データ マイニングは、特定のアルゴリズム、静的分析、人工知能、データベース システムを利用して、さまざまな次元や観点からデータを分析する一連の手法です。
データ マイニング ツールの目的は、大規模なデータ セット間のパターン/傾向/グループ化を発見し、データをより洗練された情報に変換することです。
これは、さまざまな種類のデータ マイニング分析を実行できるようにする Rstudio や Tableau などのフレームワークです。
データセットに対してクラスタリングや分類などのさまざまなアルゴリズムを実行し、結果自体を視覚化できます。これは、データとデータが表す現象についてのより良い洞察を提供するフレームワークです。このようなフレームワークはデータマイニングツールと呼ばれます。
データ マイニング ツールの市場は輝かしいです。ReortLinker の最新レポートによると、市場はトップになるだろうと指摘されています。 10億ドル による売上高 2023年 、から 1 百万で 2018年
最も人気のあるデータ マイニング ツールは次のとおりです。
1.オレンジデータマイニング:
Orange は、完璧な機械学習およびデータ マイニング ソフトウェア スイートです。これは視覚化をサポートしており、Python コンピューティング言語で書かれたコンポーネントをベースとしたソフトウェアであり、スロベニアのリュブリャナ大学コンピューター情報科学部のバイオインフォマティクス研究室で開発されました。
Orange はコンポーネントベースのソフトウェアであるため、Orange のコンポーネントは「ウィジェット」と呼ばれます。これらのウィジェットは、前処理やデータの視覚化から、アルゴリズムの評価や予測モデリングまで多岐にわたります。
ウィジェットは次のような重要な機能を提供します。
- データテーブルを表示して特徴を選択できるようにする
- データ読み取り
- トレーニング予測子と学習アルゴリズムの比較
- データ要素の可視化など
さらに、Orange は退屈な分析ツールに、よりインタラクティブで楽しい雰囲気を提供します。操作するのはかなりエキサイティングです。
なぜオレンジなのか？
オレンジ色のデータは、希望のパターンにすばやくフォーマットされ、ウィジェットの移動は必要な場所に簡単に転送できます。オレンジはユーザーにとって非常に興味深いものです。 Orange を使用すると、データを迅速に比較および分析することで、ユーザーが短時間でより賢明な意思決定を行うことができます。これは、初心者や専門家に関係する優れたオープンソース データの視覚化および評価です。データ マイニングは、ビジュアル プログラミングまたは Python スクリプトを通じて実行できます。多くの分析は、ビジュアル プログラミング インターフェイス (ウィジェットに接続されたドラッグ アンド ドロップ) を通じて実行可能であり、棒グラフ、散布図、ツリー、樹形図、ヒート マップなどの多くのビジュアル ツールがサポートされる傾向があります。かなりの量のウィジェット (100 以上) がサポートされる傾向があります。
この機器には機械学習コンポーネント、バイオインフォマティクスおよびテキスト マイニング用のアドオンが含まれており、データ分析のための機能が満載です。 Pythonのライブラリとしても利用されています。
Python スクリプトは、ターミナル ウィンドウ、PyCharmand PythonWin などの統合環境、iPython などのシェルで実行し続けることができます。 Orange は、ユーザーがウィジェットを配置してデータ分析ワークフローを作成するキャンバス インターフェイスで構成されます。このウィジェットは、データの読み取り、データ テーブルの表示、特徴の選択、予測子のトレーニング、学習アルゴリズムの比較、データ要素の視覚化などの基本的な操作を提案します。Orange は Windows、Mac OS X、およびさまざまな Linux オペレーティング システムで動作します。 。 Orange には、複数の回帰アルゴリズムと分類アルゴリズムが付属しています。
Orange は、ネイティブおよびその他のデータ形式のドキュメントを読み取ることができます。 Orange は、分類または教師ありデータ マイニングのための機械学習技術に特化しています。分類に使用されるオブジェクトには、学習器と分類子の 2 種類があります。学習者はクラスレベルのデータを考慮し、分類子を返します。回帰手法は Orange の分類と非常に似ており、どちらも教師ありデータ マイニング用に設計されており、クラス レベルのデータが必要です。アンサンブルの学習では、個々のモデルの予測を組み合わせて精度を高めます。モデルは、異なるトレーニング データから取得することも、同じデータセットに対して異なる学習器を使用することもできます。
パラメータセットを変更することで学習者を多様化することもできます。オレンジ色のアンサンブルは、学習者を単に包み込むものです。彼らは他の学習者と同じように行動します。データに基づいて、任意のデータ インスタンスの結果を予測できるモデルを返します。
2. SAS データマイニング:
SAS は統計分析システムの略です。これは、分析とデータ管理のために作成された SAS Institute の製品です。 SAS は、データのマイニング、変更、さまざまなソースからの情報の管理、統計の分析を行うことができます。技術者以外のユーザー向けにグラフィカル UI を提供します。
Javaの部分文字列の例
SAS データマイナーを使用すると、ユーザーはビッグデータを分析し、タイムリーな意思決定を目的として正確な洞察を提供できます。 SAS は、拡張性の高い分散メモリ処理アーキテクチャを備えています。データマイニング、最適化、テキストマイニングの目的に適しています。
3. DataMelt データマイニング:
DataMelt は、データ分析と視覚化のためのインタラクティブな構造を提供する計算および視覚化環境です。これは主に学生、エンジニア、科学者向けに設計されています。 DMelt としても知られています。
DMelt は、JAVA で書かれたマルチプラットフォーム ユーティリティです。 JVM (Java Virtual Machine) と互換性のあるオペレーティング システム上で実行できます。科学と数学のライブラリで構成されています。
科学ライブラリは 2D/3D プロットの描画に使用されます。
数学ライブラリは、乱数の生成、アルゴリズム、カーブ フィッティングなどに使用されます。
DMelt は、大量のデータの分析、データ マイニング、統計分析に使用できます。自然科学、金融市場、工学の分野で広く使用されています。
4.ガラガラ音：
Ratte は GUI ベースのデータマイニング ツールです。 R 統計プログラミング言語を使用します。 Rattle は、重要なデータ マイニング機能を提供することで、R の静的な能力を明らかにします。 Rattle は包括的でよく開発されたユーザー インターフェイスを備えていますが、あらゆる GUI 操作に対して重複コードを生成する統合されたログ コード タブもあります。
Rattle によって生成されたデータセットは表示および編集できます。 Rattle は、コードをレビューし、それをさまざまな目的に使用し、制限なくコードを拡張する機能を他の側に提供します。
5.ラピッドマイナー：
Rapid Miner は、Rapid Miner と同じ名前の会社が作成した最も人気のある予測分析システムの 1 つです。 Java プログラミング言語で書かれています。テキスト マイニング、ディープ ラーニング、機械学習、予測分析のための統合環境を提供します。
この機器は、企業アプリケーション、商用アプリケーション、研究、教育、トレーニング、アプリケーション開発、機械学習など、幅広いアプリケーションに使用できます。
Rapid Miner は、オンサイトだけでなく、パブリックまたはプライベート クラウド インフラストラクチャでもサーバーを提供します。クライアント/サーバー モデルをベースとしています。 Rapid Miner にはテンプレートベースのフレームワークが付属しており、エラーがほとんどなく迅速な配信が可能になります (これは手動のコーディング作成プロセスで一般的に予想されます)。