1.r es un lenguaje informático y una herramienta de análisis para análisis estadísticos y gráficos.
2. Weka puede ser el software de minería de datos y aprendizaje automático de código abierto más famoso, pero no es cómodo de usar y la interfaz es un poco simple.
3. un software de minería de datos con interfaz gráfica. Popularidad de 4,4. RapidMiner está en auge, pero su método de funcionamiento es muy diferente al del software comercial. No admite el método de análisis de diagramas de flujo, por lo que no es fácil comprobarlo cuando hay muchos operadores involucrados;
5. .KNIME y Orange Todos se ven bien y la interfaz naranja parece muy refrescante, pero descubrí que no es compatible con el chino. Se recomienda instalar KNIME e instalar los paquetes de extensión Weka y R al mismo tiempo.
Para los usuarios comunes, puede elegir un software con una interfaz amigable y fácil de usar. Para los usuarios que desean participar en el desarrollo de algoritmos, pueden elegir el software correspondiente basado en diferentes herramientas de desarrollo de software (Java, R). , C, Python, etc.). ).
Recomiende un software de minería de datos simple y fácil de usar 10 puntos.
Debe ser SPSS, hay muchos tutoriales de autoaprendizaje online. Si no busca conocimientos especiales y simplemente desea funciones interesantes de extracción de datos basadas en la visualización de datos, también puede utilizar Watson ***ytics, que también admite el lenguaje natural.
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos más utilizadas?
RapidMiner, R, Weka, KNIME, GGobi y Orange son excelentes herramientas de minería que puede elegir según sus propias necesidades.
¿Cuáles son las herramientas habituales de minería de datos?
Código fuente EXCEL MATLAB, etc.
Los software de análisis de datos y visualización gráfica más populares actualmente incluyen Matlab, Mathmatica y Maple. 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 matrices, y estar familiarizado con una gran cantidad de funciones y comandos. Usar Origin es tan fácil como usar Excel y Word. Sólo necesita 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. En general, puedes utilizar Excel en la vida diaria y luego agregar macros. Existen algunas herramientas de análisis, pero en ocasiones requieren el soporte de un software de base de datos.
¿Qué software y herramientas necesitas generalmente para aprender a aprender minería de datos?
1. WEKA
La versión local no Java de WEKA se utiliza principalmente para analizar datos en el campo agrícola. La herramienta está basada en una versión de Java y es muy sofisticada y se utiliza en muchas aplicaciones diferentes, incluidos algoritmos para análisis y visualización de datos, así como modelado predictivo. La ventaja en comparación con RapidMiner es que es gratuito bajo la Licencia Pública General GNU, ya que los usuarios pueden optar por personalizarlo según sus preferencias.
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 cuando se agregue el modelado de secuencias, pero actualmente no está incluido.
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 el ranking 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. Más importante aún, también proporciona escenarios de aprendizaje, modelos y algoritmos de WEKA (un entorno de análisis inteligente) y scripts R.
RapidMiner se publica bajo la licencia de código abierto AGPL y se puede descargar desde SourceForge.
SourceForge es un lugar donde los desarrolladores se centran en el desarrollo y la gestión. Aquí se instalan 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, captura de datos, análisis de sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje.
Solo necesitas instalar NLTK, luego arrastrar un paquete a tu tarea favorita y podrás hacer otras cosas. Debido a que está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él y personalizarlo para tareas pequeñas.
4. Orange
Python es popular porque es fácil de aprender y potente. Si eres desarrollador de Python, no hay nada mejor que Orange cuando se trata de encontrar una herramienta para el trabajo. Es una poderosa herramienta de código abierto basada en el lenguaje Python, adecuada para principiantes y expertos.
Además, te encantará la programación visual de esta herramienta y las secuencias de comandos Python. No solo tiene componentes de aprendizaje automático, sino también 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 tres partes principales: extracción, conversión y carga. KNIME puede hacer estas tres cosas. KNIME le proporciona una interfaz gráfica de usuario para trabajar con nodos de datos. Esta es una plataforma de código abierto para análisis, informes y síntesis de datos. Al mismo tiempo, integra varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos a través de su concepto simplificado de datos modulares, que atrae la atención en inteligencia empresarial y análisis de datos financieros.
KNIME está basado en Eclipse y escrito en Java, lo que facilita ampliar y agregar complementos. Se pueden agregar funciones adicionales en cualquier momento y una gran cantidad de módulos de integración de datos ya están incluidos en la versión principal.
6. Programación en R
Si te dijera que el proyecto R, un proyecto GNU, fue escrito por el propio R (conocido como programación R), ¿qué pensarías? Está escrito principalmente en lenguaje C y lenguaje FORTRAN, y muchos módulos están escritos en R. R es un software gratuito para cálculos estadísticos y gráficos en un lenguaje de programación y entorno de software.
El lenguaje r se utiliza ampliamente en la minería de datos, el desarrollo de software estadístico y el análisis de datos. La facilidad de uso y la escalabilidad también han aumentado considerablemente la popularidad de R en los últimos años. Además de los datos, proporciona técnicas estadísticas y gráficas, incluidos modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis, clasificación y recopilación de series temporales. ......
¿Qué software y herramientas necesitas generalmente para aprender a aprender minería de datos?
1. WEKA
La versión local no Java de WEKA se utiliza principalmente para analizar datos en el campo agrícola. La herramienta está basada en una versión de Java y es muy sofisticada y se utiliza en muchas aplicaciones diferentes, incluidos algoritmos para análisis y visualización de datos, así como modelado predictivo. La ventaja en comparación con RapidMiner es que es gratuito bajo la Licencia Pública General GNU, ya que los usuarios pueden optar por personalizarlo según sus preferencias.
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 cuando se agregue el modelado de secuencias, pero actualmente no está incluido.
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 el ranking 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. Más importante aún, también proporciona escenarios de aprendizaje, modelos y algoritmos de WEKA (un entorno de análisis inteligente) y scripts R.
RapidMiner se publica bajo la licencia de código abierto AGPL y se puede descargar desde SourceForge. SourceForge es un lugar donde los desarrolladores se centran en el desarrollo y la gestión. Aquí se instalan 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, captura de datos, análisis de sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje.
Solo necesitas instalar NLTK, luego arrastrar un paquete a tu tarea favorita y podrás hacer otras cosas. Debido a que está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él y personalizarlo para tareas pequeñas.
¿Cuáles son las herramientas de análisis de minería de datos más utilizadas en la industria?
El concepto de análisis de datos es demasiado amplio. ¿Necesita centrarse en la visualización de datos, la extracción de datos o el almacenamiento de datos? ¿Es para uso personal o para uso corporativo y departamental? ¿El escenario de aplicación es un simple gráfico personal o es un análisis de ventas, finanzas o cadena de suministro?
Comencemos con las aplicaciones de BI a nivel empresarial más utilizadas, que en realidad cubren las funciones que mencioné anteriormente. Se utiliza principalmente para la integración de datos, análisis estructural y visualización de datos para análisis de decisiones. Por ejemplo, FineBI es una herramienta que puede analizar datos de forma "inteligente".
¿Qué software es más fácil de utilizar 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 entrar en las 10 principales empresas de China, incluidas muchas empresas 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 y sistemas CIMS. En la industria de procesos, se utiliza una gran cantidad de sistemas de bases de datos en tiempo real para el monitoreo del sistema de control, el control avanzado del sistema y el control de optimización, proporcionando servicios de datos en tiempo real y diversas funciones de gestión de datos para la gestión y programación de la producción empresarial, el análisis de datos y la toma de decisiones. soporte 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 eficaz para que diversas empresas satisfagan las necesidades de la empresa. gestión de producción, monitoreo de procesos empresariales y gestión empresarial Los requisitos de integridad, coherencia y seguridad de la información en tiempo real establecen un puente de comunicación de información entre los sistemas de automatización empresarial y los sistemas de información de gestión. Ayude a los departamentos de gestión profesional de las empresas a utilizar esta información crítica 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 frente, 6120 en el medio y 4147 al final.
Beijing Kering United Information Technology Co., Ltd.-Software de base de datos industrial en tiempo real (CreatRun Database)
¿Qué es el software de base de datos industrial en tiempo real?
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 para aplicaciones industriales desarrollada independientemente por Kering y tiene 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, analicen accidentes, analicen y diagnostiquen el arranque y parada 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 datos de alta velocidad en la automatización del 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 la producción histórica, 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, desde pequeñas hasta grandes y de cerca a lejos.
4.La base de datos CreatRun puede recopilar automáticamente datos de producción de varios sistemas de automatización de procesos empresariales con una precisión de milisegundos en línea según series de tiempo, y comprimirlos y almacenarlos de manera eficiente.
Al mismo tiempo, puede 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 la producción histórica, sino también hacer posible la extracción de datos a gran escala.
Principales indicadores técnicos del sistema de software de base de datos industrial en tiempo real para el desarrollo de software industrial:
Tipos de datos soportados: números, int16, int32, float16, float32, float64, String, etc.
Capacidad de etiquetas: 200.000 etiquetas
Capacidad de datos: terabytes
Número de usuarios simultáneos en el cliente: 500
Velocidad de respuesta del tiempo de producción de recopilación de datos en proceso: < 500 milisegundos
Resolución de marca de tiempo: milisegundos
Velocidad de almacenamiento: > 100 000 valores de entrada/segundo Rendimiento de transacciones de recuperación de datos archivados: > 2 000 000 valores de salida/segundo
Características del sistema del software de base de datos industrial en tiempo real: alta disponibilidad:
1. Estrategia de almacenamiento de datos eficiente y algoritmo de compresión "excepción de zona muerta" "Algoritmo de compresión de pendiente variable" es preciso para la configuración de compresión. de cada etiqueta, mejorando efectivamente el rendimiento del almacenamiento de datos históricos y ahorrando espacio en disco.
2. El mecanismo de almacenamiento en caché de datos de alta velocidad hace que la granularidad del acceso paralelo al dominio de bloqueo sea precisa a "Bloque (1 KBytes)", maximizando la capacidad de acceso paralelo. La complejidad del enrutamiento de acceso a datos históricos se minimiza, equilibra y aplana, y los datos "calientes" y "fríos" no están definidos. Todos los costos de tiempo de acceso a datos son consistentes y al mismo tiempo brindan características de acceso equilibradas y máxima facilidad de acceso remoto a datos.
3. Crear y ejecutar...
¿Cuáles son las herramientas generales de minería de datos?
Existen herramientas de extracción de datos Qlik extranjeras y herramientas de extracción de datos nacionales Yonghong, y los cargos son ciertos. Primero puede buscar algunas herramientas de minería gratuitas y la plataforma nacional ETHINK parece funcionar también.
¿Cuáles son las herramientas de minería de datos?
SQL Server es una base de datos, pero tiene capacidades de minería de datos integradas. Si menciona herramientas, probablemente sean SAS, SPSS, Statistical (Dell), R, Revolution R. ...