Introduction au logiciel d'exploration de données
L'exploration de données est un processus d'analyse des données, d'identification des modèles et de conversion des données non structurées en données structurées (données organisées en lignes et colonnes) pour les utiliser pour la prise de décision liée aux affaires. Il s'agit d'un processus d'extraction de grandes données non structurées de diverses bases de données. L'exploration de données est une science interdisciplinaire qui utilise des algorithmes mathématiques et informatiques utilisés par une machine. Le logiciel d'exploration de données aide l'utilisateur à analyser les données de différentes bases de données et à détecter le modèle. L'objectif fondamental des outils d'exploration de données est de rechercher, d'extraire et d'affiner les données, puis de diffuser les informations.
Caractéristiques des outils d'exploration de données
- Facile à utiliser: le logiciel d'exploration de données possède une interface utilisateur graphique (GUI) facile à utiliser qui aide l'utilisateur à analyser efficacement les données.
- Prétraitement: le prétraitement des données est une étape nécessaire. Il comprend le nettoyage des données, la transformation des données, la normalisation des données et l'intégration des données.
- Traitement évolutif: le logiciel d'exploration de données permet un traitement évolutif, c'est-à-dire que le logiciel est évolutif en fonction de la taille des données et du nombre d'utilisateurs.
- Haute performance: le logiciel d'exploration de données augmente les capacités de performance et crée un environnement qui génère des résultats rapidement.
- Détection d'anomalies: elles aident à identifier les données inhabituelles qui pourraient contenir des erreurs ou nécessiter une enquête plus approfondie.
- Apprentissage des règles d'association: le logiciel d'exploration de données utilise l'apprentissage des règles d'association qui identifie la relation entre les variables.
- Clustering: C'est un processus de regroupement des données qui sont similaires d'une manière ou d'une autre.
- Classification: Il s'agit du processus de généralisation de la structure connue et de son application à de nouvelles données.
- Régression: il s'agit d'estimer les relations entre les ensembles de données ou les données.
- Résumé des données: les outils d'exploration de données sont capables de compresser ou de résumer les données dans une représentation informative. Ce logiciel fournit des outils interactifs de préparation des données.
Différents logiciels d'exploration de données
Voici quelques-uns des meilleurs logiciels d'exploration de données:
1. Orange Data Mining
Il s'agit d'un outil d'analyse et de visualisation de données open source. En cela, l'exploration de données se fait via des scripts Python et une programmation visuelle. Il contient des fonctionnalités pour l'analyse des données et des composants pour l'apprentissage automatique et l'exploration de texte.
2. Environnement logiciel R
R est un environnement logiciel gratuit pour les graphiques et le calcul statistique. Il peut fonctionner sur différentes plates-formes UNIX, MacOS et Windows. Il s'agit d'une suite de logiciels pour le calcul, l'affichage graphique et la manipulation des données.
3. Exploration de données Weka
Il s'agit d'une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour effectuer des tâches d'exploration de données. Les algorithmes peuvent être appelés en utilisant du code Java ou ils peuvent être directement appliqués à l'ensemble de données. Il est écrit en Java et contient des fonctionnalités telles que l'apprentissage automatique, le prétraitement, l'exploration de données, le clustering, la régression, la classification, la visualisation et la sélection d'attributs.
4. SpagoBI Business Intelligence
Il s'agit d'une suite décisionnelle open source. Il offre des fonctionnalités avancées de visualisation des données, une large gamme de fonctions analytiques et une couche sémantique fonctionnelle. Les différents modules de la suite SpagoBI sont SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server et SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Il s'agit d'une plate-forme scientifique ouverte. Il s'agit d'une distribution hautes performances de R et Python. Il comprend des packages de R, Scala et Python pour l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage en profondeur, la simulation et l'optimisation, le traitement du langage naturel et l'analyse d'images.
6. Shogun
Il s'agit d'une boîte à outils open source gratuite. Il possède différentes structures de données et algorithmes pour les problèmes d'apprentissage automatique. Son objectif principal est les machines à noyau comme les machines à vecteurs de support. Il permet à l'utilisateur de combiner facilement des classes d'algorithmes, plusieurs représentations de données et des outils polyvalents. Il permet la mise en œuvre complète des modèles de Markov cachés.
7. DataMelt
C'est un logiciel de statistiques, de calcul numérique, de visualisation scientifique et d'analyse de big data. Il s'agit d'une plateforme de calcul. Il peut utiliser différents langages de programmation sur différents systèmes d'exploitation.
8. Boîte à outils en langage naturel
C'est une plate-forme pour implémenter des programmes python pour travailler avec des données de langage humain. Il a une interface facile à utiliser. Il fournit des ressources telles que WordNet et dispose d'une suite de bibliothèques de traitement de texte et d'un forum de discussion. Il est utile pour les étudiants, les ingénieurs, les chercheurs, les linguistes et les utilisateurs de l'industrie.
9. Apache Mahout
Son objectif principal est de créer un environnement permettant de créer rapidement des applications évolutives d'apprentissage automatique. Il contient divers algorithmes pour Apache Spark, Scala et Apache Flink. Il est implémenté sur Apache Hadoop et utilise MapReduce Paradigm.
10. GNU Octave
Il représente un langage de haut niveau construit pour les calculs numériques. Il fonctionne sur une interface de ligne de commande et permet donc aux utilisateurs de résoudre numériquement des problèmes linéaires et non linéaires en utilisant un langage compatible avec Matlab. Il offre des fonctionnalités telles que des outils de visualisation. Il fonctionne sur Windows, macOS, GNU / Linux et BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Il fournit un environnement intégré pour l'apprentissage automatique, la préparation des données, l'exploration de texte et l'apprentissage en profondeur. Il est utilisé pour les applications commerciales et commerciales, la recherche, la formation, l'éducation et le prototypage rapide. Il prend en charge la préparation des données, la visualisation du modèle et l'optimisation.
12. GraphLab Create
Il s'agit d'une plate-forme d'apprentissage automatique pour créer une application prédictive qui comprend le nettoyage des données, la formation du modèle et le développement de fonctionnalités. Ces applications fournissent des prédictions pour les cas d'utilisation de détection de fraude, d'analyse de sentiment et de prédiction de désabonnement.
13. Moteur d'analyse Lavastorm
Il s'agit d'une solution de découverte de données visuelles qui permet d'intégrer rapidement diverses données et de détecter en permanence les valeurs aberrantes et les anomalies. Il offre la capacité de libre-service aux utilisateurs professionnels. Il fournit des fonctionnalités telles que transformer, acquérir et combiner des données sans pré-planification ni script.
14. Scikit-learn
Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage machine open source pour la programmation Python. Il fournit différents algorithmes de classification, de regroupement et de régression, y compris des forêts aléatoires, des moyennes K et des machines à vecteurs de support. L'informatique est conçue pour fonctionner avec des bibliothèques Python comme NumPy et SciPy.
Conclusion
Cet article contient une brève introduction au logiciel d'exploration de données. Ces logiciels aident les utilisateurs à effectuer des tâches d'exploration de données efficacement et rapidement. Si une personne veut construire sa carrière dans l'exploration de données, ces outils sont fortement recommandés.
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