Для чего используется rapidminer программа для работы с электронными таблицами

RapidMiner Studio — это программа машинного обучения со всеми необходимыми инструментами для анализа данных и статистических исследований.

Скачать RapidMiner

Благодаря удобному интерфейсу вы можете разрабатывать необходимые материалы для машинного обучения без программирования. Благодаря RapidMiner Studio, где могут быть разработаны приложения, требующие высокой производительности, такие как прогнозный анализ и прогнозное моделирование, ваша работа быстро увенчается успехом. Это позволяет вам работать с несколькими наборами данных одновременно.

Таблицы Excel, текстовые документы, базы данных SQL и т. Д. Вы можете передавать данные из источников данных в RapidMiner и обрабатывать их благодаря программе машинного обучения.

Благодаря функции автоматического моделирования в RapidMiner можно всего за несколько щелчков мышью подготовить автоматические наборы данных для машинного обучения. Более того, вы можете делать все это без каких-либо знаний в области программирования.

15. Setting Roles in the Dataset with the RapidMiner

Таким образом, благодаря программе Rapid Miner; Возможно выполнение важных приложений, таких как исследование данных, прототипирование, обучение, анализ данных для бизнеса.

Если вас интересует использование RapidMiner, вы можете взглянуть на этот обучающий набор, подготовленный Жади Эвреном ЧЕКЕРОМ:

Источник: ru.softmedal.com

16. Возможности Rapid Miner для работы с данными.

С википедии: RapidMiner (прежнее название YALE) — среда для проведения экспериментов и решения задач машинного обученияиинтеллектуального анализа данных. Эксперименты описываются в виде суперпозиций произвольного числа произвольным образом вложенных операторов, и легко строятся средствами визуального графического интерфейсаRapidMiner-а. RapidMiner — открытый программный продукт, свободно распространяемый под лицензией GNU AGPLv3. RapidMiner может работать и как отдельное приложение, и как «интеллектуальный движок», встраиваемый в другие приложения, включая коммерческие. Приложениями RapidMiner-а могут быть как исследовательские (модельные), так и прикладные (реальные) задачи интеллектуального анализа данных, включая анализ текста(text mining),анализ мультимедиа(multimedia mining),анализ потоков данных(data stream mining). Функциональные возможности RapidMiner предоставляет более 400 операторов для всех наиболее известных методов машинного обучения, включая ввод и вывод, предварительную обработку данных и визуализацию. RapidMiner интегрирует в себя < операторы WEKA. Имеется встроенный язык сценариев, позволяющий выполнять массивные серии экспериментов. Концепция многоуровневого представления данных (multi-layered data view) обеспечивает эффективную и прозрачную работу с данными. Графическая подсистема обеспечивает многомерную визуализацию данных и моделей. Имеется пошаговый учебник, включающий популярное введение в машинное обучениеиинтеллектуальный анализ данных. Реализация и технологии Программное обеспечение написано целиком на Java, поэтому работает во всех основных операционных системах. Для представления экспериментов как суперпозиций операторов применяется язык XML. Встраивание в другие приложения осуществляется посредством Java API. Поддерживаются механизмы плагинов (plugin) и расширений (extension). История Начальная версия была разработана в 2001 году группой Искусственного Интеллекта технологического иниверситета в Дортмунде (Artificial Intelligence Unit of Dortmund University of Technology). Начиная с 2004 года исходные коды RapidMiner-а доступны на SourceForge. Более подробно, более неформальным языком: Вот интерфейс. Вы закидываете данные, а потом просто перетаскиваете операторы в GUI, формируя процесс обработки данных. От вас — только понимание того, что вы делаете. Весь код берёт на себя среда. «Под капот» можно, конечно, залезть, но в большинстве случаев это просто не надо. Важные фичи

• Хороший GUI. По сути, каждый функциональный блок собран в кубик. Ничего нового в подходе, но очень крутое исполнение. Обычно разница между классическим программированием и визуальным сильно бьёт по функциональности. Например, в SPSS Modeler всего 50 узлов, а тут целых 250 в базовой загрузке.
• Есть хорошие инструменты подготовки данных. Обычно предполагается, что данные готовятся где-то ещё, но тут уже есть готовый ETL. В том же коммерческом SPSS возможностей для подготовки куда меньше.
• Расширяемость. Есть старый добрый язык R. Полностью интегрированы операторы система WEKA. В общем, это не «детский сад» и не закрытый фреймворк. Надо будет спуститься на низкий уровень — без проблем.
• Дружит с Hadoop (отдельное платное расширение с незамысловатым названием Radoop), причём как с чистым, так и с коммерческими реализациями. То есть когда вы решите молотить не табличку XLS с демо-набором данных, а боевую БД, да еще и при помощи модного ныне Apache Spark — всё сразу встанет как надо. Самое приятное — писать код не надо. Можно в майнере аналитиком написать скрипт через всё тот же GUI и отдать в обработку.
• Архитектурно данные снаружи. Ставим платформу, грузим данные и начинаем смотреть, где какие кореляции, что можем спрогнозировать. Это и плюс, и минус, почему — ниже.
• Кроме IDE есть ещё сервер. Rapid Miner Studio создаёт процессы, а на сервере их можно публиковать. Что-то типа планировщика — сервер знает, какой процесс когда запускать, с какой частой, что делать, если где-то что-то отвалилось, кто отвечает за каждый из процессов, кому как отдавать ресурсы, куда выгружать результаты. В общем, все-все-все современные плюшки.
• А ещё сервер же умеет сразу строить минимальные отчёты. Можно выгружать не в XLS, а рисовать графику прямо там. Это нравится маркетингу маленьких компаний и удобно для небольших проектов. И, естественно, это очень недорого (даже в коммерческой версии) в сравнении с Моделлером и SAS. Но — сразу говорю — области применения у них разные.
• Быстрое развитие. Только поднялся серьезный шум вокруг Apache Spark — через пару месяцев вышел релиз о поддержке базового функционала.

Минусы

• Деньги. С 2011 года в опенсорс уходит предпоследняя версия продукта. С выходом новой предыдущая становится опенсорсной. Cтартер не позволяет строить процессы, обработка которых съест больше гигибайта оперативной памяти. Триал две недели.
• Компания по Гартнеру не самая большая. Это плохо для внедрения и поддержки, потому что своими силами они это делать не могут. С другой стороны, всё это для больших бизнесов по политике компании отдаётся на интеграторов (то есть, как раз нам).
• Авторитет компании пока не накоплен — внедрений не так много, молодая. За SAS ещё никого не увольняли, даже если бюджет в три раза выше, а здесь имя не на слуху.
• Плохо с консалтингом, нет формализованных процессов техподдержки. Предполагается, что это всё делают, опять же, интеграторы. Мы и делаем, но с точки зрения большого бизнеса нельзя не упомянуть про эту особенность.
• Не все вещи анализируются на сервере, в некоторых случаях платформа пробует агрегировать данные на локальной машине. Это плохо, когда модель требует всей базы, то есть когда нельзя взять и прогнать алгоритм на небольшом куске данных. Предполагается, что вы используете Hadoop или аналог для решения этой проблемы. Там всё есть.
• Аналитика классических баз данных (то, что не Big Data по критерию многообразия) на шаг позади классических решений. То есть если вы захотите сделать предагрегацию перед выгрузкой in-database, то это нужно задать ручками явно, сам RapidMiner до этого не догадается.

Задачи Итак, перед нами чистое поле для решения любых задач. Наиболее частые в России, решающиеся такими инструментами — это:

• Анализ транзакций (например, банковских) для противодействия мошенничеству.
• Клиентская аналитика. Это самая горячая тема. Проще всего и выгоднее всего бывает выстроить модель оттока клиентов и отмечать флагом тех, кто к этому готов. Для рынка телекомов, например, переход абонента куда-то ещё — это трагедия, потому что людей больше не становится. Поэтому за флажок «клиент может убежать» они готовы платить реальные деньги.
• Персональные рекомендации. Это любит розница — что кому предложить. Как раз тот случай, когда вы только-только не купили презервативы, а про вас уже запомнили, что через несколько месяцев нужно давать скидки на детское питание.
• Прогнозирование поставок и продаж. При том, что есть готовые пакеты для этого, RapidMiner тупо дешевле. Не надо покупать Боинг, если у вас средний бизнес. И не надо покупать тот же JDA (он стоит как два Боинга). Нет, там всё очень круто и по возможностям, и по интеграции — но банально мало кто может позволить себе это купить.
• Текстовая аналитика — о чём люди пишут. Например, анализ эмоционального оттенка отзывов или комментариев в автоматическом режиме. Это «50 жаловались на связь в Волгограде по улице Победы», «20 похвалили сервис», «Основная причина недовольства абонентов — частые разрывы соединения» и так далее.
• Часто бывает нужна готовая интеграция на уровне базы и веб-сервисов. По сути, тут ничего не надо писать, задаётся только частота опроса, какие модель и процесс использовать, и кто потребитель. Для асинхронных или месячных отчётов ещё проще, есть даже подтягивания данных из Дропбокса для совсем малого бизнеса и готовая интеграция с Амазоновскими сервисами.
• Коммерческий RapidMiner очень хорошо работает с большими данными. Exadata и Vertica — классические базы данных 2.0 или массивно-параллельные СУБД — поддерживаются «во все тяжкие».

RapidMiner vs IBM SPSS Modeler У RM гораздо шире функциональные возможности по обработке, банально больше узлов. С другой стороны, в SPSS есть режимы «автопилота». Авто-модели (Auto Numeric, Auto Classifier) — перебирают несколько возможных моделей с разными параметрами, выбирают несколько лучших. Не сильно опытный аналитик может построить на таком адекватную модель. Она почти наверняка будет уступать в точности построенным опытным специалистом, но есть сам факт — можно построить модель ничего не понимая в этом. В RM есть аналог (Loop and Deliver Best), но он все же требует хотя бы выбрать модели и критерии выбора лучшего. Автоматическая предобработка данных (Auto Data Prep) — другая известная фишка SPSS — иначе и чуть более муторно реализована в RapidMiner. В SPSS сборка данных выполняется одним узлом Automated Data Preparation, галочками проставляется, что нужно сделать с данными. В RapidMiner — собирается из атомарных узлов в произвольной последовательности.

Ограничение

Для продолжения скачивания необходимо пройти капчу:

Источник: studfile.net

RapidMiner — платформа для статистической обработки данных

RapidMiner — одна из самых популярных платформ для статистической обработки данных методами Data Mining, а также для статистической обработки текстов. Она предлагает множество функций, спектр которых можно расширять с помощью дополнительных плагинов.

Интеллектуальный анализ данных Data Mining позволяет делать прогнозы, оценивать риски и вероятности, обнаруживать последовательности и создавать классификации. Результаты анализа широко используются при проведении социологических и медицинских исследований, планировании производственных и бизнес-процессов, создании программ развития.

Инструмент имеет удобный пользовательский интерфейс, не требующий глубокого обучения. Мы расскажем о платформе RapidMiner и о том, как начать с ней работать.

1. Что такое Data Mining?

Технологии интеллектуального анализа данных предполагают извлечение полезной информации из необработанных, “сырых” массивов данных. С помощью этих инструментов обнаруживаются скрытые связи и закономерности, создаются алгоритмы и проверяется их валидность.

Интеллектуальный анализ данных включает несколько этапов:

• Постановка задачи. Предполагает анализ потребностей, определение проблемы и идентификацию показателей, на основании которых будут оценивать построенную модель.
• Подготовка данных. Поиск источников данных, их сортировка, создание таблиц с которыми будет работать программа.
• Аналитическая работа с данными. Применение математических процедур и алгоритмов для выявления связей, корреляций, обнаружения новых характеристик.
• Создание рабочих моделей. Выстраивание оптимальной последовательности действий и прописывание условий их выполнения.
• Проверка корректности работы моделей. Для проверки используется тестовый набор данных, которые не используются для создания рабочей модели.
• Модификация моделей в соответствии с новыми данными.

Таким образом, Data Mining предполагает замкнутый цикл, в котором разработанные модели подвергаются коррекции в соответствии с меняющейся ситуацией.

2. Общая характеристика RapidMiner.

Работа платформы организована по клиент-серверной модели. В роли клиента выступает персональный компьютер с программным обеспечением RapidMiner. Сервер может располагаться на локальном компьютере или в «облаке».

На одной платформе собран весь цикл процессов: от подготовки исходных данных до моделирования и последующей коррекции моделей. Это увеличивает эффективность и сокращает время процесса.

Рабочий процесс в RapidMiner складывается из набора операторов, каждый из которых выполняет какое-то действие с данными, например, считывает данные из файла или производит отбор по какому-то признаку. Операторы соединяются последовательно. Полный набор операторов находится в левой части экрана, где они сгруппированы по функциям.

RapidMiner — система с открытым исходным кодом. Ее функционал может расширяться за счет дополнительных плагинов, которые можно установить через RapidMiner Marketplace. Писать код самостоятельно не нужно, поэтому количество возможных ошибок существенно уменьшается.

3. Преимущества и недостатки RapidMiner.

Преимущества RapidMiner:

• Графический интерфейс отличается удобством и большим набором функций. Каждый функциональный блок собран в кубик. В базовой загрузке 250 узлов, это значительно больше, чем в аналогичных программных продуктах.
• Имеет встроенные инструменты для подготовки данных. Этим выгодно отличается от конкурентов, для которых данные из разных учетных систем нужно предварительно обрабатывать в отдельной ETL- программе (Extract, Transform, Load).
• Расширяемость. Благодаря открытому исходному коду может быть адаптирована под любые научные запросы. Использует язык программирования R (язык для статистического анализа данных и создания инфографики). Имеет встроенные операторы системы WEKA (программы для дата-аналитики и машинного обучения).
• Совместима с Hadoop — технологией накопления больших данных и их обработки. Она сводит в общий результат индивидуальные задания, которые выполняются на сотнях и тысячах компьютеров.
• Умеет сразу строить минимальные отчеты. Инфографику можно рисовать прямо на платформе.
• Высокие темпы развития. Оперативно интегрирует новые программные продукты.

Недостатки RapidMiner:

• Бесплатная версия Community Edition имеет небольшой набор операторов. Возможности введения данных также несколько ограничены.
• Русифицированного интерфейса нет.

Однако, даже ограниченный функционал бесплатной версии дает много полезных возможностей для аналитики.

4. Как скачать и установить RapidMiner Studio?

Наиболее удобна для работы оболочка RapidMiner Studio. Ее можно установить с официального сайта RapidMiner.

1. В меню PRODUCTS выбирайте RapidMiner Studio и после перехода кликните Download Now.
2. Вы попадаете на страницу регистрации. Заполняйте поля и жмите Sign Up.
3. Регистрация подтверждается обычным способом: через письмо, отправленное на электронную почту. По ссылке “подтверждение регистрации” в письме вы перейдете в личный кабинет.
4. Выбирайте установочный файл, который соответствует вашей операционной системе.
5. После окончания установки принимайте условия использования с помощью команды I Accept. Появится окно приветствия: Thank you for installing RapidMiner Studio.
6. Далее для работы с программой вам нужна лицензия. По команде Get Free License переходим в личный кабинет, отсюда нужно пройти на страницу получения лицензии и скопировать лицензионный ключ.
7. Вставьте полученный ключ в программу и нажмите Get Free License. После сообщения об активации ключа можно начинать работать.

Важно: лицензионный ключ нужно вводить при каждом запуске программы. Сохраните его копию в доступном месте.

5. Как пользоваться RapidMiner?

После запуска программы по команде New Process вы попадаете в основное рабочее окно Design:

1. Прежде всего создайте новое хранилище данных Repositories. Ярлык находится на левой панели. Выбираем место хранения данных: это может быть сервер или персональный компьютер.
2. После создания хранилища заполняем его данными. Для этого можно воспользоваться таблицами Excel. Скопируйте данные вместе с заголовками в буфер обмена и вставьте в таблицу. Сохраните файл.

Теперь в RapidMiner выбираем меню File и нажимаем на Import Data. Появится подменю, в котором по команде Import Excel Sheet открывается окно для импорта данных Data import wizard. За 5 шагов мастер импорта данных создаст в уже существующем хранилище файл данных RapidMiner.

В процессе загрузки можно задать тип данных: численные (numeric, integer, real) или качественные (nominal, binominal, polinominal).

Если вам требуется решить несколько задач, то нужно создать соответствующее количество файлов с данными (prim 1, 2, 3…).

1. Теперь созданные файлы данных можно перетащить из окна Repositories View в окно Process View. Здесь они превращаются в “узлы” Retrieve prim 1, 2, 3…
2. В окне Operators View выбираем нужные операторы и перетаскиваем их в Process View. После этого соединяем узлы последовательно и нажимаем на кнопку запуска процесса.

Получаем результаты на вкладке Results.

6. Другие программы для Data Mining.

RapidMiner является признанным лидером среди программ для интеллектуального анализа данных, однако у нее есть конкуренты с определенными преимуществами.

WEKA — Waikato Environment for Knowledge Analysis — предназначена для разработки методов машинного обучения и их практического применения. Бесплатно распространяется по лицензии GNU General Public License. Интерфейс графический. Выполняет подготовку данных, классификацию, кластеризацию, поиск ассоциативных правил, отбор признаков и визуализацию.

KNIME — Konstanz Information Miner — платформа с открытым исходным кодом. Используется в фармацевтических исследованиях, для анализа текстов и финансовых данных. Имеет графический пользовательский интерфейс. Функционал можно расширять с помощью плагинов. Выполняет подготовку данных, включая этапы извлечения, преобразования и загрузки.

Бесплатно выпускается под лицензией GPLv3.

NLTK — Natural Language Toolkit — создан для решения задач обработки естественного языка. Может использоваться как для обучения, так и для создания научно-исследовательских систем. Является свободным программным обеспечением.

DataMelt предназначена для статистики, численных расчетов, научной визуализации и анализа больших данных. Платформа бесплатная. Есть пакет для Android — AWork.

Заключение

Современную науку невозможно представить себе без анализа больших данных. Для этого нужны более сложные инструменты, чем калькулятор. Об анализе и методах исследования можно также прочитать в отдельной статье.

Платформа RapidMiner удобна для пользователя прежде всего тем, что для работы с ней не нужно быть программистом. Более того, ее не нужно изучать годами, хотя такой вариант тоже возможен.

Команда поддержки пользователей доступна в любое время. В интернете можно найти обучающие видеоролики. В общем, освоение этого инструмента не требует профессиональной подготовки, большого труда и длительного времени.

Благодаря широкому и расширяемому функционалу RapidMiner можно приспособить под любые научные цели. Большим преимуществом является то, что все процессы происходят на одной платформе.

Для интеллектуального анализа данных можно использовать разные программные платформы. Однако, RapidMiner обладает неоспоримыми достоинствами: чрезвычайно широкий функционалом и простотой в использовании.

Осваивайте и пользуйтесь.

PS: в наших публикациях вы также можете ознакомиться с полезными сервисами для написания научной статьи, программами Ginger Software, WhiteSmoke, StyleWriter, CorrectEnglish, ProWritingAid, TRINKA, Writefull, Grammarly для проверки англоязычных рукописей, а также с подборкой сервисов для редактирования научных текстов на английском и для проверки текста на оригинальность.

Источник: xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai