një numër klasifikuesish që mund të aplikoni për të marrë më shumë njohuri mbi të dhënat.
8. Rattle –
Rattle do të thotë mjeti analitik R për të mësuar lehtë. Ai paraqet përmbledhje statistikore dhe vizuale të të dhënave, i transformon të dhënat në forma që mund të modelohen lehtësisht, ndërton modele të pambikëqyrura dhe të mbikëqyrura nga të dhënat, paraqet performancën e modeleve në mënyrë grafike dhe shënon grupe të reja të dhënash.
Është ajo. një paketë mjetesh më të mira për nxjerrjen e të dhënave falas dhe me burim të hapur, e shkruar në gjuhën statistikore R duke përdorur ndërfaqen grafike Gnome. Ai funksionon nën GNU/Linux, Macintosh OS X dhe MS/Windows.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner është një platformë e përshtatshme për përdoruesit, e kuptueshme dhe gjithëpërfshirëse e integrimit, përpunimit, analizës dhe eksplorimit të të dhënave me burim të hapur. Ai ka një ndërfaqe grafike të përdoruesit që i ndihmon përdoruesit të lidhin lehtësisht nyjet për përpunimin e të dhënave.
KNIME integron gjithashtu komponentë të ndryshëm për mësimin e makinerive dhe nxjerrjen e të dhënave përmes konceptit të tij modular të tubacionit të të dhënave dhe ka rënë në sy të inteligjencës së biznesit dhe analiza e të dhënave financiare.
10. Python –
Si gjuhë e lirë dhe me burim të hapur, Python më së shpeshti krahasohet me R për lehtësinë e përdorimit. Ndryshe nga R, kurba e mësimit të Python priret të jetë aq e shkurtër sa është bërë legjendare. Shumë përdorues zbulojnë se mund të fillojnë të ndërtojnë grupe të dhënash dhe të bëjnë analiza jashtëzakonisht komplekse të afinitetit brenda pak minutash. Vizualizimet më të zakonshme të të dhënave të rasteve të përdorimit të biznesit janë të drejtpërdrejta për sa kohë që jeni të kënaqur me konceptet bazë të programimit si variablat, llojet e të dhënave, funksionet, kushtëzimin dhe ciklin.
11. Portokalli –
Portokalli është një paketë softuerësh për nxjerrjen e të dhënave dhe mësimin e makinerive të bazuara në komponentë e shkruar në gjuhën Python. Është një vizualizim dhe analizë e të dhënave me burim të hapur për fillestarët dhe ekspertët. Minimi i të dhënave mund të bëhet përmes programimit vizual ose skriptimit në Python. Ai është gjithashtu i mbushur me veçori për analitikën e të dhënave, vizualizime të ndryshme, nga grafikët e shpërndarjes, grafikët me shirita, pemët, te dendrogramet, rrjetet dhe hartat e nxehtësisë.
Shiko gjithashtu: Mjetet më të mira të pastrimit të të dhënave jashtë linje
12. SAS Data Mining –
Zbuloni modelet e grupeve të të dhënave duke përdorur softuerin komercial SAS Data Mining. Modelimi i tij përshkrues dhe parashikues ofron njohuri për kuptim më të mirë dhe marrja e të dhënave. Ato ofrojnë një GUI të lehtë për t'u përdorur. Ata kanë mjete të automatizuara nga përpunimi i të dhënave, grupimi deri në fund ku mund të gjeni rezultatet më të mira për marrjen e vendimeve të duhura. Duke qenë një softuer komercial, ai përfshin gjithashtu mjete të avancuara si përpunimi i shkallëzuar, automatizimi, algoritmet intensive, modelimi, vizualizimi dhe eksplorimi i të dhënave etj.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout është një projekt i Apache Software Foundation për të prodhuar implementime falas të algoritmeve të mësimit të makinerive të shpërndara ose të shkallëzuara, të fokusuara kryesisht në fushat e filtrimit bashkëpunues, grupimit dhe klasifikimi.
Apache Mahout mbështet kryesisht tre raste përdorimi: Miningja e rekomandimeve merr sjelljen e përdoruesve dhe prej saj përpiqet të gjejë artikuj që mund të pëlqejnë përdoruesve. Grumbullimi merr p.sh. dokumente tekstuale dhe i grupon ato në grupe dokumentesh të lidhura me temën. Klasifikimi mëson nga dokumentet ekzistuese të kategorizuara se si duken dokumentet e një kategorie specifike dhe është në gjendje të caktojë dokumente të paetiketuara në kategorinë e saktë (shpresojmë).
14. PSPP –
PSPP është një program për analizën statistikore të të dhënave të mostrës. Ka një ndërfaqe grafike të përdoruesit dhe ndërfaqe konvencionale të linjës së komandës. Është shkruar në C, përdor Bibliotekën Shkencore GNU për rutinat e saj matematikore dhe vizaton UTILS për gjenerimin e grafikëve. Është një zëvendësim falas për programin e pronarit SPSS (nga IBM) parashikoni me besim se çfarë do të ndodhë më pas, në mënyrë që të mund të merrni vendime më të zgjuara, të zgjidhni problemet dhe të përmirësoni rezultatet.
15. jHepWork –
jHepWork është një kornizë falas dhe me burim të hapur të analizës së të dhënave që është krijuar si një përpjekje për të krijuar një mjedis të analizës së të dhënave duke përdorur paketa me burim të hapur me një përdorues të kuptueshëm ndërfaqe dhe për të krijuar një vegël konkurruese me programet komerciale.
JHepWork tregon grafika interaktive 2D dhe 3D për grupe të dhënash për analizë më të mirë. Ekzistojnë biblioteka shkencore numerike dhe funksione matematikore të zbatuara në Java. jHepWork bazohet në një gjuhë programimi të nivelit të lartë Jython, por kodimi Java mund të përdoret gjithashtu për të thirrur bibliotekat numerike dhe grafike jHepWork.
16. Gjuha e programimit R–
Nuk ka asnjë mister pse R është superylli i mjeteve falas të minierave të të dhënave në këtë listë. Është falas, me burim të hapur dhe i lehtë për t'u marrë për njerëzit me pak ose aspak përvojë programimi. Ka mijëra biblioteka në të cilat mund të përfshihen mjedisi R duke e bërë atë një mjedis të fuqishëm të nxjerrjes së të dhënave. Është një gjuhë programimi dhe mjedis softuerësh falas për llogaritjen statistikore dhe grafikë.
Gjuha R përdoret gjerësisht në mesin e minatorëve të të dhënave për zhvillimin e softuerit statistikor dhe analizës së të dhënave. Lehtësia e përdorimit dhe shtrirja e ka rritur ndjeshëm popullaritetin e R në vitet e fundit.
17. Pentaho –
Pentaho ofron një platformë gjithëpërfshirëse për integrimin e të dhënave, analitikën e biznesit dhe të dhënat e mëdha. Me këtë mjet komercial mund të përzieni lehtësisht të dhëna nga çdo burim. Merrni njohuri për të dhënat e biznesit tuaj dhe merrni vendime më të sakta të bazuara në informacion për të ardhmen.
18. Tanagra –
TANAGRA është një softuer për nxjerrjen e të dhënave për qëllime akademike dhe kërkimore. Ka mjete për analizën e të dhënave hulumtuese, mësimin statistikor, mësimin e makinerive dhe zonën e bazave të të dhënave. Tanagra përmban disa mësime të mbikëqyrura, por edhe paradigma të tjera si grupimi, analiza faktoriale, statistikat parametrike dhe joparametrike, rregulli i asociimit, përzgjedhja e veçorive dhe algoritmet e ndërtimit.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit, është një grup bibliotekash dhe programesh për përpunimin simbolik dhe statistikor të gjuhës natyrore (NLP) për gjuhën python. Ai siguron një grup mjetesh për përpunimin e gjuhës, duke përfshirë nxjerrjen e të dhënave, mësimin e makinerive, heqjen e të dhënave, analizën e ndjenjave dhe detyra të tjera të ndryshme të përpunimit të gjuhës. Ndërtoni programe python për t'u marrë me të dhënat e gjuhës njerëzore.
Shpresojmë që lista jonë e mjeteve më të mira të nxjerrjes së të dhënave falas të ishte e dobishme për ju. Do të donim të dinim mendimin tuaj, ju lutemi ndani pikëpamjet tuaja në seksionin e komenteve më poshtë.
Lexo: 0
