Datamining is de reeks technieken die gebruik maken van specifieke algoritmen, statische analyse, kunstmatige intelligentie en databasesystemen om gegevens vanuit verschillende dimensies en perspectieven te analyseren.

Dataminingtools hebben tot doel patronen/trends/groeperingen tussen grote datasets te ontdekken en data om te zetten in meer verfijnde informatie.

converteer datum naar string

Het is een raamwerk, zoals Rstudio of Tableau, waarmee je verschillende soorten datamining-analyses kunt uitvoeren.

We kunnen verschillende algoritmen zoals clustering of classificatie op uw dataset uitvoeren en de resultaten zelf visualiseren. Het is een raamwerk dat ons betere inzichten biedt voor onze data en het fenomeen dat data representeren. Een dergelijk raamwerk wordt een dataminingtool genoemd.

De Market for Data Mining-tool schijnt: volgens het laatste rapport van ReortLinker werd opgemerkt dat de markt zou stijgen miljard in de verkoop door 2023 , op van $ 591 miljoen binnen 2018

Dit zijn de populairste dataminingtools:

1. Oranje datamining:

Orange is een perfecte softwaresuite voor machine learning en datamining. Het ondersteunt de visualisatie en is software gebaseerd op componenten die zijn geschreven in de computertaal Python en ontwikkeld in het bio-informaticalaboratorium van de faculteit computer- en informatiewetenschappen van de Universiteit van Ljubljana, Slovenië.

Omdat het een op componenten gebaseerde software is, worden de componenten van Orange 'widgets' genoemd. Deze widgets variëren van voorverwerking en datavisualisatie tot de beoordeling van algoritmen en voorspellende modellering.

Widgets leveren belangrijke functionaliteiten zoals:

• Gegevenstabel weergeven en functies selecteren
• Gegevens lezen
• Trainingsvoorspellers en vergelijking van leeralgoritmen
• Visualisatie van gegevenselementen, enz.

Bovendien biedt Orange een meer interactieve en plezierige sfeer voor saaie analytische hulpmiddelen. Het is best spannend om te opereren.

Waarom Oranje?

Gegevens worden oranje en worden snel in het gewenste patroon geformatteerd, en het verplaatsen van de widgets kan eenvoudig worden overgedragen waar nodig. Orange is behoorlijk interessant voor gebruikers. Orange stelt zijn gebruikers in staat om in korte tijd slimmere beslissingen te nemen door de gegevens snel te vergelijken en te analyseren. Het is een goede open-source datavisualisatie en -evaluatie die zowel beginners als professionals aanbelangt. Datamining kan worden uitgevoerd via visuele programmering of Python-scripting. Veel analyses zijn mogelijk via de visuele programmeerinterface (slepen en neerzetten verbonden met widgets) en veel visuele hulpmiddelen worden meestal ondersteund, zoals staafdiagrammen, spreidingsdiagrammen, bomen, dendrogrammen en hittekaarten. Een aanzienlijk aantal widgets (meer dan 100) wordt doorgaans ondersteund.

Het instrument bevat machine learning-componenten, add-ons voor bio-informatica en text mining, en zit boordevol functies voor data-analyse. Dit wordt ook gebruikt als pythonbibliotheek.

Python-scripts kunnen blijven draaien in een terminalvenster, een geïntegreerde omgeving zoals PyCharmand PythonWin, en pr-shells zoals iPython. Orange bestaat uit een canvasinterface waarop de gebruiker widgets plaatst en een workflow voor gegevensanalyse creëert. De widget stelt fundamentele bewerkingen voor, bijvoorbeeld het lezen van de gegevens, het tonen van een gegevenstabel, het selecteren van functies, het trainen van voorspellers, het vergelijken van leeralgoritmen, het visualiseren van gegevenselementen, enz. Orange werkt op Windows, Mac OS X en een verscheidenheid aan Linux-besturingssystemen . Orange wordt geleverd met meerdere regressie- en classificatie-algoritmen.

Orange kan documenten in native en andere dataformaten lezen. Orange richt zich op machine learning-technieken voor classificatie of begeleide datamining. Er zijn twee soorten objecten die bij classificatie worden gebruikt: leerling en classificatoren. Leerlingen beschouwen gegevens op klasniveau en retourneren een classificatie. Regressiemethoden lijken sterk op de classificatie in Orange, en beide zijn ontworpen voor datamining onder toezicht en vereisen gegevens op klasseniveau. Het leren van ensembles combineert de voorspellingen van individuele modellen voor precisiewinst. Het model kan afkomstig zijn uit verschillende trainingsgegevens of verschillende leerlingen gebruiken op dezelfde gegevenssets.

Leerlingen kunnen ook diversifiëren door hun parametersets te wijzigen. In het oranje zijn ensembles eenvoudigweg wikkels rond leerlingen. Ze gedragen zich net als iedere andere leerling. Op basis van de gegevens retourneren ze modellen die de resultaten van elk gegevensexemplaar kunnen voorspellen.

2. SAS-datamining:

SAS staat voor Statistisch Analyse Systeem. Het is een product van het SAS Institute, gemaakt voor analyse en gegevensbeheer. SAS kan gegevens verzamelen, wijzigen, informatie uit verschillende bronnen beheren en statistieken analyseren. Het biedt een grafische gebruikersinterface voor niet-technische gebruikers.

Met SAS-dataminer kunnen gebruikers big data analyseren en nauwkeurig inzicht bieden voor tijdige besluitvorming. SAS heeft een gedistribueerde geheugenverwerkingsarchitectuur die zeer schaalbaar is. Het is geschikt voor datamining, optimalisatie en tekstmining.

3. DataMelt-datamining:

DataMelt is een reken- en visualisatieomgeving die een interactieve structuur biedt voor data-analyse en visualisatie. Het is in de eerste plaats bedoeld voor studenten, ingenieurs en wetenschappers. Het is ook bekend als DMelt.

DMelt is een hulpprogramma voor meerdere platforms geschreven in JAVA. Het kan draaien op elk besturingssysteem dat compatibel is met JVM (Java Virtual Machine). Het bestaat uit wetenschaps- en wiskundebibliotheken.

wat is jQuery

Wetenschappelijke bibliotheken:
Voor het tekenen van de 2D/3D-plots worden wetenschappelijke bibliotheken gebruikt.Wiskundige bibliotheken:
Wiskundige bibliotheken worden gebruikt voor het genereren van willekeurige getallen, algoritmen, curve-fitting, enz.

DMelt kan worden gebruikt voor de analyse van de grote hoeveelheid gegevens, datamining en statistische analyse. Het wordt veelvuldig gebruikt in de natuurwetenschappen, financiële markten en techniek.

4. Rammelaar:

Ratte is een dataminingtool gebaseerd op GUI. Het maakt gebruik van de programmeertaal R stats. Rattle legt de statische kracht van R bloot door belangrijke dataminingfuncties aan te bieden. Hoewel Rattle een uitgebreide en goed ontwikkelde gebruikersinterface heeft, heeft het een geïntegreerd tabblad met logcodes dat dubbele code produceert voor elke GUI-bewerking.

De door Rattle geproduceerde dataset kan worden bekeken en bewerkt. Rattle geeft de ander de mogelijkheid om de code te beoordelen, voor vele doeleinden te gebruiken en de code zonder enige beperking uit te breiden.

5. Snelle mijnwerker:

Rapid Miner is een van de meest populaire voorspellende analysesystemen gemaakt door het bedrijf met dezelfde naam als Rapid Miner. Het is geschreven in de programmeertaal JAVA. Het biedt een geïntegreerde omgeving voor text mining, deep learning, machine learning en voorspellende analyse.

Het instrument kan worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen, waaronder bedrijfstoepassingen, commerciële toepassingen, onderzoek, onderwijs, training, applicatieontwikkeling en machinaal leren.

Rapid Miner levert de server zowel on-site als in de publieke of private cloudinfrastructuur. Het heeft een client/server-model als basis. Een snelle mijnwerker wordt geleverd met op sjablonen gebaseerde raamwerken die een snelle levering met weinig fouten mogelijk maken (die doorgaans worden verwacht bij het handmatig schrijven van codering)