데이터 마이닝 도구 - 데이터 수집

데이터 마이닝은 특정 알고리즘, 정적 분석, 인공 지능 및 데이터베이스 시스템을 활용하여 다양한 차원과 관점에서 데이터를 분석하는 일련의 기술입니다.

데이터 마이닝 도구는 대규모 데이터 세트 간의 패턴/추세/그룹화를 발견하고 데이터를 보다 정제된 정보로 변환하는 것을 목표로 합니다.

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다양한 유형의 데이터 마이닝 분석을 수행할 수 있는 Rstudio 또는 Tableau와 같은 프레임워크입니다.

귀하의 데이터 세트에 대해 클러스터링이나 분류와 같은 다양한 알고리즘을 수행하고 결과 자체를 시각화할 수 있습니다. 이는 데이터와 데이터가 나타내는 현상에 대한 더 나은 통찰력을 제공하는 프레임워크입니다. 이러한 프레임워크를 데이터 마이닝 도구라고 합니다.

데이터 마이닝 도구 시장은 빛나고 있습니다. ReortLinker의 최신 보고서에 따르면 시장이 1위를 차지할 것이라고 언급했습니다. 10억 달러 판매 중 2023년 , 부터 1 백만 단위 2018

가장 널리 사용되는 데이터 마이닝 도구는 다음과 같습니다.

1. 오렌지 데이터 마이닝:

Orange는 완벽한 기계 학습 및 데이터 마이닝 소프트웨어 제품군입니다. 시각화를 지원하며 Python 컴퓨팅 언어로 작성되고 슬로베니아 류블랴나 대학교 컴퓨터 및 정보 과학 학부의 생물정보학 연구실에서 개발된 구성 요소를 기반으로 하는 소프트웨어입니다.

컴포넌트 기반의 소프트웨어이기 때문에 오렌지의 컴포넌트를 '위젯'이라고 부릅니다. 이러한 위젯은 전처리 및 데이터 시각화부터 알고리즘 평가 및 예측 모델링까지 다양합니다.

위젯은 다음과 같은 중요한 기능을 제공합니다.

데이터 테이블 표시 및 기능 선택 가능
데이터 읽기
예측기 훈련 및 학습 알고리즘 비교
데이터 요소 시각화 등

게다가 Orange는 지루한 분석 도구에 더욱 상호작용적이고 즐거운 분위기를 제공합니다. 작동하는 것은 매우 흥미 롭습니다.

왜 오렌지인가?

주황색으로 변하는 데이터는 원하는 패턴으로 빠르게 포맷되며, 위젯을 이동하여 필요한 곳에 쉽게 전송할 수 있습니다. 오렌지는 사용자에게 매우 흥미로울 것입니다. Orange는 데이터를 빠르게 비교하고 분석하여 사용자가 짧은 시간에 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 초보자와 전문가를 위한 평가이자 훌륭한 오픈 소스 데이터 시각화입니다. 데이터 마이닝은 시각적 프로그래밍이나 Python 스크립팅을 통해 수행할 수 있습니다. 시각적 프로그래밍 인터페이스(위젯과 연결된 드래그 앤 드롭)를 통해 많은 분석이 가능하며 막대 차트, 산점도, 트리, 덴드로그램, 열 지도와 같은 많은 시각적 도구가 지원되는 경향이 있습니다. 상당수의 위젯(100개 이상)이 지원되는 경향이 있습니다.

이 장비에는 기계 학습 구성 요소, 생물정보학 및 텍스트 마이닝을 위한 추가 기능이 포함되어 있으며 데이터 분석을 위한 기능이 가득합니다. 이것은 Python 라이브러리로도 사용됩니다.

Python 스크립트는 PyCharmand PythonWin과 같은 통합 환경, iPython과 같은 pr 쉘인 터미널 창에서 계속 실행될 수 있습니다. Orange는 사용자가 위젯을 배치하고 데이터 분석 워크플로우를 생성하는 캔버스 인터페이스로 구성됩니다. 위젯은 데이터 읽기, 데이터 테이블 표시, 기능 선택, 예측기 훈련, 학습 알고리즘 비교, 데이터 요소 시각화 등의 기본 작업을 제안합니다. Orange는 Windows, Mac OS X 및 다양한 Linux 운영 체제에서 작동합니다. . Orange에는 여러 회귀 및 분류 알고리즘이 제공됩니다.

Orange는 기본 및 기타 데이터 형식의 문서를 읽을 수 있습니다. Orange는 분류 또는 지도 데이터 마이닝을 위한 기계 학습 기술에 전념하고 있습니다. 분류에 사용되는 객체에는 학습자와 분류자의 두 가지 유형이 있습니다. 학습자는 수업 수준 데이터를 고려하고 분류자를 반환합니다. 회귀 방법은 Orange의 분류와 매우 유사하며 둘 다 지도 데이터 마이닝을 위해 설계되었으며 클래스 수준 데이터가 필요합니다. 앙상블 학습은 정밀도 이득을 위해 개별 모델의 예측을 결합합니다. 모델은 서로 다른 훈련 데이터에서 나올 수도 있고 동일한 데이터 세트에 대해 서로 다른 학습자를 사용할 수도 있습니다.

매개변수 세트를 변경하여 학습자를 다양화할 수도 있습니다. 주황색에서 앙상블은 단순히 학습자를 둘러싼 래퍼입니다. 그들은 다른 학습자처럼 행동합니다. 데이터를 기반으로 모든 데이터 인스턴스의 결과를 예측할 수 있는 모델을 반환합니다.

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2. SAS 데이터 마이닝:

SAS는 통계 분석 시스템을 의미합니다. 분석 및 데이터 관리를 위해 만들어진 SAS Institute의 제품입니다. SAS는 데이터를 마이닝하고 변경하며 다양한 소스의 정보를 관리하고 통계를 분석할 수 있습니다. 기술적인 지식이 없는 사용자를 위한 그래픽 UI를 제공합니다.

SAS 데이터 마이너를 사용하면 사용자는 빅 데이터를 분석하고 적시에 의사 결정을 내릴 수 있도록 정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다. SAS는 확장성이 뛰어난 분산 메모리 처리 아키텍처를 갖추고 있습니다. 데이터 마이닝, 최적화 및 텍스트 마이닝 목적에 적합합니다.

3. DataMelt 데이터 마이닝:

DataMelt는 데이터 분석 및 시각화를 위한 대화형 구조를 제공하는 계산 및 시각화 환경입니다. 주로 학생, 엔지니어, 과학자를 위해 설계되었습니다. DMelt라고도 합니다.

DMelt는 JAVA로 작성된 다중 플랫폼 유틸리티입니다. JVM(Java Virtual Machine)과 호환되는 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. 과학도서관과 수학도서관으로 구성되어 있습니다.

DMelt는 대용량 데이터 분석, 데이터 마이닝, 통계 분석 등에 활용될 수 있습니다. 자연과학, 금융시장, 공학 분야에서 광범위하게 사용됩니다.

4. 딸랑이:

Ratte는 GUI 기반의 데이터 마이닝 도구입니다. R 통계 프로그래밍 언어를 사용합니다. Rattle은 중요한 데이터 마이닝 기능을 제공하여 R의 정적 성능을 보여줍니다. Rattle에는 포괄적이고 잘 개발된 사용자 인터페이스가 있지만 모든 GUI 작업에 대해 중복 코드를 생성하는 통합 로그 코드 탭이 있습니다.

Rattle이 생성한 데이터 세트를 보고 편집할 수 있습니다. Rattle은 코드를 검토하고 다양한 목적으로 사용하며 제한 없이 코드를 확장할 수 있는 다른 기능을 제공합니다.

5. 급속 채굴기:

Rapid Miner는 Rapid Miner와 같은 이름을 가진 회사에서 만든 가장 인기 있는 예측 분석 시스템 중 하나입니다. JAVA 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 텍스트 마이닝, 딥 러닝, 머신 러닝, 예측 분석을 위한 통합 환경을 제공합니다.

이 장비는 기업 애플리케이션, 상업용 애플리케이션, 연구, 교육, 훈련, 애플리케이션 개발, 기계 학습을 포함한 광범위한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.

Rapid Miner는 현장은 물론 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 인프라에 서버를 제공합니다. 클라이언트/서버 모델을 기반으로 합니다. 신속한 마이너에는 오류(수동 코딩 작성 과정에서 일반적으로 예상되는 오류) 없이 빠른 전달을 가능하게 하는 템플릿 기반 프레임워크가 함께 제공됩니다.