Извличането на данни е набор от техники, които използват специфични алгоритми, статичен анализ, изкуствен интелект и системи от бази данни за анализиране на данни от различни измерения и гледни точки.

Инструментите за извличане на данни имат за цел да откриват модели/тенденции/групи сред големи набори от данни и да трансформират данните в по-прецизна информация.

Това е рамка, като Rstudio или Tableau, която ви позволява да извършвате различни видове анализ на извличане на данни.

Можем да изпълним различни алгоритми като групиране или класификация на вашия набор от данни и да визуализираме самите резултати. Това е рамка, която ни предоставя по-добра представа за нашите данни и явлението, което данните представляват. Такава рамка се нарича инструмент за извличане на данни.

Пазарът за инструмент за извличане на данни блести: според последния доклад от ReortLinker се отбелязва, че пазарът ще достигне върха 1 милиард долара в продажбите от 2023 г , нагоре от 1 милиона в 2018 г

Това са най-популярните инструменти за извличане на данни:

1. Оранжево извличане на данни:

Orange е перфектен софтуерен пакет за машинно обучение и извличане на данни. Той поддържа визуализацията и е софтуер, базиран на компоненти, написани на изчислителен език Python и разработени в лабораторията по биоинформатика към факултета по компютърни и информационни науки, Люблянски университет, Словения.

Тъй като е софтуер, базиран на компоненти, компонентите на Orange се наричат ​​„джаджи“. Тези модули варират от предварителна обработка и визуализация на данни до оценка на алгоритми и прогнозно моделиране.

Уиджетите предоставят значителни функционалности като:

• Показване на таблица с данни и позволяване на избор на функции
• Четене на данни
• Предиктори за обучение и сравнение на алгоритми за обучение
• Визуализация на елементи от данни и др.

Освен това Orange осигурява по-интерактивна и приятна атмосфера за скучните аналитични инструменти. Доста е вълнуващо да се работи.

Защо Orange?

Данните, идващи в оранжево, се форматират бързо до желания шаблон и преместването на джаджи може лесно да се прехвърли, където е необходимо. Orange е доста интересен за потребителите. Orange позволява на своите потребители да вземат по-интелигентни решения за кратко време чрез бързо сравняване и анализиране на данните. Това е добра визуализация на данни с отворен код, както и оценка, която засяга начинаещи и професионалисти. Извличането на данни може да се извърши чрез визуално програмиране или Python скриптове. Много анализи са осъществими чрез неговия интерфейс за визуално програмиране (плъзгане и пускане, свързано с джаджи) и много визуални инструменти са склонни да се поддържат, като стълбови диаграми, точкови диаграми, дървета, дендрограми и топлинни карти. Значително количество уиджети (повече от 100) обикновено се поддържат.

Инструментът има компоненти за машинно обучение, добавки за биоинформатика и копаене на текст и е пълен с функции за анализ на данни. Това се използва и като библиотека на Python.

Скриптовете на Python могат да продължат да работят в терминален прозорец, интегрирана среда като PyCharmand PythonWin, pr shell като iPython. Orange се състои от платнен интерфейс, върху който потребителят поставя джаджи и създава работен процес за анализ на данни. Джаджата предлага основни операции, например четене на данни, показване на таблица с данни, избиране на функции, прогнози за обучение, сравняване на алгоритми за обучение, визуализиране на елементи от данни и т.н. Orange работи на Windows, Mac OS X и различни операционни системи Linux . Orange идва с множество алгоритми за регресия и класификация.

Orange може да чете документи в естествени и други формати на данни. Orange е посветен на техники за машинно обучение за класифициране или контролирано извличане на данни. Има два типа обекти, използвани в класификацията: обучаем и класификатори. Учащите разглеждат данни на ниво клас и връщат класификатор. Методите на регресия са много подобни на класификацията в Orange и двата са предназначени за контролирано извличане на данни и изискват данни на ниво клас. Обучението на ансамбли комбинира прогнозите на отделни модели за усилване на точността. Моделът може или да идва от различни данни за обучение, или да използва различни обучаеми върху едни и същи набори от данни.

Обучаемите също могат да бъдат разнообразени чрез промяна на техните набори от параметри. В оранжево ансамблите са просто обвивки около обучаемите. Те действат като всеки друг обучаем. Въз основа на данните те връщат модели, които могат да предвидят резултатите от всеки екземпляр на данни.

2. SAS Data Mining:

SAS означава Система за статистически анализ. Той е продукт на SAS Institute, създаден за анализи и управление на данни. SAS може да копае данни, да ги променя, да управлява информация от различни източници и да анализира статистики. Той предлага графичен потребителски интерфейс за нетехнически потребители.

баш ако друго

SAS data miner позволява на потребителите да анализират големи данни и да предоставят точна представа за целите на навременното вземане на решения. SAS има разпределена архитектура за обработка на паметта, която е силно мащабируема. Подходящ е за извличане на данни, оптимизация и целите на извличане на текст.

3. DataMelt Извличане на данни:

DataMelt е среда за изчисление и визуализация, която предлага интерактивна структура за анализ и визуализация на данни. Предназначен е предимно за студенти, инженери и учени. Известен е още като DMelt.

DMelt е мултиплатформена помощна програма, написана на JAVA. Може да работи на всяка операционна система, която е съвместима с JVM (Java Virtual Machine). Състои се от библиотеки по природни науки и математика.

Научни библиотеки:
Научните библиотеки се използват за изчертаване на 2D/3D диаграми.Математически библиотеки:
Математическите библиотеки се използват за генериране на произволни числа, алгоритми, напасване на криви и др.

DMelt може да се използва за анализ на голям обем данни, извличане на данни и статистически анализ. Той се използва широко в природните науки, финансовите пазари и инженерството.

4. Дрънкалка:

Ratte е инструмент за извличане на данни, базиран на GUI. Той използва езика за програмиране R stats. Rattle разкрива статичната сила на R, като предлага значителни функции за извличане на данни. Въпреки че rattle има изчерпателен и добре развит потребителски интерфейс, той има интегриран раздел с лог код, който създава дублиран код за всяка GUI операция.

Наборът от данни, произведен от Rattle, може да се преглежда и редактира. Rattle дава възможност на другия да преглежда кода, да го използва за много цели и да разширява кода без никакви ограничения.

5. Бърз копач:

Rapid Miner е една от най-популярните системи за прогнозен анализ, създадена от компанията със същото име като Rapid Miner. Написан е на език за програмиране JAVA. Той предлага интегрирана среда за копаене на текст, дълбоко обучение, машинно обучение и прогнозен анализ.

Инструментът може да се използва за широк спектър от приложения, включително фирмени приложения, търговски приложения, изследвания, образование, обучение, разработка на приложения, машинно обучение.

Rapid Miner предоставя сървъра на място, както и в публична или частна облачна инфраструктура. Той има модел клиент/сървър като своя основа. Бързият майнер идва с рамки, базирани на шаблони, които позволяват бърза доставка с малко грешки (които обикновено се очакват в процеса на писане на ръчен код)