Computer Science

Data mining - это процесс извлечения полезных информационных образцов из больших наборов данных, который включает в себя методы из статистики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Основная цель data mining заключается в превращении необработанных данных в полезную информацию и получении новых знаний из больших объемов данных.

Некоторые из множества инструментов для реализации процессов data mining:

RapidMiner (ранее YALE)

Это мощная система для выполнения различных задач data mining и machine learning. Она поддерживает все этапы аналитики данных: от подготовки и предобработки данных до визуализации результатов.

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)

WEKA предоставляет набор алгоритмов машинного обучения для задач data mining. Эти алгоритмы могут быть применены непосредственно к данным через интерфейс программы или вызваны из собственного Java-кода.

Orange

Это компонентный инструмент для data mining и машинного обучения. Он предназначен для новичков и экспертов и работает с виджетами, которые можно перетаскивать, чтобы создавать потоки данных.

Tableau

Это инструмент визуализации данных, который часто используется для business intelligence и аналитики данных, но также можно использовать и для data mining. Он позволяет пользователям создавать комплексные графики и интерактивные дашборды.

SQL Server Integration Services (SSIS) с SQL Server Analysis Services (SSAS)

Решения от Microsoft являются частью набора инструментов Microsoft SQL Server и предоставляют возможности ETL (Extract, Transform, Load) и OLAP (Online Analytical Processing), соответственно, которые можно использовать для data mining задач.

Python и его библиотеки (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib)

Python является одним из ведущих языков программирования для data science и машинного обучения с множеством библиотек, позволяющих проводить данных анализ, включая предобработку данных, статистический анализ, моделирование и создание предсказательных моделей.

Apache Spark и его MLlib

Spark предназначен для анализа больших данных и может выполнять data mining задачи в большом масштабе. MLlib - это библиотека машинного обучения, которая включена в Spark.

SAS (Statistical Analysis System)

SAS предлагает широкий спектр статистических функций и имеет мощные возможности для data mining, при этом он часто используется в корпоративной среде.

www.tgoop.com/CScience1/2584

2.33K viewsJan 15, 2024 at 16:05

Data mining - это процесс извлечения полезных информационных образцов из больших наборов данных, который включает в себя методы из статистики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Основная цель data mining заключается в превращении необработанных данных в полезную информацию и получении новых знаний из больших объемов данных.

Некоторые из множества инструментов для реализации процессов data mining:

RapidMiner (ранее YALE)

Это мощная система для выполнения различных задач data mining и machine learning. Она поддерживает все этапы аналитики данных: от подготовки и предобработки данных до визуализации результатов.

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)

WEKA предоставляет набор алгоритмов машинного обучения для задач data mining. Эти алгоритмы могут быть применены непосредственно к данным через интерфейс программы или вызваны из собственного Java-кода.

Orange

Это компонентный инструмент для data mining и машинного обучения. Он предназначен для новичков и экспертов и работает с виджетами, которые можно перетаскивать, чтобы создавать потоки данных.

Tableau

Это инструмент визуализации данных, который часто используется для business intelligence и аналитики данных, но также можно использовать и для data mining. Он позволяет пользователям создавать комплексные графики и интерактивные дашборды.

SQL Server Integration Services (SSIS) с SQL Server Analysis Services (SSAS)

Решения от Microsoft являются частью набора инструментов Microsoft SQL Server и предоставляют возможности ETL (Extract, Transform, Load) и OLAP (Online Analytical Processing), соответственно, которые можно использовать для data mining задач.

Python и его библиотеки (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib)

Python является одним из ведущих языков программирования для data science и машинного обучения с множеством библиотек, позволяющих проводить данных анализ, включая предобработку данных, статистический анализ, моделирование и создание предсказательных моделей.

Apache Spark и его MLlib

Spark предназначен для анализа больших данных и может выполнять data mining задачи в большом масштабе. MLlib - это библиотека машинного обучения, которая включена в Spark.

SAS (Statistical Analysis System)

SAS предлагает широкий спектр статистических функций и имеет мощные возможности для data mining, при этом он часто используется в корпоративной среде.

BY Computer Science