¿Qué software es sencillo para la minería de datos?
¿Qué software se utiliza para la extracción de datos?
1. R es un lenguaje informático y una herramienta de análisis que se utiliza para análisis estadísticos y gráficos.
2. Weka puede; ser famoso El software de minería de datos y aprendizaje automático de código abierto más grande, pero no es cómodo de usar y la interfaz es un poco simple
3. Tanagra es un software de minería de datos que utiliza una interfaz gráfica 4. RapidMiner es ahora el popular Rising, pero su método de operación es bastante diferente al del software comercial. No admite el método de análisis de diagramas de flujo. Cuando contiene muchos operadores, no es fácil de ver. 5. KNIME y Orange Todo se ve bien, la interfaz de Orange parece muy refrescante, pero descubrí que no es compatible con chino. Se recomienda instalar KNIME e instalar los paquetes de extensión Weka y R al mismo tiempo.
Para los usuarios normales, puede elegir un software con una interfaz amigable y fácil de usar. Para los usuarios que quieran participar en el desarrollo de algoritmos, pueden elegir el software correspondiente según las diferentes herramientas de desarrollo de software (Java, R). , C++, Python, etc.).
Recomiende un software de minería de datos simple y fácil de usar con 10 puntos.
Debe ser SPSS. Hay muchos tutoriales de autoaprendizaje en línea. Si busca experiencia especial, solo desea visualizar datos. Según la interesante función de minería de datos, también puede usar Watson *** ytics, que también admite el lenguaje natural.
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos más utilizadas? /p>
RapidMiner, R, Weka, KNIME, GGobi y Orange son excelentes herramientas de minería que puedes elegir según tus propias necesidades.
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos más utilizadas?
EXCEL MATLAB Origin, etc.
El software de análisis de datos y visualización gráfica actualmente popular incluye Matlab, Mathmatica, Maple, etc. Estos software son potentes y pueden satisfacer muchas necesidades en el trabajo científico y tecnológico, pero su uso requiere ciertos conocimientos de programación informática y conocimientos de matrices, y estar familiarizado con una gran cantidad de funciones y comandos. Usar Origin es tan simple como usar Excel y Word. Sólo necesitas hacer clic con el mouse y seleccionar los comandos del menú para completar la mayor parte del trabajo y obtener resultados satisfactorios. Pero es más poderoso que Excel. Para el uso diario, puede usar Excel y luego cargar macros. Contiene algunas herramientas de análisis, pero a veces necesita soporte de software de base de datos.
¿Qué software y herramientas debería aprender en general para aprender a extraer datos?
p>1. WEKA
La versión nativa no Java de WEKA se desarrolló principalmente para analizar datos en el campo agrícola. La herramienta está basada en una versión de Java, es muy sofisticada y se utiliza en muchas aplicaciones diferentes, incluida la visualización y los algoritmos para el análisis de datos, así como el modelado predictivo. La ventaja sobre RapidMiner es que es gratuito bajo la Licencia Pública General GNU, ya que los usuarios pueden optar por personalizarlo a su gusto.
WEKA admite una variedad de tareas estándar de minería de datos, incluido el preprocesamiento, recopilación, clasificación, análisis de regresión, visualización y selección de características de datos. WEKA será más potente con la incorporación del modelado de secuencias, pero no está incluido en este momento.
2. RapidMiner
Esta herramienta está escrita en lenguaje Java y proporciona tecnología de análisis avanzada a través de un marco basado en plantillas. La mayor ventaja de esta herramienta es que los usuarios no necesitan escribir ningún código. Se proporciona como un servicio, no como software nativo. Cabe mencionar que esta herramienta ocupa el primer lugar en la lista de herramientas de minería de datos. Además, además de la minería de datos, RapidMiner también proporciona funciones como preprocesamiento y visualización de datos, análisis predictivo y modelado, evaluación e implementación estadísticos. Lo que es aún más poderoso es que también proporciona soluciones, modelos y algoritmos de aprendizaje de WEKA (un entorno de análisis inteligente) y scripts R.
RapidMiner se distribuye bajo la licencia de código abierto AGPL y se puede descargar desde SourceForge.
SourceForge es un lugar centralizado para que los desarrolladores lleven a cabo la gestión del desarrollo. Aquí se han instalado una gran cantidad de proyectos de código abierto, incluido MediaWiki utilizado por ***.
3. NLTK
Cuando se trata de tareas de procesamiento del lenguaje, nada puede superar a NLTK. NLTK proporciona una herramienta de procesamiento del lenguaje, que incluye minería de datos, aprendizaje automático, rastreo de datos, análisis de sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje.
Todo lo que necesitas hacer es instalar NLTK, arrastrar un paquete a tu tarea favorita y estarás listo para hacer otras cosas. Debido a que está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él y personalizar sus pequeñas tareas.
4. Naranja
Python es popular porque es fácil de aprender y potente. Si eres un desarrollador de Python y quieres encontrar una herramienta para el trabajo, no busques más que Orange. Es una poderosa herramienta de código abierto basada en el lenguaje Python y es adecuada tanto para principiantes como para expertos.
Además, te encantará la programación visual de esta herramienta y las secuencias de comandos Python. No solo tiene componentes de aprendizaje automático, sino que también tiene información biológica y minería de texto. Se puede decir que está lleno de diversas funciones para el análisis de datos.
5. KNIME
El procesamiento de datos tiene principalmente tres partes: extracción, conversión y carga. Y KNIME puede hacer las tres cosas. KNIME le proporciona una interfaz gráfica de usuario para procesar nodos de datos. Es una plataforma de síntesis, informes y análisis de datos de código abierto. También integra varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos a través de su concepto de canal de datos modular, y ha atraído la atención de la inteligencia empresarial y el análisis de datos financieros.
KNIME está basado en Eclipse, escrito en Java, y puede ampliarse y complementarse fácilmente con complementos. Sus funciones adicionales se pueden agregar en cualquier momento y sus extensos módulos de integración de datos ya están incluidos en la versión principal.
6. R-Programación
¿Qué harías si te dijera que el proyecto R, un proyecto GNU, fue escrito por R (abreviatura de R-programming, en adelante denominado colectivamente como R) ¿Piensas? Está escrito principalmente en lenguajes C y FORTRAN, y muchos módulos están escritos en R, que es un software gratuito para computación estadística y gráficos para lenguajes de programación y entornos de software.
El lenguaje R es ampliamente utilizado en la minería de datos, así como en el desarrollo de software estadístico y análisis de datos. La facilidad de uso y la escalabilidad también han aumentado considerablemente la popularidad de R en los últimos años. Además de datos, también proporciona técnicas estadísticas y gráficas, incluido el modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, recopilación...
Aprender a extraer datos generalmente requiere aprender qué software y herramientas
1. WEKA
La versión nativa no Java de WEKA está desarrollada principalmente para analizar datos en el campo agrícola. La herramienta está basada en una versión de Java, es muy sofisticada y se utiliza en muchas aplicaciones diferentes, incluida la visualización y los algoritmos para el análisis de datos, así como el modelado predictivo. La ventaja sobre RapidMiner es que es gratuito bajo la Licencia Pública General GNU, ya que los usuarios pueden optar por personalizarlo a su gusto.
WEKA admite una variedad de tareas estándar de minería de datos, incluido el preprocesamiento, recopilación, clasificación, análisis de regresión, visualización y selección de características de datos. WEKA será más potente con la incorporación del modelado de secuencias, pero no está incluido en este momento.
2. RapidMiner
Esta herramienta está escrita en lenguaje Java y proporciona tecnología de análisis avanzada a través de un marco basado en plantillas. La mayor ventaja de esta herramienta es que los usuarios no necesitan escribir ningún código. Se proporciona como un servicio, no como software nativo. Cabe mencionar que esta herramienta ocupa el primer lugar en la lista de herramientas de minería de datos. Además, además de la minería de datos, RapidMiner también proporciona funciones como preprocesamiento y visualización de datos, análisis predictivo y modelado, evaluación e implementación estadísticos.
Lo que es aún más poderoso es que también proporciona soluciones, modelos y algoritmos de aprendizaje de WEKA (un entorno de análisis inteligente) y scripts R.
RapidMiner se distribuye bajo la licencia de código abierto AGPL y se puede descargar desde SourceForge. SourceForge es un lugar centralizado para que los desarrolladores lleven a cabo la gestión del desarrollo. Aquí se han instalado una gran cantidad de proyectos de código abierto, incluido MediaWiki utilizado por ***.
3. NLTK
Cuando se trata de tareas de procesamiento del lenguaje, nada puede superar a NLTK. NLTK proporciona una herramienta de procesamiento del lenguaje, que incluye minería de datos, aprendizaje automático, rastreo de datos, análisis de sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje.
Todo lo que necesitas hacer es instalar NLTK, arrastrar un paquete a tu tarea favorita y estarás listo para hacer otras cosas. Debido a que está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él y personalizar sus pequeñas tareas.
¿Cuáles son las herramientas de análisis de minería de datos más utilizadas en la industria?
El concepto de análisis de datos es demasiado amplio. ¿Es necesario centrarse en la visualización de datos, la minería de datos o el almacenamiento de datos? ? ¿Es para uso personal o para uso empresarial o departamental? ¿El escenario de aplicación es para hacer gráficos personales simples o para análisis de ventas, finanzas o cadena de suministro?
Hablemos de las aplicaciones de nivel empresarial más utilizadas que en realidad cubren las funciones que mencioné anteriormente. Se utilizan principalmente para la integración de datos, el análisis de construcción y la visualización de datos para el análisis de la toma de decisiones. como FineBI, es una herramienta que puede analizar datos de forma "inteligente".
¿Qué software es cada vez más fácil de usar para crear una base de datos?
Con el desarrollo del big data, la seguridad de los datos ha alcanzado un nivel muy alto. Dado que el país concede gran importancia a la seguridad de los datos, las bases de datos nacionales han comenzado a ingresar a grandes empresas en China, incluidas muchas empresas estatales y estatales.
El sistema de base de datos en tiempo real es el software de soporte para desarrollar sistemas de control en tiempo real, sistemas de adquisición de datos, sistemas CIMS, etc. En la industria de procesos, los sistemas de bases de datos en tiempo real se utilizan ampliamente para el monitoreo del sistema de control, el control avanzado del sistema y el control de optimización, y brindan servicios de datos en tiempo real y diversas funciones de administración de datos para la gestión y programación de la producción, el análisis de datos y el soporte de decisiones de la empresa. y navegación remota en línea. La base de datos en tiempo real se ha convertido en la plataforma de datos básica para la informatización empresarial. Puede recopilar y obtener directamente diversos datos en el proceso operativo de la empresa en tiempo real y transformarlos en información pública que sea eficaz para que varias empresas satisfagan las necesidades. de la gestión de la producción empresarial y la gestión empresarial La demanda de integridad, coherencia, seguridad y uso compartido de la información en tiempo real entre el monitoreo de procesos y la operación y gestión empresarial puede establecer un puente de comunicación de información entre los sistemas de automatización empresarial y los sistemas de información de gestión. Ayude a varios departamentos de gestión profesional de la empresa a utilizar esta información clave en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa de la producción y las ventas. Si desea personalizar esta base de datos nacional, puede escribir 136 al principio, 6120 en el medio y 4147 al final
Beijing Kaiyun United Information Technology Co., Ltd. - Base de datos industrial en tiempo real software (CreatRun Database)
¿Qué es el software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database)?
1. El software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database) es una plataforma de base de datos histórica/en tiempo real de nivel empresarial desarrollada independientemente por Kaiyun United Company para aplicaciones industriales y con todos los derechos de propiedad intelectual independientes. Proporciona importante protección de datos para que las empresas monitoreen las condiciones de producción, calculen indicadores de rendimiento, realicen análisis de accidentes, analicen y diagnostiquen el arranque y apagado de equipos y prevengan fallas.
2. El software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database) se puede utilizar ampliamente para la recopilación y el almacenamiento de alta velocidad de datos de automatización de control industrial, proporcionando almacenamiento masivo de datos de alta velocidad y capacidades de análisis básicas.
3. El software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database) puede observar y analizar el proceso de producción en línea en cualquier momento. La preservación a largo plazo de datos históricos no sólo puede reproducir las condiciones de producción históricas, sino también hacer posible la extracción de datos a gran escala. Proporcionar soluciones de gestión de información de producción empresarial que puedan manejar eficazmente diversas aplicaciones de datos a nivel empresarial "de pequeñas a grandes" y "de cerca a lejos".
4. CreatRun Database puede recopilar automáticamente datos de producción de varios sistemas de automatización de procesos de empresas en línea de acuerdo con series de tiempo con una precisión de milisegundos, y comprimirlos y almacenarlos de manera eficiente. Al mismo tiempo, se pueden proporcionar datos históricos y en tiempo real a los usuarios y aplicaciones, lo que les permite observar y analizar el proceso de producción en línea en cualquier momento. La preservación a largo plazo de datos históricos no sólo puede reproducir las condiciones de producción históricas, sino también hacer posible la extracción de datos a gran escala.
Principales indicadores técnicos del sistema de desarrollo de software industrial de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database):
Tipos de datos admitidos: digital, int16, int32, float16, float32, float64, String y otros tipos
Capacidad de etiquetas: 200.000 etiquetas
Capacidad de datos: nivel de TB
Número de usuarios de clientes simultáneos: 500
Proceso de producción recopilación de datos Velocidad de respuesta del tiempo: <500 milisegundos
Resolución de marca de tiempo: milisegundos
Velocidad de almacenamiento: >100 000 valores de entrada/segundo Rendimiento de transacciones de recuperación de datos de archivo: >2 000 000 valores de salida/segundo
Características del sistema de software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database): alta disponibilidad:
1. Estrategia de almacenamiento de datos eficiente y algoritmo de compresión "excepción de zona muerta + algoritmo de compresión de pendiente variable", preciso para la configuración de compresión de cada etiqueta, lo que mejora eficazmente el rendimiento del almacenamiento de datos históricos y ahorra espacio en disco.
2. El mecanismo de almacenamiento en caché de datos de alta velocidad permite que la granularidad del dominio de bloqueo de acceso paralelo tenga una precisión de "Bloque (1KBytes))" , maximizando las capacidades de acceso paralelo. "Minimiza, equilibra y aplana" la complejidad del enrutamiento de acceso a datos históricos, no define datos "fríos y calientes", hace que todo el tiempo y costo de acceso a los datos sea consistente y proporciona características de acceso equilibradas y máxima facilidad de acceso a datos remotos.
3. Crear RUN...
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos generales?
Las herramientas de minería de datos incluyen Qlik extranjeras y nacionales como Yong. Hong, definitivamente hay tarifas. Primero puedes buscar algunas herramientas de minería que se puedan probar de forma gratuita. La plataforma nacional ETHINK parece poder hacerlo.
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos?
SQL Server es una base de datos, pero tiene funciones de minería de datos integradas. Si mencionas herramientas, probablemente incluyan SAS, SPSS, Statistica (Dell), R, Revolution R...