تحلیل داده‌ها با هدف دستیابی به بینش دقیق
آشنایی با ده نرم‌افزار متن‌باز حرفه‌ای در زمینه داده کاوی
داده‌ها مادامی که هیچ‌گونه پردازشی روی آن‌ها انجام نپذیرد، در قالب یک محتوای متنی خام در اختیار ما قرار دارند. تنها پس از پردازش است که این داده‌ها به اطلاعاتی قابل استفاده تبدیل می‌شوند. داده‌کاوی علمی است که به ما اجازه می‌دهد اطلاعات ارزشمند را از درون داده‌های خام استخراج کنیم. داده‌کاوی جزء آن گروه از علومی است که از دانشگاه گرفته تا صنعت همه مشاغل به آن نیاز مبرم دارند.

1606683296_1_0.gif

داده کاوی که با اصلاح "دانش استخراج اطلاعات از درون بانک‌های اطلاعاتی" نیز توصیف می‌شود، فرآیندی است که به واکاوی و تحلیل حجم بسیار زیادی از داده‌ها و استخراج اطلاعات اشاره دارد. داده کاوی می‌تواند به سرعت به پرسش‌های کسب‌وکارها پاسخ داده و به میزان قابل ملاحظه‌ای در زمان صرفه‌جویی کند. از کاربردهای این علم می‌توان در ارتباط با تقسیم‌بندی بازار، شناسایی ویژگی‌های یکسان مشتریانی که محصولی را از برند خاصی خریداری کرده‌اند، شناسایی تقلب، شناسایی الگوهای به کار گرفته شده در معاملات آنلاین و مالی که به منظور شناسایی فریبکاری‌های آنلاین و ... اشاره کرد. اما برای آن‌که بتوانید به استخراج چنین اطلاعاتی بپردازید به ابزارهای مخصوص این کار نیاز دارید. در این مقاله با ده ابزار داده‌کاوی آشنایی خواهید شد که ضمن قدرتمند بودن به یک ویژگی شاخص آراسته شده‌اند. آن‌ها متن‌باز هستند.

Weka 3

Weka ابزاری است که به زبان جاوا نوشته شده و به شکل رایگان و متن‌باز روی پلتفرم‌های لینوکس، Mac OS X و ویندوز در اختیار شما قرار دارد. این ابزار شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده کاوی است. Weka مشتمل بر ابزارهایی است که در زمینه پردازش اطلاعات، طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، بررسی قواعد پیوستگی و تجسم‌سازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. راهکارهای مختلفی برای به‌کارگیری این ابزار وجود دارد که از آن جمله می‌توان به Weka Knowledge Explorer، Experimenter، Knowledge Flow و CL اشاره کرد. Explorer یک رابط گرافیکی کاربرپسند است که بصری سازی دو بعدی از داده‌های استخراج شده را ارائه می‌کند. CL بیشتر زمانی به کار گرفته می‌شود که شما با مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها سروکار داشته باشید. دقت کنید که Explorer کل مجموعه داده‌ها را در حافظه اصلی بارگذاری می‌کند که همین موضوع بر عملکرد تاثیرگذار خواهد بود.

Rapid Miner

Rapid Miner به دو شکل رایگان و تجاری در اختیار متخصصان داده‌کاوی قرار دارد. ابزار فوق یک سرویس کاربردی داده‌کاوی و یک زیرساخت تحلیل‌گر و پیش‌بینی کننده است. گارتنر موسسه پژوهشی معروف این ابزار و Knife را در حوزه داده‌کاوی پیشنهاد می‌کند. Rapid Miner به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تحلیل دقیقی بر فرآیندهای تجاری خود داشته باشند. ابزاری که با ارائه یک رابط کاربرپسند و به پشتوانه کتابخانه غنی فرآیند تحلیل داده‌ها را با اتکا بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بهترین شکل ممکن انجام می‌دهد. این ابزار مشابه نمونه قبلی ضمن آن‌که قادر است یکسری کارهای عادی در این زمینه را انجام دهد، به ویژگی‌های از پیش ساخته شده‌ای همچون الگوها، جریان‌های کاری تکراری، یک محیط بصری‌سازی حرفه‌ای و ادغام شدن با پایتون که به ساخت نمونه‌سازی سریع کمک می‌کند تجهیز شده است.

Orange

کاربران پایتون به شکل گسترده‌ای با علم داده‌ها سروکار داشته و آشنا هستند. این گروه به خوبی می‌دانند Orange چیست و چگونه می‌توان از این ابزار در زمینه تحلیل داده‌ها و داده‌کاوی استفاده کرد. این ابزار یک کتابخانه پایتون است که قدرت خود را از اسکریپت‌های پایتون گرفته و مجموعه‌ای غنی از الگوریتم‌های استخراج، واکاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای انجام فرآیندهای پیش پردازش داده‌ها، طبقه‌بندی، مدل‌سازی، رگرسیون، خوشه‌بندی و سایر کارهای دیگر ارائه می‌کند. این ابزار در کنار یک محیط برنامه‌نویسی بصری اجازه می‌دهد بخشی از فرآیند وارد کردن داده‌ها را با اتکا بر تکنیک کشیدن و رها کردن مدیریت کنید.

Knime

Knime یک زیرساخت‌ تحلیل‌گر پیشرو متن‌باز در زمینه تحلیل، ادغام و گزارش‌دهی است که به شکل رایگان و تجاری ارائه شده است. این ابزار به زبان جاوا نوشته شده و بر پایه Exlipse پیاده‌سازی شده است. Knime اجازه می‌دهد به ابزارهایی همچون Weka یا زبان آر متصل شوید. بررسی انجام شده از سوی گارتنر نشان می‌دهد مشتریان به واسطه انعطاف‌پذیر بودن، ادغام‌ روان و متن‌باز بودن از این ابزار راضی بوده‌اند. این ابزار همچنین به شما اجازه می‌دهد از طریق به‌کارگیری افزونه‌هایی به قابلیت‌های بیشتری همچون متن‌کاوی و عکس‌کاوی دسترسی پیدا کنید.

DataMelt

DataMelt یا همان DMelt ابزاری است که قابلیت‌هایی به مراتب فراتر از داده‌کاوی ارائه می‌کند. DataMelt یک زیرساخت محاسباتی که به منظور انجام محاسبات عددی، ارائه آمارها، بصری‌سازی و البته داده‌کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ارتباط با داده‌کاوی این ابزار به خوبی قادر است فرآیند بصری‌سازی تعاملی و انجام محاسبات تحلیلی را انجام داده و از الگوهای دو بعدی/ سه بعدی و هیستوگرام برای نمایش بهتر نتایج استفاده کند. این ابزار به ویژه برای دانشجویان، مهندسان و دانشمندان علم داده‌ها گزینه ایده‌آلی بوده و به جای ابزارهایی شبیه به jHepWork و SCavis می‌توان از آن استفاده کرد.

Apache Mahout

Apache Mahout در اصل یک کتابخانه‌ از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در زمینه خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و پیدا کردن الگوهای تکراری در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. کتابخانه یاد شده این پتانسیل را دارد تا به ابزارهایی که در زمینه کار با بزرگ داده‌ها همچون هادوپ مورد استفاده قرار می‌گیرند متصل شود. توسعه‌دهندگان توییتر به شکل گسترده از این ابزار استفاده می‌کنند.

ELKI

ELKI یک نرم‌افزار متن‌باز نوشته شده به زبان جاوا است که سه اصل گسترش‌پذیری، ماژولار بودن و کارایی بالا به شکل جدی در آن مورد توجه قرار گرفته‌اند. این نرم‌افزار تمرکزش روی خوشه‌بندی و شناسایی داده‌های فاقد ارزش است. برای این منظور ELKI از الگوریتم‌های مختلفی برای شناسایی داده‌های بی اهمیت استفاده می‌کند.

MOA

اگر به دنبال آن هستید تا حجم گسترده‌ای از استریم‌های داده‌ای بلادرنگ را مورد تحلیل قرار دهید پیشنهاد ما به شما MOA سرنام Massive Online Analysis است. ابزاری که در زمینه کار با داده‌های سنگین و گسترده سرعت بالایی دارد. یک الگوریتم واکاوی ایده‌آل و خوب در حالت کلی باید محاسبات را با سرعت بالایی انجام داده، مجموعه داده‌ها را در حافظه ذخیره‌سازی نکرده و  مهم‌تر از آن فرآیند محاسباتی را در کوتاه‌ترین زمان ممکن انجام دهند. MOA در ارتباط با مواردی که به آ‌ن‌ها اشاره شد ایده‌آل است.

KEEL

KEEL سرنام Knowledge Extraction for Evolutionary Learning یک ابزار متن‌باز مبتنی بر جاوا است که به شما اجازه می‌دهد روی داده‌هایی با فرمت‌های فایلی مختلف مدیریت دقیقی اعمال کرده (وارد و خارج کردن داده‌ها، ویرایش و تجسم‌سازی) و داده‌ها را از طریق به‌کارگیری پیش‌پردازش‌هایی تحلیل کنید.

Rattle

Rattle بر مبنای زبان آر توسعه پیدا کرده و از زبان برنامه‌نویسی آماری آر برای انجام محاسبات استفاده می‌کند. این نرم‌افزار روی سامانه‌های عامل مختلفی قابل اجرا بوده و به منظور خوشه‌بندی، مدل‌سازی و تجسم‌سازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این ابزار امروزه در سازمان‌های تجاری، شرکت‌های تجاری و همچنین برای اهداف آموزشی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

ماهنامه شبکه را از کجا تهیه کنیم؟
ماهنامه شبکه را می‌توانید از کتابخانه‌های عمومی سراسر کشور و نیز از دکه‌های روزنامه‌فروشی تهیه نمائید.

ثبت اشتراک نسخه کاغذی ماهنامه شبکه     
ثبت اشتراک نسخه آنلاین

 

کتاب الکترونیک +Network راهنمای شبکه‌ها

  • برای دانلود تنها کتاب کامل ترجمه فارسی +Network  اینجا  کلیک کنید.

کتاب الکترونیک دوره مقدماتی آموزش پایتون

  • اگر قصد یادگیری برنامه‌نویسی را دارید ولی هیچ پیش‌زمینه‌ای ندارید اینجا کلیک کنید.

ایسوس

نظر شما چیست؟