כריית נתונים היא מכלול הטכניקות המשתמשות באלגוריתמים ספציפיים, ניתוח סטטי, בינה מלאכותית ומערכות מסד נתונים כדי לנתח נתונים מממדים ונקודות מבט שונות.
כלים לכריית נתונים מטרתם לגלות דפוסים/מגמות/קבוצות בין קבוצות גדולות של נתונים ולהפוך נתונים למידע מעודן יותר.
מחרוזת של int
זוהי מסגרת, כגון Rstudio או Tableau המאפשרת לך לבצע סוגים שונים של ניתוח כריית נתונים.
אנו יכולים לבצע אלגוריתמים שונים כגון קיבוץ או סיווג במערך הנתונים שלך ולהמחיש את התוצאות בעצמן. זוהי מסגרת המספקת לנו תובנות טובות יותר עבור הנתונים שלנו והתופעה שהנתונים מייצגים. מסגרת כזו נקראת כלי כריית נתונים.
הכלי Market for Data Mining זורח: לפי הדוח האחרון של ReortLinker ציין כי השוק יעמוד בראש מיליארד דולר במכירות על ידי 2023 , למעלה מ 591 דולר מיליון פנימה 2018
אלו הם הכלים הפופולריים ביותר לכריית נתונים:
1. כריית נתונים אורנג':
Orange היא חבילת תוכנה מושלמת ללימוד מכונה וכריית נתונים. היא תומכת בהדמיה והיא מבוססת תוכנה על רכיבים שנכתבו בשפת המחשוב Python ופותחה במעבדת הביואינפורמטיקה בפקולטה למדעי המחשב והמידע, אוניברסיטת לובליאנה, סלובניה.
מכיוון שמדובר בתוכנה המבוססת על רכיבים, הרכיבים של Orange נקראים 'יישומונים'. הווידג'טים הללו נעים בין עיבוד מקדים והדמיית נתונים להערכת אלגוריתמים ומידול חזוי.
ווידג'טים מספקים פונקציות משמעותיות כגון:
- הצגת טבלת נתונים ומאפשרת לבחור תכונות
- קריאת נתונים
- אימון מנבאים והשוואת אלגוריתמי למידה
- הדמיית רכיבי נתונים וכו'.
חוץ מזה, אורנג' מספק אווירה אינטראקטיבית ומהנה יותר לכלים אנליטיים משעממים. זה די מרגש לתפעול.
למה כתום?
הנתונים מגיעים לכתום מעוצבים במהירות לתבנית הרצויה, וניתן להעביר בקלות את הווידג'טים היכן שצריך. כתום די מעניין למשתמשים. Orange מאפשרת למשתמשים שלה לקבל החלטות חכמות יותר בזמן קצר על ידי השוואה וניתוח מהירים של הנתונים. זוהי הדמיה טובה של נתונים בקוד פתוח וכן הערכה הנוגעת למתחילים ולמקצוענים. ניתן לבצע כריית נתונים באמצעות תכנות ויזואלי או פייתון סקריפטים. ניתוחים רבים ניתנים לביצוע באמצעות ממשק התכנות החזותי שלו (גרור ושחרר מחוברים לווידג'טים) וכלים ויזואליים רבים נוטים להיות נתמכים כגון תרשימי עמודות, תרשימי פיזור, עצים, דנדרוגרמות ומפות חום. כמות ניכרת של ווידג'טים (יותר מ-100) נוטים להיות נתמכים.
למכשיר יש רכיבי למידת מכונה, תוספות לביואינפורמטיקה וכריית טקסטים, והוא עמוס בתכונות לניתוח נתונים. זה משמש גם כספריית פיתון.
סקריפטים של Python יכולים להמשיך לרוץ בחלון מסוף, סביבה משולבת כמו PyCharmand PythonWin, קונכיות PR כמו iPython. Orange מורכב ממשק קנבס שעליו המשתמש מניח ווידג'טים ויוצר זרימת עבודה לניתוח נתונים. הווידג'ט מציע פעולות בסיסיות, למשל, קריאת הנתונים, הצגת טבלת נתונים, בחירת תכונות, אימון מנבאים, השוואת אלגוריתמי למידה, הדמיית רכיבי נתונים וכו'. Orange פועלת על Windows, Mac OS X ומגוון מערכות הפעלה Linux . Orange מגיע עם אלגוריתמים מרובים של רגרסיה וסיווג.
Orange יכול לקרוא מסמכים בפורמטים מקוריים ואחרים. Orange מוקדש לטכניקות למידת מכונה לסיווג או כריית נתונים מפוקחת. ישנם שני סוגים של אובייקטים המשמשים בסיווג: לומד ומסווג. הלומדים שוקלים נתונים ברמת הכיתה ומחזירים מסווג. שיטות רגרסיה דומות מאוד לסיווג באורנג', ושתיהן מיועדות לכריית נתונים מפוקחת ודורשות נתונים ברמת הכיתה. הלמידה של הרכבים משלבת תחזיות של מודלים בודדים לרווח דיוק. המודל יכול לבוא מנתוני אימון שונים או להשתמש בלומדים שונים על אותם סטים של נתונים.
ניתן גם לגוון את הלומדים על ידי שינוי ערכות הפרמטרים שלהם. בכתום, הרכבים הם פשוט עוטפים סביב הלומדים. הם מתנהגים כמו כל לומד אחר. בהתבסס על הנתונים, הם מחזירים מודלים שיכולים לחזות את התוצאות של כל מופע נתונים.
2. כריית נתונים של SAS:
SAS ראשי תיבות של Statistical Analysis System. זהו תוצר של מכון SAS שנוצר לניתוח וניהול נתונים. SAS יכולה לכרות נתונים, לשנות אותם, לנהל מידע ממקורות שונים ולנתח סטטיסטיקות. הוא מציע ממשק משתמש גרפי למשתמשים שאינם טכניים.
SAS Data Miner מאפשר למשתמשים לנתח נתונים גדולים ולספק תובנה מדויקת למטרות קבלת החלטות בזמן. SAS הפיצה ארכיטקטורת עיבוד זיכרון הניתנת להרחבה ביותר. זה מתאים למטרות כריית נתונים, אופטימיזציה וכריית טקסט.
3. כריית נתונים של DataMelt:
DataMelt היא סביבת חישוב והדמיה המציעה מבנה אינטראקטיבי לניתוח והדמיה של נתונים. זה מיועד בעיקר לסטודנטים, מהנדסים ומדענים. זה ידוע גם בשם DMelt.
DMelt הוא כלי רב-פלטפורמה שנכתב ב-JAVA. זה יכול לרוץ על כל מערכת הפעלה התואמת ל-JVM (Java Virtual Machine). הוא מורכב מספריות מדעים ומתמטיקה.
יישור תמונות ב-CSS
ספריות מדעיות משמשות לציור עלילות 2D/3D.
ספריות מתמטיות משמשות לייצור מספרים אקראיים, אלגוריתמים, התאמת עקומה וכו'.
ניתן להשתמש ב-DMelt לניתוח נפח הנתונים הגדול, כריית נתונים וניתוח סטטיסטי. הוא נמצא בשימוש נרחב במדעי הטבע, השווקים הפיננסיים וההנדסה.
4. רעשן:
Ratte הוא כלי כריית נתונים המבוסס על GUI. הוא משתמש בשפת התכנות R stats. Rattle חושף את הכוח הסטטי של R על ידי הצעת תכונות כריית נתונים משמעותיות. בעוד לרעשן יש ממשק משתמש מקיף ומפותח, יש לו לשונית קוד יומן משולבת שמייצרת קוד כפול עבור כל פעולת GUI.
ניתן לראות ולערוך את מערך הנתונים שהופק על ידי Rattle. Rattle נותן לאדם האחר אפשרות לעיין בקוד, להשתמש בו למטרות רבות ולהרחיב את הקוד ללא כל הגבלה.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner היא אחת ממערכות הניתוח החזוי הפופולריות ביותר שנוצרה על ידי החברה עם שם זהה לזה של Rapid Miner. זה כתוב בשפת התכנות JAVA. הוא מציע סביבה משולבת לכריית טקסט, למידה עמוקה, למידת מכונה וניתוח חזוי.
המכשיר יכול לשמש למגוון רחב של יישומים, כולל יישומי חברה, יישומים מסחריים, מחקר, חינוך, הדרכה, פיתוח יישומים, למידת מכונה.
Rapid Miner מספק את השרת באתר וכן בתשתית ענן ציבורית או פרטית. יש לו מודל לקוח/שרת כבסיס. כורה מהיר מגיע עם מסגרות מבוססות תבניות המאפשרות אספקה מהירה עם מעט שגיאות (שבדרך כלל צפויות בתהליך כתיבת קידוד ידני)