Introdução ao software de mineração de dados
A mineração de dados é um processo de análise de dados, identificação de padrões e conversão de dados não estruturados em dados estruturados (dados organizados em linhas e colunas) para usá-los na tomada de decisões relacionadas aos negócios. É um processo para extrair grandes dados não estruturados de vários bancos de dados. A mineração de dados é uma ciência interdisciplinar que possui algoritmos de matemática e ciências da computação usados por uma máquina. O Data Mining Software ajuda o usuário a analisar dados de diferentes bancos de dados e detectar o padrão. O objetivo básico das ferramentas de mineração de dados é encontrar, extrair e refinar dados e depois distribuir as informações.
Recursos das ferramentas de mineração de dados
- Fácil de usar: o software de mineração de dados tem uma interface gráfica do usuário (GUI) fácil de usar, que ajuda o usuário a analisar os dados com eficiência.
- Pré-processamento: o pré-processamento de dados é uma etapa necessária. Inclui limpeza de dados, transformação de dados, normalização de dados e integração de dados.
- Processamento escalável: o software de mineração de dados permite um processamento escalável, ou seja, o software é escalável no tamanho dos dados e no número de usuários.
- Alto desempenho: o software de mineração de dados aumenta os recursos de desempenho e cria um ambiente que gera resultados rapidamente.
- Detecção de anomalias: Eles ajudam a identificar dados incomuns que podem ter erros ou precisam de mais investigações.
- Aprendizado de regras de associação: o software de mineração de dados usa o aprendizado de regras de associação que identifica o relacionamento entre variáveis.
- Clustering: É um processo de agrupar os dados que são semelhantes de uma maneira ou de outra.
- Classificação: É o processo de generalizar a estrutura conhecida e aplicá-la a novos dados.
- Regressão: é a tarefa de estimar os relacionamentos entre conjuntos de dados ou dados.
- Resumo de dados: As ferramentas de mineração de dados são capazes de compactar ou resumir os dados em uma representação informativa. Este software fornece ferramentas interativas de preparação de dados.
Software de mineração de dados diferente
Abaixo estão alguns dos principais softwares de mineração de dados:
1. Mineração de dados laranja
É uma ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto. Nisso, a mineração de dados é feita através de scripts Python e programação visual. Ele contém recursos para análise de dados e componentes para aprendizado de máquina e mineração de texto.
2. R Ambiente de Software
R é um ambiente de software livre para computação gráfica e estatística. Pode ser executado em várias plataformas UNIX, MacOS e Windows. É um conjunto de recursos de software para cálculo, exibição gráfica e manipulação de dados.
3. Mineração de Dados Weka
É uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para executar tarefas de mineração de dados. Os algoritmos podem ser chamados usando o código Java ou podem ser aplicados diretamente ao conjunto de dados. Ele é escrito em Java e contém recursos como aprendizado de máquina, pré-processamento, mineração de dados, clustering, regressão, classificação, visualização e seleção de atributos.
4. Inteligência de Negócios SpagoBI
É um conjunto de inteligência comercial de código aberto. Oferece recursos avançados de visualização de dados, uma grande variedade de funções analíticas e uma camada semântica funcional. Os vários módulos do pacote SpagoBI são o SpagoBI Studio, o SpagoBI SDK, o SpagoBI Server e o SpagoBI Meta.
5. Anaconda
É uma plataforma aberta de ciência de dados. É uma distribuição de alto desempenho do R e Python. Inclui pacotes de R, Scala e Python para mineração de dados, estatísticas, aprendizado profundo, simulação e otimização, processamento de linguagem natural e análise de imagens.
6. Shogun
É uma caixa de ferramentas gratuita e de código aberto. Possui várias estruturas de dados e algoritmos para problemas de aprendizado de máquina. Seu foco principal está nas máquinas do kernel, como as máquinas de vetores de suporte. Ele permite ao usuário combinar classes de algoritmos, várias representações de dados e ferramentas de uso geral com facilidade. Permite a implementação completa dos modelos de Markov ocultos.
7. DataMelt
É um software para estatística, computação numérica, visualização científica e análise de big data. É uma plataforma computacional. Ele pode usar diferentes linguagens de programação em vários sistemas operacionais.
8. Kit de Ferramentas em Linguagem Natural
É uma plataforma para implementar programas python para trabalhar com dados da linguagem humana. Tem interface fácil de usar. Ele fornece recursos como o WordNet e possui um conjunto de bibliotecas de processamento de texto e um fórum de discussão. É útil para estudantes, engenheiros, pesquisadores, linguistas e usuários do setor.
9. Apache Mahout
Seu principal objetivo é criar um ambiente para criar aplicativos de aprendizado de máquina escaláveis rapidamente. Ele contém vários algoritmos para o Apache Spark, Scala e Apache Flink. Ele é implementado no Apache Hadoop e usa o MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Representa uma linguagem de alto nível criada para cálculos numéricos. Ele funciona em uma interface de linha de comando e, portanto, permite que os usuários resolvam problemas lineares e não lineares numericamente usando uma linguagem compatível com o Matlab. Oferece recursos como ferramentas de visualização. É executado no Windows, macOS, GNU / Linux e BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Ele fornece um ambiente integrado para aprendizado de máquina, preparação de dados, mineração de texto e aprendizado profundo. É usado para aplicações comerciais e de negócios, pesquisa, treinamento, educação e prototipagem rápida. Ele suporta a preparação de dados, visualização de modelo e otimização.
12. Criação de GraphLab
É uma plataforma de aprendizado de máquina para criar um aplicativo preditivo que inclui limpeza de dados, treinamento do modelo e desenvolvimento de recursos. Esses aplicativos fornecem previsões para casos de uso de detecção de fraude, análise de sentimentos e previsão de rotatividade.
13. Mecanismo de análise Lavastorm
É uma solução visual de descoberta de dados que permite integrar rapidamente diversos dados e detectar outliers, anomalias continuamente. Oferece a capacidade de autoatendimento para usuários corporativos. Ele fornece recursos como transformar, adquirir e combinar dados sem pré-planejamento e script.
14. Scikit-learn
É uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para programação em Python. Ele fornece algoritmos diferentes de classificação, agrupamento e regressão, incluindo florestas aleatórias, médias K e máquinas de vetores de suporte. A TI foi criada para funcionar com bibliotecas Python como NumPy e SciPy.
Conclusão
Este artigo contém uma breve introdução ao software de mineração de dados. Esses softwares ajudam os usuários a executar tarefas de mineração de dados de maneira eficiente e rápida. Se uma pessoa deseja construir sua carreira na mineração de dados, essas ferramentas são altamente recomendadas.
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