데이터 마이닝에 사용할 소프트웨어
데이터 마이닝은 불완전하고, 시끄럽고, 모호하고, 무작위적인 대량의 데이터로부터 사람들에게 알려지지 않은 잠재적으로 유용한 정보와 지식을 미리 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝의 임무는 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 것입니다. 발견할 수 있는 패턴은 다양하며, 기능에 따라 예측 패턴과 설명 패턴의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
데이터 마이닝 소프트웨어 (권장 학습: PHP 비디오 튜토리얼)
Orange
Orange는 구성 요소 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 소프트웨어 제품군입니다. 스크립트 개발을 위한 Python 바인딩을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 검색을 위한 강력하고 빠르며 다양한 시각적 프로그래밍 프런트 엔드를 사용합니다. 여기에는 데이터 전처리를 위한 완전한 구성요소 세트가 포함되어 있으며 데이터 회계, 전환, 모델링, 패턴 평가 및 탐색 기능을 제공합니다. C++와 Python으로 개발되었으며, 그래픽 라이브러리는 크로스 플랫폼 Qt 프레임워크로 개발되었습니다.
RapidMiner
RapidMiner(이전에는 YALE(Yet Another Learning Environment)라고 함)는 기계 학습과 데이터 마이닝 및 분석을 위한 테스트 환경이며, 실제 데이터 마이닝을 연구하는 데에도 사용됩니다. 제공되는 실험은 상세한 XML 파일에 기록되고 RapidMiner의 그래픽 사용자 인터페이스에 표시되는 수많은 연산자로 구성됩니다. RapidMiner는 주요 기계 학습 프로세스를 위한 500개 이상의 연산자를 제공하며 Weka 학습 환경을 위한 속성 평가기와 학습 체계를 결합합니다. 데이터 분석에 사용할 수 있는 독립형 도구이자 제품에 통합할 수 있는 데이터 마이닝 엔진이기도 합니다.
Weka
Java에서 개발한 Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)는 여러 가지 고전적인 데이터 마이닝 작업, 중요한 데이터 전처리, 클러스터링, 분류, 회귀, 가상화 및 기능 선택을 지원하는 잘 알려진 기계 학습 소프트웨어입니다. . 이 기술은 데이터가 단일 파일 또는 연결로 표시되고 각 데이터 포인트에 여러 속성으로 주석이 추가된다는 가정을 기반으로 합니다. Weka는 Java의 데이터베이스 연결 기능을 사용하여 SQL 데이터베이스에 액세스하고 데이터베이스의 쿼리 결과를 처리합니다. 기본 사용자 인터페이스는 명령줄과 동일한 기능 또는 구성 요소 기반 지식 흐름 인터페이스를 지원하는 Explorer입니다.
JHepWork
jHepWork는 과학자, 엔지니어, 학생을 위해 설계된 무료 오픈 소스 데이터 분석 프레임워크입니다. 주로 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 데이터 분석 환경을 만들고 풍부한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 주로 과학 컴퓨팅을 위한 2차원 및 3차원 그래픽용으로 설계되었으며 Java로 구현된 수학 과학 라이브러리, 난수 및 기타 데이터 마이닝 알고리즘이 포함되어 있습니다. jHepWork는 고급 프로그래밍 언어인 Jython을 기반으로 합니다. 물론 Java 코드를 사용하여 jHepWork의 수학 및 그래픽 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.
KNIME
KNIME(Konstanz Information Miner)은 사용자 친화적이고 지능적이며 강력한 오픈 소스 데이터 통합, 데이터 처리, 데이터 분석 및 데이터 탐색 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 시각적으로 데이터 흐름이나 데이터 채널을 생성하고, 선택적으로 일부 또는 모든 분석 단계를 실행하고, 나중에 결과, 모델 및 대화형 보기를 탐색할 수 있습니다. KNIME은 Eclipse를 기반으로 Java로 작성되었으며 플러그인을 통해 더 많은 기능을 제공합니다. 플러그인 파일을 통해 사용자는 파일, 이미지 및 시계열에 처리 모듈을 추가할 수 있으며 R 언어, Weka, 화학 개발 키트 및 LibSVM과 같은 다양한 다른 오픈 소스 프로젝트에 통합될 수 있습니다.
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위 내용은 데이터 마이닝에 사용할 소프트웨어의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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데이터 마이닝에 Go 언어를 사용하는 방법은 무엇입니까?
Jun 10, 2023 am 08:39 AM
빅데이터와 데이터 마이닝의 등장으로 데이터 마이닝 기능을 지원하는 프로그래밍 언어가 점점 더 많아지기 시작했습니다. 빠르고 안전하며 효율적인 프로그래밍 언어인 Go 언어는 데이터 마이닝에도 사용할 수 있습니다. 그렇다면 데이터 마이닝에 Go 언어를 사용하는 방법은 무엇입니까? 다음은 몇 가지 중요한 단계와 기술입니다. 데이터 획득 먼저 데이터를 획득해야 합니다. 이는 웹페이지 정보 크롤링, API를 사용하여 데이터 가져오기, 데이터베이스에서 데이터 읽기 등 다양한 수단을 통해 달성할 수 있습니다. Go 언어에는 풍부한 HTTP가 제공됩니다.
MySql을 사용한 데이터 분석: 데이터 마이닝 및 통계 처리 방법
Jun 16, 2023 am 11:43 AM
MySql은 기업 및 개인 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. MySql은 데이터를 저장하고 쿼리하는 것 외에도 사용자가 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 데이터 분석, 데이터 마이닝, 통계 등의 기능을 제공합니다. 데이터는 모든 비즈니스나 조직에서 귀중한 자산이며, 데이터 분석은 기업이 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. MySql은 다양한 방법으로 데이터 분석과 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 실용적인 기술과 도구입니다.
데이터 마이닝과 데이터 분석의 차이점은 무엇입니까?
Dec 07, 2020 pm 03:16 PM
차이점: 1. "데이터 분석"에 의해 도출된 결론은 인간 지적 활동의 결과인 반면, "데이터 마이닝"에 의해 도출된 결론은 학습 세트[또는 트레이닝 세트, 샘플 세트]에서 기계가 발견한 지식 규칙입니다. 2. "데이터 분석"은 수학적 모델을 구축할 수 없으며 수동 모델링이 필요한 반면, "데이터 마이닝"은 수학적 모델링을 직접 완성합니다.
화산 엔진 도구 기술 공유: AI를 사용하여 제로 임계값으로 데이터 마이닝을 완료하고 SQL 작성을 완료합니다.
May 18, 2023 pm 08:19 PM
BI 도구를 사용하다 보면 흔히 접하게 되는 질문은 "SQL 없이 어떻게 데이터를 생산하고 처리할 수 있는가? 알고리즘 없이 마이닝 분석을 할 수 있는가?"입니다. 전문 알고리즘 팀이 데이터 마이닝을 할 때 데이터 분석과 시각화도 상대적으로 제시됩니다. 단편화된 현상. 알고리즘 모델링과 데이터 분석 작업을 효율적으로 완성하는 것도 효율성을 높이는 좋은 방법입니다. 동시에, 전문 데이터 웨어하우스 팀의 경우 동일한 주제의 데이터 콘텐츠는 "반복적인 구성, 상대적으로 분산된 사용 및 관리" 문제에 직면합니다. 동일한 주제와 다른 콘텐츠를 동시에 사용하여 데이터 세트를 생성할 수 있는 방법이 있습니까? 한 작업에 시간이 걸리나요? 생성된 데이터 세트를 데이터 구성에 다시 참여하기 위한 입력으로 사용할 수 있나요? 1. DataWind의 시각적 모델링 기능은 Volcano Engine이 출시한 BI 플랫폼 Da와 함께 제공됩니다.
인공지능 및 데이터 마이닝 분야의 Redis 적용 사례
Jun 20, 2023 pm 07:10 PM
인공지능, 빅데이터 기술의 발전으로 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 방법에 주목하는 기업과 기업이 늘어나고 있습니다. 고성능 분산 메모리 데이터베이스인 Redis는 인공 지능 및 데이터 마이닝 분야에서 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 이 기사에서는 Redis의 특성과 인공 지능 및 데이터 마이닝 애플리케이션에서의 실제 사례에 대해 간략하게 소개합니다. Redis는 오픈 소스, 고성능, 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 다양한 데이터 구조를 지원하고 캐싱, 메시지 큐, 카운터 등을 제공합니다.
Python의 시계열 예측 팁
Jun 10, 2023 am 08:10 AM
데이터 시대가 도래하면서 분석과 예측을 위해 수집되고 활용되는 데이터가 점점 더 많아지고 있습니다. 시계열 데이터는 시간을 기준으로 한 일련의 데이터를 포함하는 일반적인 데이터 유형입니다. 이러한 유형의 데이터를 예측하는 데 사용되는 방법을 시계열 예측 기술이라고 합니다. Python은 강력한 데이터 과학 및 기계 학습 지원을 갖춘 매우 인기 있는 프로그래밍 언어이므로 시계열 예측에도 매우 적합한 도구입니다. 이 기사에서는 Python에서 일반적으로 사용되는 시계열 예측 기술을 소개하고 실용적인 응용 프로그램을 제공합니다.
Python의 Apriori 알고리즘에 대한 자세한 설명
Jun 10, 2023 am 08:03 AM
Apriori 알고리즘은 데이터 마이닝 분야에서 연관 규칙 마이닝을 위한 일반적인 방법이며 비즈니스 인텔리전스, 마케팅 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 일반 프로그래밍 언어로서 Python은 Apriori 알고리즘을 구현하기 위한 여러 타사 라이브러리도 제공합니다. 이 기사에서는 Python에서 Apriori 알고리즘의 원리, 구현 및 적용을 자세히 소개합니다. 1. Apriori 알고리즘의 원리 Apriori 알고리즘의 원리를 소개하기 전에 먼저 연관 규칙 마이닝의 다음 두 가지 개념인 빈발 항목 집합과 지원에 대해 알아보겠습니다.
PHP에서 자동 텍스트 분류 및 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?
May 22, 2023 pm 02:31 PM
PHP는 웹사이트 개발, 데이터 처리 등의 분야에서 널리 사용되는 뛰어난 서버측 스크립팅 언어입니다. 인터넷의 급속한 발전과 데이터의 양이 증가함에 따라 자동 텍스트 분류 및 데이터 마이닝을 어떻게 효율적으로 수행할 것인가가 중요한 문제가 되고 있다. 이 기사에서는 PHP의 자동 텍스트 분류 및 데이터 마이닝을 위한 방법과 기술을 소개합니다. 1. 자동 텍스트 분류 및 데이터 마이닝이란 무엇입니까? 자동 텍스트 분류는 일반적으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구현되는 내용에 따라 텍스트를 자동으로 분류하는 프로세스를 의미합니다. 데이터 마이닝은 다음을 가리킨다.