Мулюкова, К. В. Сравнительный анализ современных инструментов Data Mining / К. В. Мулюкова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 1 (239). — С. 19-21. — URL: https://moluch.ru/archive/239/55393/ (дата обращения: 10.07.2023).
В статье анализируются современные инструменты Data Mining. Дается подробная характеристика каждому инструменту Data Mining. Рассмотрены принципы работы данных инструментов, представлены основные критерии для сравнения. Указаны плюсы и минусы каждого инструмента Data Mining. В заключение делаются выводы об эффективности инструмента DMST для аналитических проектов.
Ключевые слова: DMST, интеллектуальная обработка, Data Mining, математические пакеты, бизнес-аналитика, анализ данных, Mat Package
Так как объем данных постоянно продолжает расти, то это приводит к тому, что задачи анализа становятся все сложнее. Для решения задач, которые делятся на общие и частные, необходим постоянный поиск новых, нестандартных и доступных знаний для анализа.
Вебинар «Data Mining и Text Mining: примеры решения реальных задач»
Важнейшим инструментом поиска таких знаний является глубокий и всесторонний анализ данных, описывающих процессы и явления, протекающие в аналитических системах, с использованием современных информационных технологий. В данный момент Data Mining является самым многообещающих направлением информационных технологий. Так что же такое Data Mining?
5 инструментов Data Mining: сравнительный анализ
В сегодняшнем материале мы представим сравнительный обзор пяти самых популярных инструментов для анализа данных – Python, R, Weka, Knime, RapidMiner.
Краткие описания
Python
Python – в русскоязычной среде попросту «питон» – согласно общему определению представляет собой высокоуровневый язык программирования общего назначения, который ориентирован на повышение производительности и читаемости кода. За годы существования «питон» обзавелся множеством специализированных библиотек. Нас интересуют шесть из них:
- Pandas – отвечает за обработку данных;
- Numphy – работает с матрицами;
- Statsmodels – содержит основные статистические функции и модели;
- Sklearnи Pybrain – специализируются на алгоритмах машинного обучения;
- Наконец, Matplotlibотвечает за визуализацию.
Кроме хорошо документированных библиотек, «питон» отличается гибкостью и понятным синтаксисом – благодаря последнему, он приятен в работе. Немаловажно и то, что у Python — огромное сообщество преданных «фанатов», настоящих специалистов своего дела. Так что язык не перестает развиваться.
R
Про R мы подробно говорили в одном из материалов, посвященных инструментам Data Mining. Если вкратце, то появившийся в 1993 году язык R на сегодняшний день является стандартом в области анализа данных.
R «заточен» под статистическую обработку данных, работу с графикой и алгоритмами машинного обучения. Еще одна «вкусная плюшка» R – прекрасная визуализация с помощью пакета ggplot2.
Data mining на практике. Подводные камни анализа данных / Ксения Петрова / COO dmlabs.org
Weka
По сути, Weka – это целая коллекция инструментов и алгоритмов для анализа данных и прогнозирования. Среди плюсов инструмента:
- удобный интерфейс (к примеру, текстовая строка для ввода команд);
- преобразование данных (в том числе предварительная обработка сырых данных);
- поддержка множества алгоритмов машинного обучения и возможность их быстрого применения;
- удобный вывод результатов работы алгоритма (легко сравнивать точность различных моделей);
- выбор признаков;
- визуализация данных;
- возможность проведения экспериментов (причем можно запускать сразу несколько алгоритмов на разных задачах и получить общий отчет);
- возможность представления всего процесса решения задачи в форме графа.
RapidMiner, Knime
Широко известные инструменты Knime и RapidMiner похожи и по форме, и по содержанию (хотя первый, в отличие от второго, существует на полностью бесплатной основе) – поэтому мы решили объединить их в одну подкатегорию. Оба инструмента поддерживают множество стандартных задач – касающихся преобразования данных, статистики, машинного обучения и визуализации. Весь процесс анализа данных представляется в виде интерактивного графа – последовательности операторов, при этом пользователю доступны операторы Weka и R.
Сравнительные характеристики
Представляем шесть таблиц, в которых представлены результаты оценки пяти инструментов (Knime и RapidMiner по вышеуказанным причинам мы объединили в одну категорию). По итогам мы подсчитали суммарную оценку каждого инструмента по отношению к конкретной характеристике, а результаты объединили в итоговую таблицу.
Обработка данных
Визуализация
Машинное обучение
Представление результатов работы
Скорость получения предварительных результатов
Наглядность процесса анализа данных
Итоги
В заключительной таблице – итоги анализа. В каждой из шести «номинаций» мы выбрали условного «лидера» или «лидеров» — то есть те программные продукты, которые эффективнее всего решают конкретные задачи.
| Обработка данных | Python |
| Визуализация | R, Python |
| Машинное обучение | все, но Python и R предоставляют больше свободы |
| Представление результатов работы | Weka |
| Быстрое получение предварительных результатов | Weka, Knime, RM |
| Реализация собственных алгоритмов | Python, R |
| Наглядность процесса анализа данных | Knime, RM |
По результатам анализа очевидно, что Python (1), R (2), Weka (3) «объективно» лучше, чем Knime, Rapid Miner (4, 5):
- (1), (2) обладают несравненно большей гибкостью на всех этапах АД;
- с помощью (3) можно быстрее осуществлять АД;
- (3) предоставляет результаты работы намного детальнее и удобнее;
- (4, 5) как, впрочем, и (3) не предоставляют достаточной свободы действий;
- кроме низкого порога вхождения и красивой картинки представление процесса АД в виде графа в (4, 5) объективных преимуществ не имеет.
Сравнивая двух «проигравших», можно сделать вывод, что Knime (4) лучше, чем Rapid Miner (5):
- (4), в отличие от (5), предоставляется на полностью бесплатной основе;
- при этом возможности (4) и (5) представляются одинаковыми.
Впрочем, ситуация насчет работы с БД и большими данными остается неясной: возможно, в этих случаях Knime и Rapid Miner использовать предпочтительнее.
Резюме
Программное обеспечение Data Mining — Топ 14 лучших программ для интеллектуального анализа данных
Введение в программное обеспечение интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных, выявления закономерностей и преобразования неструктурированных данных в структурированные данные (данные, организованные в строки и столбцы) для использования их для принятия решений, связанных с бизнесом. Это процесс извлечения больших неструктурированных данных из различных баз данных. Интеллектуальный анализ данных — это междисциплинарная наука, в которой используются математические и компьютерные алгоритмы, используемые машиной. Data Mining Software помогает пользователю анализировать данные из разных баз данных и выявлять закономерности. Основная цель инструментов интеллектуального анализа данных состоит в том, чтобы находить, извлекать и уточнять данные, а затем распространять информацию.
Особенности инструментов интеллектуального анализа данных
- Простота в использовании: программное обеспечение для интеллектуального анализа данных имеет простой в использовании графический интерфейс пользователя (GUI), который помогает пользователю эффективно анализировать данные.
- Предварительная обработка: предварительная обработка данных является необходимым шагом. Включает в себя очистку данных, преобразование данных, нормализацию данных и интеграцию данных.
- Масштабируемая обработка. Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных обеспечивает масштабируемую обработку, т.е. программное обеспечение масштабируется в зависимости от размера данных и количества пользователей.
- Высокая производительность: программное обеспечение для интеллектуального анализа данных повышает производительность и создает среду, которая быстро генерирует результаты.
- Обнаружение аномалий: они помогают идентифицировать необычные данные, которые могут содержать ошибки или требуют дальнейшего изучения.
- Изучение правил ассоциации: программное обеспечение интеллектуального анализа данных использует изучение правил ассоциации, которое идентифицирует связь между переменными.
- Кластеризация: это процесс группировки данных, которые так или иначе похожи.
- Классификация: это процесс обобщения известной структуры и последующего ее применения к новым данным.
- Регрессия: это задача оценки взаимосвязей между наборами данных или данными.
- Суммирование данных. Инструменты интеллектуального анализа данных способны сжимать или суммировать данные в информативное представление. Это программное обеспечение предоставляет интерактивные инструменты для подготовки данных.
Различное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных
Ниже приведены некоторые из лучших программ для интеллектуального анализа данных:
1. Orange Data Mining
Это инструмент для анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом. В этом интеллектуальный анализ данных осуществляется посредством сценариев Python и визуального программирования. Он содержит функции для анализа данных и компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа текста.
2. Программная среда R
R является свободной программной средой для графики и статистических вычислений. Он может работать на различных платформах UNIX, MacOS и Windows. Это набор программных средств для расчета, графического отображения и обработки данных.
3. Weka Data Mining
Это набор алгоритмов машинного обучения для выполнения задач интеллектуального анализа данных. Алгоритмы можно вызывать с использованием кода Java или их можно напрямую применять к набору данных. Он написан на Java и содержит такие функции, как машинное обучение, предварительная обработка, интеллектуальный анализ данных, кластеризация, регрессия, классификация, визуализация и выбор атрибутов.
4. SpagoBI Business Intelligence
Это пакет бизнес-аналитики с открытым исходным кодом. Он предлагает расширенные возможности визуализации данных, широкий спектр аналитических функций и функциональный семантический уровень. Различные модули пакета SpagoBI — это SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server и SpagoBI Meta.
5. Анаконда
Это открытая научная платформа данных. Это высокопроизводительный дистрибутив R и Python. Он включает в себя пакеты R, Scala и Python для интеллектуального анализа данных, статистики, глубокого изучения, моделирования и оптимизации, обработки естественного языка и анализа изображений.
6. Сёгун
Это бесплатный набор инструментов с открытым исходным кодом. Он имеет различные структуры данных и алгоритмы для задач машинного обучения. Основное внимание уделяется машинам ядра, таким как машины опорных векторов. Это позволяет пользователю легко комбинировать классы алгоритмов, несколько представлений данных и инструменты общего назначения. Это позволяет полную реализацию скрытых марковских моделей.
7. DataMelt
Это программное обеспечение для статистики, численных расчетов, научной визуализации и анализа больших данных. Это вычислительная платформа. Он может использовать разные языки программирования в разных операционных системах.
8. Инструментарий естественного языка
Это платформа для реализации программ на Python для работы с данными на человеческом языке. Имеет простой в использовании интерфейс. Он предоставляет такие ресурсы, как WordNet, имеет набор библиотек для обработки текста и дискуссионный форум. Это полезно для студентов, инженеров, исследователей, лингвистов и пользователей отрасли.
9. Апач Махоут
Его основная цель — создать среду для быстрого создания масштабируемых приложений машинного обучения. Он содержит различные алгоритмы для Apache Spark, Scala и Apache Flink. Он реализован на Apache Hadoop и использует MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Он представляет собой язык высокого уровня, созданный для численных расчетов. Он работает на интерфейсе командной строки и, следовательно, позволяет пользователям решать линейные и нелинейные задачи численно, используя язык, совместимый с Matlab. Он предлагает такие функции, как инструменты визуализации. Он работает на Windows, MacOS, GNU / Linux и BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Он обеспечивает интегрированную среду для машинного обучения, подготовки данных, интеллектуального анализа текста и глубокого обучения. Он используется для коммерческих и бизнес-приложений, исследований, обучения, образования и быстрого прототипирования. Он поддерживает подготовку данных, визуализацию модели и оптимизацию.
12. GraphLab Create
Это платформа машинного обучения для создания прогностического приложения, которое включает в себя очистку данных, обучение модели и разработку функций. Эти приложения предоставляют прогнозы для случаев использования мошенничества, анализа настроений и прогнозирования оттока клиентов.
13. Lavastorm Analytics Engine
Это решение для визуального обнаружения данных, которое позволяет быстро интегрировать разнообразные данные и непрерывно обнаруживать выбросы, аномалии. Он предлагает возможность самообслуживания для бизнес-пользователей. Он предоставляет такие функции, как преобразование, сбор и объединение данных без предварительного планирования и создания сценариев.
14. Scikit-Learn
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для программирования на Python. Он предоставляет различные алгоритмы классификации, кластеризации и регрессии, включая случайные леса, K-средние и машины опорных векторов. Он создан для работы с библиотеками Python, такими как NumPy и SciPy.
Вывод
Эта статья содержит краткое введение в программное обеспечение для интеллектуального анализа данных. Это программное обеспечение помогает пользователям эффективно и быстро выполнять задачи интеллектуального анализа данных. Если человек хочет построить свою карьеру в области интеллектуального анализа данных, настоятельно рекомендуется использовать эти инструменты.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по программному обеспечению Data Mining. Здесь мы обсудили концепции, функции и некоторые другие программы для интеллектуального анализа данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше —
- Что такое нарушение данных?
- Что такое обработка данных?
- Что такое хранилище данных?
- Что такое визуализация данных
- Компоненты архитектуры интеллектуального анализа данных
Источник: ru.education-wiki.com