Welche Software eignet sich für das Data Mining?
Data Mining ist der Prozess der Extraktion potenziell nützlicher Informationen und Wissen, die den Menschen im Voraus unbekannt sind, aus einer großen Menge unvollständiger, verrauschter, unscharfer und zufälliger Daten. Die Aufgabe des Data Mining besteht darin, Muster aus Datensätzen zu entdecken. Es können viele Muster entdeckt werden, die entsprechend ihrer Funktion in zwei Kategorien unterteilt werden können: Vorhersagemuster und beschreibende Muster.
Data-Mining-Software (empfohlenes Lernen: PHP-Video-Tutorial)
Orange
Orange ist eine komponentenbasierte Data-Mining- und Machine-Learning-Software-Suite. Ihre Funktionen sind ein benutzerfreundliches, leistungsstarkes, schnelles und vielseitiges visuelles Programmier-Frontend für die Analyse und Visualisierung von Browsing-Daten für Python zur Skriptentwicklung. Es enthält einen vollständigen Satz an Komponenten für die Datenvorverarbeitung und bietet Datenbuchhaltungs-, Übergangs-, Modellierungs-, Musterbewertungs- und Explorationsfunktionen. Es wurde in C++ und Python entwickelt und seine Grafikbibliothek wurde vom plattformübergreifenden Qt-Framework entwickelt.
RapidMiner
RapidMiner, früher YALE (Yet Another Learning Environment) genannt, ist eine Testumgebung für maschinelles Lernen sowie Data Mining und Analyse und wird auch für Forschungszwecke verwendet Data-Mining in der realen Welt. Die bereitgestellten Experimente bestehen aus einer Vielzahl von Operatoren, die in detaillierten XML-Dateien aufgezeichnet und über die grafische Benutzeroberfläche von RapidMiner angezeigt werden. RapidMiner bietet über 500 Operatoren für die wichtigsten maschinellen Lernprozesse und kombiniert Lernschemata mit Attributauswertungen für die Weka-Lernumgebung. Es handelt sich um ein eigenständiges Tool, das zur Datenanalyse verwendet werden kann, und um eine Data-Mining-Engine, die in Ihr Produkt integriert werden kann.
Weka
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), entwickelt von Java, ist eine bekannte Software für maschinelles Lernen, die mehrere klassische Data-Mining-Aufgaben unterstützt, insbesondere Datenvorverarbeitung, Clustering, Klassifizierung, Regression, Virtualisierung und Funktionsauswahl. Die Technologie basiert auf der Annahme, dass Daten als einzelne Datei oder Assoziation dargestellt werden, wobei jeder Datenpunkt mit einer Reihe von Attributen versehen ist. Weka nutzt die Datenbankverknüpfungsfunktionen von Java, um auf SQL-Datenbanken zuzugreifen und Abfrageergebnisse aus einer Datenbank zu verarbeiten. Seine Hauptbenutzeroberfläche ist der Explorer, der auch die gleiche Funktionalität wie die Befehlszeile oder eine komponentenbasierte Wissensflussschnittstelle unterstützt.
JHepWork
jHepWork wurde für Wissenschaftler, Ingenieure und Studenten entwickelt und ist ein kostenloses Open-Source-Datenanalyse-Framework, das hauptsächlich Open-Source-Bibliotheken verwendet, um eine Datenanalyseumgebung zu erstellen bietet eine umfangreiche Benutzeroberfläche, um mit dieser kostenpflichtigen Software zu konkurrieren. Es ist hauptsächlich für zweidimensionale und dreidimensionale Grafiken für das wissenschaftliche Rechnen konzipiert und umfasst in Java implementierte mathematisch-wissenschaftliche Bibliotheken, Zufallszahlen und andere Data-Mining-Algorithmen. jHepWork basiert auf der höheren Programmiersprache Jython. Selbstverständlich können die Mathematik- und Grafikbibliotheken von jHepWork auch mit Java-Code aufgerufen werden.
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine benutzerfreundliche, intelligente und leistungsstarke Open-Source-Plattform für Datenintegration, Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenexploration. Es gibt Benutzern die Möglichkeit, Datenflüsse oder Datenkanäle visuell zu erstellen, optional einige oder alle Analyseschritte auszuführen und später die Ergebnisse, Modelle und interaktiven Ansichten zu erkunden. KNIME ist in Java geschrieben, basiert auf Eclipse und bietet durch Plug-Ins mehr Funktionalität. Über Plug-in-Dateien können Benutzer Verarbeitungsmodule zu Dateien, Bildern und Zeitreihen hinzufügen und in verschiedene andere Open-Source-Projekte integrieren, z. B. R-Sprache, Weka, Chemistry Development Kit und LibSVM.
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Wie verwende ich die Go-Sprache für Data Mining?
Jun 10, 2023 am 08:39 AM
Mit dem Aufkommen von Big Data und Data Mining unterstützen immer mehr Programmiersprachen Data Mining-Funktionen. Als schnelle, sichere und effiziente Programmiersprache kann die Go-Sprache auch für das Data Mining verwendet werden. Wie nutzt man also die Go-Sprache für das Data Mining? Hier sind einige wichtige Schritte und Techniken. Datenerfassung Zunächst müssen Sie die Daten beschaffen. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, z. B. durch das Crawlen von Informationen auf Webseiten, die Verwendung von APIs zum Abrufen von Daten, das Lesen von Daten aus Datenbanken usw. Die Go-Sprache verfügt über umfangreiches HTTP
Datenanalyse mit MySql: Umgang mit Data Mining und Statistiken
Jun 16, 2023 am 11:43 AM
MySql ist ein beliebtes relationales Datenbankverwaltungssystem, das häufig zur Speicherung und Verwaltung von Unternehmens- und Privatdaten verwendet wird. Neben der Speicherung und Abfrage von Daten bietet MySql auch Funktionen wie Datenanalyse, Data Mining und Statistiken, die Benutzern helfen können, Daten besser zu verstehen und zu nutzen. Daten sind in jedem Unternehmen oder jeder Organisation ein wertvolles Gut, und die Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, richtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. MySql kann Datenanalyse und Data Mining auf viele Arten durchführen. Hier sind einige praktische Techniken und Tools: Verwendung
Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Datenanalyse?
Dec 07, 2020 pm 03:16 PM
Unterschiede: 1. Die durch „Datenanalyse“ gezogenen Schlussfolgerungen sind das Ergebnis menschlicher intellektueller Aktivitäten, während die durch „Data Mining“ gezogenen Schlussfolgerungen die von der Maschine aus dem Lernsatz [oder Trainingssatz, Beispielsatz] ermittelten Wissensregeln sind; 2. „Datenanalyse“ kann keine mathematischen Modelle erstellen und erfordert eine manuelle Modellierung, während „Data Mining“ die mathematische Modellierung direkt vervollständigt.
Tipps zur Zeitreihenvorhersage in Python
Jun 10, 2023 am 08:10 AM
Mit Beginn des Datenzeitalters werden immer mehr Daten gesammelt und für Analysen und Vorhersagen verwendet. Zeitreihendaten sind ein allgemeiner Datentyp, der eine Reihe zeitbasierter Daten enthält. Die zur Vorhersage dieser Art von Daten verwendeten Methoden werden als Zeitreihenvorhersagetechniken bezeichnet. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache mit starker Unterstützung für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen und daher auch ein sehr geeignetes Werkzeug für Zeitreihenprognosen. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Techniken zur Zeitreihenvorhersage in Python vorgestellt und einige praktische Anwendungen bereitgestellt
Teilen der Technologie des Volcano-Engine-Tools: Verwenden Sie KI, um das Data Mining und das SQL-Schreiben ohne Schwellenwert von Null abzuschließen
May 18, 2023 pm 08:19 PM
Bei der Verwendung von BI-Tools werden häufig Fragen gestellt: „Wie können wir Daten ohne SQL erzeugen und verarbeiten? Können wir Mining-Analysen ohne Algorithmen durchführen?“ Wenn ein professionelles Algorithmenteam Data Mining durchführt, werden auch Datenanalyse und Visualisierung vorgestellt fragmentiertes Phänomen. Eine optimierte Durchführung der Algorithmenmodellierungs- und Datenanalysearbeiten ist ebenfalls eine gute Möglichkeit, die Effizienz zu verbessern. Gleichzeitig steht für professionelle Data-Warehouse-Teams der Dateninhalt zum gleichen Thema vor dem Problem der „wiederholten Erstellung, relativ verstreuten Nutzung und Verwaltung“ – gibt es eine Möglichkeit, Datensätze mit demselben Thema und unterschiedlichen Inhalten gleichzeitig zu erstellen? Zeit in einer Aufgabe? Kann der erstellte Datensatz als Eingabe für die erneute Teilnahme an der Datenkonstruktion verwendet werden? 1. Die visuelle Modellierungsfunktion von DataWind ist in der von Volcano Engine eingeführten BI-Plattform Da enthalten
Die Anwendungspraxis von Redis in der künstlichen Intelligenz und im Data Mining
Jun 20, 2023 pm 07:10 PM
Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz und Big-Data-Technologie achten immer mehr Unternehmen und Betriebe darauf, wie Daten effizient gespeichert und verarbeitet werden können. Als leistungsstarke verteilte Speicherdatenbank hat Redis in den Bereichen künstliche Intelligenz und Data Mining immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Dieser Artikel gibt eine kurze Einführung in die Eigenschaften von Redis und seine Praxis in Anwendungen für künstliche Intelligenz und Data Mining. Redis ist eine leistungsstarke, skalierbare Open-Source-NoSQL-Datenbank. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen und bietet Caching, Nachrichtenwarteschlangen, Zähler usw.
Wie führt man in PHP eine automatische Textklassifizierung und Data Mining durch?
May 22, 2023 pm 02:31 PM
PHP ist eine hervorragende serverseitige Skriptsprache, die in Bereichen wie Website-Entwicklung und Datenverarbeitung weit verbreitet ist. Mit der rasanten Entwicklung des Internets und der zunehmenden Datenmenge ist die effiziente Durchführung automatischer Textklassifizierung und Data Mining zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Artikel werden Methoden und Techniken zur automatischen Textklassifizierung und zum Data Mining in PHP vorgestellt. 1. Was ist automatische Textklassifizierung und Data Mining? Unter automatischer Textklassifizierung versteht man den Prozess der automatischen Klassifizierung von Text nach seinem Inhalt, der normalerweise mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert wird. Data Mining bezieht sich auf
Detaillierte Erklärung des Apriori-Algorithmus in Python
Jun 10, 2023 am 08:03 AM
Der Apriori-Algorithmus ist eine gängige Methode für das Assoziationsregel-Mining im Bereich Data Mining und wird häufig in Business Intelligence, Marketing und anderen Bereichen eingesetzt. Als allgemeine Programmiersprache bietet Python auch mehrere Bibliotheken von Drittanbietern zur Implementierung des Apriori-Algorithmus. In diesem Artikel werden das Prinzip, die Implementierung und die Anwendung des Apriori-Algorithmus in Python ausführlich vorgestellt. 1. Prinzip des Apriori-Algorithmus Bevor wir das Prinzip des Apriori-Algorithmus vorstellen, lernen wir zunächst die nächsten beiden Konzepte beim Assoziationsregel-Mining kennen: häufige Itemsets und Unterstützung.