Data mining là một tập hợp các kỹ thuật sử dụng các thuật toán cụ thể, phân tích tĩnh, trí tuệ nhân tạo và hệ thống cơ sở dữ liệu để phân tích dữ liệu từ các chiều và quan điểm khác nhau.
Các công cụ Data mining có mục tiêu phát hiện ra các mẫu / xu hướng / nhóm giữa các bộ dữ liệu lớn và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin tinh tế hơn.
Nó là một khuôn khổ, chẳng hạn như Rstudio hoặc Tableau cho phép bạn thực hiện các loại phân tích Data mining khác nhau.
Các bài viết liên quan:
Chúng tôi có thể thực hiện các thuật toán khác nhau như phân cụm hoặc phân loại trên tập dữ liệu của bạn và trực quan hóa kết quả. Đây là một khuôn khổ cung cấp cho chúng tôi thông tin chi tiết tốt hơn về dữ liệu của chúng tôi và hiện tượng mà dữ liệu thể hiện. Một khuôn khổ như vậy được gọi là một công cụ Data mining.
Công cụ Data mining của thị trường đang tỏa sáng: theo báo cáo mới nhất từ ReortLinker lưu ý rằng thị trường sẽ đạt doanh số 1 tỷ đô la vào năm 2023, tăng từ 591 triệu đô la vào năm 2018
Những công cụ Data mining phổ biến nhất
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler là một công cụ phân tích dữ liệu và data mining rất mạnh mẽ. Nó được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính, y tế, giáo dục, chính phủ và nhiều ngành công nghiệp khác. Công cụ này cho phép người dùng dễ dàng tìm ra các mẫu, tương quan và sự phụ thuộc trong dữ liệu.
IBM SPSS Modeler cung cấp nhiều tính năng phân tích dữ liệu, bao gồm mô hình hóa, phân tích chuỗi thời gian, phân tích dữ liệu tương tác và phân tích hành vi khách hàng. Nó cũng hỗ trợ nhiều kỹ thuật phân tích, bao gồm phân tích nhân tố, phân tích phân cụm, phân tích tuyến tính và phân tích đa biến.
Với khả năng tích hợp các phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, IBM SPSS Modeler cho phép người dùng phát hiện ra các mối liên hệ phức tạp giữa các biến và dự đoán kết quả. Nó cũng có thể được tích hợp với các công nghệ khác như Hadoop và SQL, để xử lý các tập dữ liệu lớn.
Tuy nhiên, giá cả của IBM SPSS Modeler rất cao, vì vậy nó không phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ. Nó cũng yêu cầu kỹ năng lập trình và kiến thức chuyên môn để sử dụng hiệu quả.
Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Text mining
Orange Data Mining
Orange là một bộ phần mềm học máy và Data mining hoàn hảo. Nó hỗ trợ trực quan hóa và là một phần mềm dựa trên các thành phần được viết bằng ngôn ngữ điện toán Python và được phát triển tại phòng thí nghiệm tin sinh học tại khoa máy tính và khoa học thông tin, Đại học Ljubljana, Slovenia.
Vì nó là một phần mềm dựa trên các thành phần, các thành phần của Orange được gọi là “widget”. Các widget này bao gồm từ tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu đến đánh giá các thuật toán và mô hình dự đoán.
Các widget cung cấp các chức năng quan trọng như:
- Hiển thị bảng dữ liệu và cho phép chọn các tính năng
- Đọc dữ liệu
- Đào tạo dự đoán và so sánh các thuật toán học tập
- Trực quan hóa phần tử dữ liệu, v.v.
Bên cạnh đó, Orange cung cấp một bầu không khí tương tác và thú vị hơn cho các công cụ phân tích buồn tẻ. Nó là khá thú vị để hoạt động.
Xem thêm Text mining- khai phá dữ liệu từ văn bản
Tại sao Orange?
Dữ liệu chuyển sang màu cam được định dạng nhanh chóng theo mẫu mong muốn và việc di chuyển các widget có thể dễ dàng chuyển đến nơi cần thiết. Màu cam khá thú vị với người dùng. Orange cho phép người dùng đưa ra quyết định thông minh hơn trong thời gian ngắn bằng cách nhanh chóng so sánh và phân tích dữ liệu. Data mining có thể được thực hiện thông qua lập trình trực quan hoặc kịch bản Python. Nhiều phân tích khả thi thông qua giao diện lập trình trực quan của nó (kéo và thả được kết nối với các widget) và nhiều công cụ trực quan có xu hướng được hỗ trợ như biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán, cây, hình ảnh và bản đồ nhiệt. Một số lượng đáng kể các vật dụng (hơn 100) có xu hướng được hỗ trợ.
Công cụ này có các thành phần học máy, tiện ích bổ sung cho tin sinh học và khai thác văn bản, và nó được đóng gói với các tính năng để phân tích dữ liệu. Đây cũng được sử dụng như một thư viện python.
Các tập lệnh Python có thể tiếp tục chạy trong một cửa sổ đầu cuối, một môi trường tích hợp như PyCharmand PythonWin, pr shell như iPython. Màu cam bao gồm giao diện canvas mà người dùng đặt các widget và tạo quy trình phân tích dữ liệu. Tiện ích con đề xuất các hoạt động cơ bản, Ví dụ: đọc dữ liệu, hiển thị bảng dữ liệu, chọn các tính năng, đào tạo dự đoán, so sánh các thuật toán học tập, trực quan hóa các phần tử dữ liệu, v.v. Orange hoạt động trên Windows, Mac OS X và nhiều hệ điều hành Linux . Màu cam đi kèm với nhiều thuật toán phân loại và hồi quy.
Orange có thể đọc tài liệu ở định dạng dữ liệu gốc và các định dạng dữ liệu khác. Orange dành riêng cho các kỹ thuật máy học để phân loại hoặc Data mining được giám sát. Có hai loại đối tượng được sử dụng trong phân loại: người học và người phân loại. Người học xem xét dữ liệu cấp độ lớp và trả về một bộ phân loại. Các phương pháp hồi quy rất giống với phân loại trong Orange và cả hai đều được thiết kế để Data mining có giám sát và yêu cầu dữ liệu mức lớp. Việc học tập các nhóm kết hợp các dự đoán của các mô hình riêng lẻ để đạt được độ chính xác. Mô hình có thể đến từ các dữ liệu đào tạo khác nhau hoặc sử dụng những người học khác nhau trên cùng một bộ dữ liệu.
Người học cũng có thể được đa dạng hóa bằng cách thay đổi các bộ tham số của họ. Trong màu cam, các nhóm chỉ đơn giản là những lớp bao bọc xung quanh người học. Họ hành động như bất kỳ người học nào khác. Dựa trên dữ liệu, chúng trả về các mô hình có thể dự đoán kết quả của bất kỳ trường hợp dữ liệu nào.
Data mining SAS
SAS là viết tắt của Hệ thống Phân tích Thống kê. Nó là một sản phẩm của Viện SAS được tạo ra để phân tích và quản lý dữ liệu. SAS có thể Data mining, thay đổi dữ liệu, quản lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích số liệu thống kê. Nó cung cấp giao diện người dùng đồ họa cho người dùng không chuyên về kỹ thuật.
Công cụ Data mining SAS cho phép người dùng phân tích dữ liệu lớn và cung cấp cái nhìn sâu sắc chính xác cho mục đích ra quyết định kịp thời. SAS có kiến trúc xử lý bộ nhớ phân tán có khả năng mở rộng cao. Nó phù hợp cho các mục đích Data mining, tối ưu hóa và khai thác văn bản.
Xem thêm Data mining so với machine learning
Data mining DataMelt
DataMelt là một công cụ tính toán và trực quan hóa
môi trường cung cấp cấu trúc tương tác để phân tích và hiển thị dữ liệu. Nó chủ yếu được thiết kế cho sinh viên, kỹ sư và nhà khoa học. Nó còn được gọi là DMelt.
DMelt là một tiện ích đa nền tảng được viết bằng JAVA. Nó có thể chạy trên bất kỳ hệ điều hành nào tương thích với JVM (Máy ảo Java). Nó bao gồm các thư viện Khoa học và Toán học.
- Thư viện khoa học:
- Thư viện khoa học được sử dụng để vẽ các ô 2D / 3D.
- Thư viện toán học:
- Thư viện toán học được sử dụng để tạo số ngẫu nhiên, thuật toán, điều chỉnh đường cong, v.v.
DMelt có thể được sử dụng để phân tích khối lượng lớn dữ liệu, Data mining và phân tích thống kê. Nó được sử dụng rộng rãi trong khoa học tự nhiên, thị trường tài chính và kỹ thuật.
Rattle
Ratte là một công cụ Data mining dựa trên GUI. Nó sử dụng ngôn ngữ lập trình thống kê R. Rattle cho thấy sức mạnh tĩnh của R bằng cách cung cấp các tính năng Data mining quan trọng. Trong khi rattle có giao diện người dùng toàn diện và được phát triển tốt, Nó có một tab mã nhật ký tích hợp tạo mã trùng lặp cho bất kỳ hoạt động GUI nào.
Có thể xem và chỉnh sửa tập dữ liệu do Rattle tạo ra. Rattle cung cấp cho cơ sở khác để xem xét mã, sử dụng nó cho nhiều mục đích và mở rộng mã mà không có bất kỳ hạn chế nào.
Rapid Miner
Rapid Miner là một trong những hệ thống phân tích dự đoán phổ biến nhất được tạo ra bởi công ty có cùng tên với Rapid Miner. Nó được viết bằng ngôn ngữ lập trình JAVA. Nó cung cấp một môi trường tích hợp để khai thác văn bản, học sâu, học máy và phân tích dự đoán.
Thiết bị này có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, bao gồm ứng dụng công ty, ứng dụng thương mại, nghiên cứu, giáo dục, đào tạo, phát triển ứng dụng, máy học.
Rapid Miner cung cấp máy chủ tại chỗ cũng như trong cơ sở hạ tầng đám mây công cộng hoặc riêng tư. Nó có một mô hình máy khách / máy chủ làm cơ sở của nó. Một công cụ khai thác nhanh đi kèm với các khuôn khổ dựa trên mẫu cho phép phân phối nhanh với ít lỗi (thường xảy ra trong quá trình viết mã thủ công)
Xem thêm Sự khác biệt giữa Data mining và Data science
KNIME Analytics Platform
KNIME Analytics Platform là một công cụ phân tích dữ liệu và data mining mã nguồn mở, cung cấp nhiều tính năng cho phép người dùng tạo và triển khai các quy trình phân tích dữ liệu phức tạp.
KNIME Analytics Platform cho phép người dùng kết nối và xử lý các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các cơ sở dữ liệu quan hệ, tệp văn bản, dữ liệu web và các nguồn dữ liệu có cấu trúc khác. Công cụ này cũng hỗ trợ nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích hồi quy, phân tích đa biến, phân tích chuỗi thời gian và phân tích phân cụm.
KNIME Analytics Platform cũng có khả năng tích hợp với các công nghệ phân tích dữ liệu khác như Python, R và Weka, để tăng cường tính năng phân tích dữ liệu. Nó cũng cung cấp các tính năng trực quan hóa dữ liệu và thống kê, cho phép người dùng hiển thị các kết quả phân tích dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.
Với tính năng mã nguồn mở và tính linh hoạt cao, KNIME Analytics Platform là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và phù hợp với nhiều loại doanh nghiệp và tổ chức. Tuy nhiên, nhược điểm của KNIME Analytics Platform là giao diện người dùng không thân thiện và khó sử dụng đối với người dùng mới bắt đầu.
SAS Enterprise Miner
SAS Enterprise Miner là một công cụ phân tích dữ liệu được phát triển bởi SAS Institute, cung cấp các tính năng và công cụ cho phép người dùng thực hiện các nhiệm vụ data mining phức tạp.
SAS Enterprise Miner có khả năng kết nối và xử lý các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cả các cơ sở dữ liệu quan hệ và tệp văn bản. Công cụ này cũng hỗ trợ nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích hồi quy, phân tích đa biến, phân tích phân cụm và phân tích chuỗi thời gian.
SAS Enterprise Miner cũng cung cấp các tính năng mô hình hóa và dự báo, cho phép người dùng tạo các mô hình dự báo và đưa ra các dự đoán về tương lai. Nó cũng cung cấp các tính năng trực quan hóa dữ liệu và thống kê, cho phép người dùng hiển thị các kết quả phân tích dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.
Với tính năng mạnh mẽ và ổn định, SAS Enterprise Miner được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và tổ chức khác nhau. Tuy nhiên, vì tính chuyên nghiệp của nó, SAS Enterprise Miner cần một sự đầu tư đáng kể về chi phí và thời gian đào tạo để sử dụng hiệu quả.
Tableau
Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu và phân tích được sử dụng để hiển thị dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu. Nó cho phép người dùng kết nối và tương tác với các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm các tệp Excel, cơ sở dữ liệu quan hệ và các nguồn dữ liệu đám mây như Amazon Redshift, Google BigQuery và Microsoft Azure.
Tableau cung cấp các tính năng và công cụ để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích hình thái, phân tích đa biến, phân tích chuỗi thời gian và phân tích phân cụm. Nó cũng cho phép người dùng tạo các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển tương tác để trực quan hóa dữ liệu và hiển thị kết quả phân tích dữ liệu.
Tableau được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và tổ chức khác nhau, bao gồm tài chính, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, chính phủ và giáo dục. Nó là một trong những công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu trên thị trường, được đánh giá cao về tính trực quan, dễ sử dụng và khả năng kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau.
Kết luận các công cụ data mining
Trên thị trường hiện nay có rất nhiều công cụ data mining khác nhau, từ các công cụ miễn phí đến các công cụ thương mại. Mỗi công cụ có các tính năng và ưu điểm riêng, tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng của từng tổ chức hay cá nhân.
Tuy nhiên, nhìn chung, các công cụ data mining hàng đầu như IBM SPSS Modeler, KNIME Analytics Platform, SAS Enterprise Miner và Tableau đều có khả năng kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau và cung cấp các tính năng và công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả phân tích.
Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ data mining phù hợp với nhu cầu sử dụng của mình, bạn nên cân nhắc các tính năng cơ bản như khả năng kết nối với các nguồn dữ liệu, tính trực quan hóa và dễ sử dụng, khả năng xử lý dữ liệu lớn và tính năng phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu của bạn.
