Въведение в софтуера за обработка на данни
Извличането на данни е процес на анализ на данни, идентифициране на модели и преобразуване на неструктурирани данни в структурирани данни (данни, организирани в редове и колони), за да се използват за вземане на решения, свързани с бизнеса. Това е процес за извличане на големи неструктурирани данни от различни бази данни. Извличането на данни е интердисциплинарна наука, която има математически и компютърни научни алгоритми, използвани от машина. Data Mining Software помага на потребителя да анализира данни от различни бази данни и да открие модела. Основната цел на инструментите за извличане на данни е да намерят, извлекат и прецизират данни и след това да разпространят информацията.
Характеристики на инструментите за обработка на данни
- Лесен за използване: Софтуерът за извличане на данни има лесен за използване графичен потребителски интерфейс (GUI), който помага на потребителя да анализира ефективно данните.
- Предварителна обработка: Предварителната обработка на данните е необходима стъпка. Тя включва почистване на данни, трансформация на данни, нормализиране на данни и интегриране на данни.
- Мащабируема обработка: Софтуерът за извличане на данни позволява мащабируема обработка, т.е. софтуерът е мащабируем според размера на данните и броя на потребителите.
- Висока производителност: Софтуерът за извличане на данни увеличава възможностите за производителност и създава среда, която генерира бързо резултати.
- Откриване на аномалия: Те помагат да се идентифицират необичайни данни, които може да имат грешки или да се нуждаят от допълнително проучване.
- Обучение по правила за асоцииране: Използване на софтуер за извличане на данни Използване на правила за асоцииране, които идентифицират връзката между променливите.
- Клъстериране: Това е процес на групиране на данни, които са подобни по някакъв или друг начин.
- Класификация: Това е процесът на обобщаване на известната структура и след това прилагането й към нови данни.
- Регресия: Задачата е да се оцени връзката между наборите данни или данни.
- Обобщаване на данни: Инструментите за извличане на данни могат да компресират или обобщават данните в информативно представяне. Този софтуер предоставя интерактивни инструменти за подготовка на данни.
Различен софтуер за добив на данни
По-долу са някои от най-добрите софтуер за извличане на данни:
1. Orange Data Mining
Това е инструмент за анализ и визуализация на данни с отворен код. При това извличането на данни се извършва чрез скриптови и визуално програмиране на Python. Той съдържа функции за анализиране на данни и компоненти за машинно обучение и извличане на текст.
2. R Софтуерна среда
R е безплатна софтуерна среда за графики и статистически изчисления. Може да работи на различни UNIX платформи, MacOS и Windows. Това е набор от софтуерни средства за изчисление, графичен дисплей и манипулиране на данни.
3. Weka Data Mining
Това е съвкупност от алгоритми за машинно обучение за изпълнение на задачи за извличане на данни. Алгоритмите могат да бъдат извиквани с помощта на Java код или те могат да бъдат директно приложени към набора от данни. Той е написан на Java и съдържа функции като машинно обучение, предварителна обработка, извличане на данни, групиране, регресия, класификация, визуализация и избор на атрибути.
4. SpagoBI Business Intelligence
Това е пакет с отворен код за бизнес разузнаване. Предлага разширени функции за визуализация на данни, голям набор от аналитични функции и функционален семантичен слой. Различните модули на SpagoBI пакет са SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server и SpagoBI Meta.
5. Анаконда
Това е платформа за научни отворени данни. Това е високоефективна дистрибуция на R и Python. Тя включва пакети от R, Scala и Python за извличане на данни, статистика, задълбочено обучение, симулация и оптимизация, обработка на естествен език и анализ на изображения.
6. Shogun
Това е безплатен набор от инструменти с отворен код. Той има различни структури от данни и алгоритми за проблеми с машинното обучение. Основният му фокус е върху машините на ядрото като поддържащи векторни машини. Той позволява на потребителя лесно да комбинира класове на алгоритми, множество представяне на данни и инструменти с общо предназначение. Тя позволява пълната реализация на скритите модели на Марков.
7. DataMelt
Това е софтуер за статистика, числени изчисления, научна визуализация и анализ на големи данни. Това е изчислителна платформа. Той може да използва различни езици за програмиране в различни операционни системи.
8. Наръчник по естествен език
Това е платформа за изпълнение на програми на python за работа с данни от човешки език. Той е лесен за използване интерфейс. Той предоставя ресурси като WordNet и има набор от библиотеки за обработка на текст и дискусионен форум. Полезно е за студенти, инженери, изследователи, лингвисти и потребители в индустрията.
9. Apache Mahout
Основната му цел е да създаде среда за бързо изграждане на мащабируеми приложения за машинно обучение. Той съдържа различни алгоритми за Apache Spark, Scala и Apache Flink. Той се реализира на Apache Hadoop и използва парадигмата MapReduce.
10. GNU Octave
Той представлява език на високо ниво, изграден за числени изчисления. Той работи на интерфейс на командния ред и по този начин позволява на потребителите да решават линейни и нелинейни проблеми числено, използвайки език, съвместим с Matlab. Той предлага функции като инструменти за визуализация. Тя работи на Windows, macOS, GNU / Linux и BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Той осигурява интегрирана среда за машинно обучение, подготовка на данни, извличане на текст и задълбочено обучение. Използва се за търговски и бизнес приложения, изследвания, обучение, образование и бързо прототипиране. Той поддържа подготовка на данни, визуализация на модела и оптимизация.
12. GraphLab Create
Това е платформа за машинно обучение за създаване на прогнозно приложение, което включва почистване на данни, обучение на модела и разработване на функции. Тези приложения предоставят прогнози за случаи на използване на откриване на измама, анализ на настроенията и прогнозиране на удар.
13. Lavastorm Analytics Engine
Това е решение за откриване на визуални данни, което позволява бързо интегриране на различни данни и откриване на остатъци, аномалии непрекъснато. Той предлага възможността за самообслужване за бизнес потребителите. Той предоставя функции като преобразуване, придобиване и комбиниране на данни без предварително планиране и скриптове.
14. Scikit-научи се
Това е библиотека за машинно обучение с отворен код за програмиране на Python. Той предоставя различни алгоритми за класификация, клъстериране и регресия, включително произволни гори, K-средства и поддържащи векторни машини. ИТ е създаден да работи с Python библиотеки като NumPy и SciPy.
заключение
Тази статия съдържа кратко въведение към софтуера за извличане на данни. Този софтуер помага на потребителите да изпълняват ефективно и бързо задачите за извличане на данни. Ако човек иска да изгради своята кариера в извличането на данни, тогава тези инструменти са силно препоръчителни.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за софтуера за обработка на данни. Тук обсъдихме концепциите, характеристиките и някои различни софтуери за извличане на данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е нарушение на данните?
- Какво е обработка на данни?
- Какво е склад за данни?
- Какво е визуализация на данни
- Компоненти на архитектурата за обработка на данни