Datu ieguve ir metožu kopums, kas izmanto īpašus algoritmus, statisko analīzi, mākslīgo intelektu un datu bāzu sistēmas, lai analizētu datus no dažādām dimensijām un perspektīvām.
Datu ieguves rīku mērķis ir atklāt modeļus/tendences/grupējumus starp lielām datu kopām un pārveidot datus precīzākā informācijā.
Tā ir sistēma, piemēram, Rstudio vai Tableau, kas ļauj veikt dažāda veida datu ieguves analīzi.
Mēs varam veikt dažādus algoritmus, piemēram, grupēšanu vai klasifikāciju jūsu datu kopā un vizualizēt pašus rezultātus. Tā ir sistēma, kas sniedz mums labāku ieskatu par mūsu datiem un parādību, ko dati attēlo. Šādu sistēmu sauc par datu ieguves rīku.
Datu ieguves rīks ir spīdošs: saskaņā ar jaunāko ReortLinker ziņojumu tika atzīmēts, ka tirgus būs augstāks. 1 miljards dolāru pārdošanā līdz 2023. gads , uz augšu no 591 ASV dolārs miljons iekšā 2018. gads
virkņu savienošana java
Šie ir populārākie datu ieguves rīki:
1. Oranžā datu ieguve:
Orange ir ideāls mašīnmācīšanās un datu ieguves programmatūras komplekts. Tā atbalsta vizualizāciju un ir programmatūra, kuras pamatā ir komponenti, kas rakstīti Python skaitļošanas valodā un izstrādāti Ļubļanas universitātes Datorzinātņu un informācijas zinātnes fakultātes bioinformātikas laboratorijā, Slovēnijā.
Tā kā tā ir uz komponentiem balstīta programmatūra, Orange komponentus sauc par logrīkiem. Šie logrīki svārstās no pirmapstrādes un datu vizualizācijas līdz algoritmu novērtēšanai un paredzamajai modelēšanai.
Logrīki nodrošina nozīmīgas funkcijas, piemēram:
java pievienošanas virkne
- Parāda datu tabulu un ļauj izvēlēties līdzekļus
- Datu nolasīšana
- Apmācības prognozētāji un mācīšanās algoritmu salīdzināšana
- Datu elementu vizualizācija utt.
Turklāt Orange nodrošina interaktīvāku un patīkamāku atmosfēru blāviem analītiskajiem rīkiem. Tas ir diezgan aizraujoši darboties.
Kāpēc Orange?
Oranžā krāsā iegūtie dati tiek ātri formatēti atbilstoši vēlamajam modelim, un logrīku pārvietošanu var viegli pārsūtīt, kur nepieciešams. Oranžs ir diezgan interesants lietotājiem. Orange ļauj lietotājiem īsā laikā pieņemt gudrākus lēmumus, ātri salīdzinot un analizējot datus. Tā ir laba atvērtā pirmkoda datu vizualizācija, kā arī novērtējums, kas attiecas uz iesācējiem un profesionāļiem. Datu ieguvi var veikt, izmantojot vizuālo programmēšanu vai Python skriptēšanu. Daudzas analīzes ir iespējamas, izmantojot tā vizuālās programmēšanas saskarni (velciet un nometiet, kas savienota ar logrīkiem), un parasti tiek atbalstīti daudzi vizuālie rīki, piemēram, joslu diagrammas, izkliedes diagrammas, koki, dendrogrammas un siltuma kartes. Tiek atbalstīts ievērojams daudzums logrīku (vairāk nekā 100).
Instrumentam ir mašīnmācīšanās komponenti, papildinājumi bioinformātikai un teksta ieguvei, un tas ir aprīkots ar datu analīzes funkcijām. To izmanto arī kā python bibliotēku.
Python skripti var turpināt darboties termināļa logā, integrētā vidē, piemēram, PyCharmand PythonWin, un pr apvalkos, piemēram, iPython. Orange sastāv no audekla saskarnes, kurā lietotājs ievieto logrīkus un izveido datu analīzes darbplūsmu. Logrīks piedāvā pamata darbības, piemēram, datu nolasīšanu, datu tabulas rādīšanu, līdzekļu atlasi, prognozētāju apmācību, mācīšanās algoritmu salīdzināšanu, datu elementu vizualizēšanu utt. Oranžs darbojas operētājsistēmās Windows, Mac OS X un dažādās Linux operētājsistēmās. . Orange nāk ar vairākiem regresijas un klasifikācijas algoritmiem.
Orange var lasīt dokumentus vietējā un citos datu formātos. Orange ir veltīta mašīnmācīšanās metodēm klasifikācijai vai uzraudzītai datu ieguvei. Klasifikācijā tiek izmantoti divu veidu objekti: apmācāmie un klasifikatori. Izglītojamie ņem vērā klases līmeņa datus un atgriež klasifikatoru. Regresijas metodes ir ļoti līdzīgas klasifikācijai Orange, un abas ir paredzētas uzraudzītai datu ieguvei un prasa klases līmeņa datus. Ansambļu apguve apvieno atsevišķu modeļu prognozes precizitātes iegūšanai. Modelis var būt iegūts no dažādiem apmācības datiem vai izmantot dažādus apmācāmos vienās un tajās pašās datu kopās.
Apmācāmos var arī dažādot, mainot viņu parametru kopas. Oranžā krāsā ansambļi vienkārši apņem audzēkņus. Viņi rīkojas tāpat kā jebkurš cits skolēns. Pamatojoties uz datiem, tie atgriež modeļus, kas var paredzēt jebkuras datu instances rezultātus.
java sveiki pasaule
2. SAS datu ieguve:
SAS ir saīsinājums no Statistical Analysis System. Tas ir SAS institūta produkts, kas izveidots analīzei un datu pārvaldībai. SAS var iegūt datus, mainīt tos, pārvaldīt informāciju no dažādiem avotiem un analizēt statistiku. Tas piedāvā grafisku lietotāja interfeisu netehniskiem lietotājiem.
SAS datu ieguvējs ļauj lietotājiem analizēt lielos datus un sniegt precīzu ieskatu savlaicīgai lēmumu pieņemšanai. SAS ir izplatīta atmiņas apstrādes arhitektūra, kas ir ļoti mērogojama. Tas ir piemērots datu ieguvei, optimizācijai un teksta ieguvei.
3. DataMelt datu ieguve:
DataMelt ir skaitļošanas un vizualizācijas vide, kas piedāvā interaktīvu struktūru datu analīzei un vizualizācijai. Tas galvenokārt ir paredzēts studentiem, inženieriem un zinātniekiem. To sauc arī par DMelt.
mamma kulkarni
DMelt ir daudzplatformu utilīta, kas rakstīta JAVA valodā. Tas var darboties jebkurā operētājsistēmā, kas ir saderīga ar JVM (Java Virtual Machine). To veido zinātnes un matemātikas bibliotēkas.
2D/3D diagrammu zīmēšanai tiek izmantotas zinātniskās bibliotēkas.
Matemātiskās bibliotēkas tiek izmantotas nejaušu skaitļu ģenerēšanai, algoritmiem, līkņu pielāgošanai utt.
DMelt var izmantot liela datu apjoma analīzei, datu ieguvei un statistiskai analīzei. To plaši izmanto dabaszinātnēs, finanšu tirgos un inženierzinātnēs.
4. Grabulis:
Ratte ir datu ieguves rīks, kura pamatā ir GUI. Tas izmanto R stats programmēšanas valodu. Rattle atklāj R statisko jaudu, piedāvājot nozīmīgas datu ieguves funkcijas. Lai gan grabulītim ir visaptverošs un labi izstrādāts lietotāja interfeiss, tajā ir integrēta žurnāla koda cilne, kas rada dublikātu kodu jebkurai GUI darbībai.
atjauniniet SQL ar pievienošanos
Rattle izveidoto datu kopu var skatīt un rediģēt. Rattle sniedz citai iespējai pārskatīt kodu, izmantot to daudziem mērķiem un paplašināt kodu bez jebkādiem ierobežojumiem.
5. Rapid Miner:
Rapid Miner ir viena no populārākajām prognozēšanas analīzes sistēmām, ko izveidojis uzņēmums ar tādu pašu nosaukumu kā Rapid Miner. Tas ir uzrakstīts JAVA programmēšanas valodā. Tā piedāvā integrētu vidi teksta ieguvei, dziļai apguvei, mašīnmācībai un paredzamajai analīzei.
Instrumentu var izmantot plašam lietojumu klāstam, tostarp uzņēmuma lietojumprogrammām, komerciāliem lietojumiem, pētniecībai, izglītībai, apmācībai, lietojumprogrammu izstrādei, mašīnmācībai.
Rapid Miner nodrošina serveri uz vietas, kā arī publiskā vai privātā mākoņa infrastruktūrā. Tā pamatā ir klienta/servera modelis. Ātrā kalnraču komplektācijā ir uz veidnēm balstīti ietvari, kas nodrošina ātru piegādi ar dažām kļūdām (kas parasti tiek sagaidītas manuālās kodēšanas rakstīšanas procesā).