Інтелектуальний аналіз даних — це набір методів, які використовують певні алгоритми, статичний аналіз, штучний інтелект і системи баз даних для аналізу даних з різних вимірів і точок зору.

Інструменти інтелектуального аналізу даних мають на меті виявлення закономірностей/тенденцій/групування серед великих наборів даних і перетворення даних у більш точну інформацію.

Це структура, така як Rstudio або Tableau, яка дозволяє виконувати різні типи аналізу інтелектуального аналізу даних.

Ми можемо виконати різні алгоритми, такі як кластеризація або класифікація вашого набору даних, і візуалізувати самі результати. Це структура, яка дає нам краще розуміння наших даних і явища, яке вони представляють. Така структура називається інструментом інтелектуального аналізу даних.

Інструмент «Ринок інтелектуального аналізу даних» сяє: згідно з останнім звітом ReortLinker зазначено, що ринок досягне верхнього рівня 1 мільярд доларів у продажах 2023 рік , вгору від 591 долар США мільйон в 2018 рік

Ось найпопулярніші інструменти аналізу даних:

1. Інтелектуальний аналіз даних Orange:

Orange — ідеальний пакет програмного забезпечення для машинного навчання та аналізу даних. Він підтримує візуалізацію та є програмним забезпеченням на основі компонентів, написаних обчислювальною мовою Python і розроблених у лабораторії біоінформатики на факультеті комп’ютерних та інформаційних наук Університету Любляни, Словенія.

Оскільки це програмне забезпечення, засноване на компонентах, компоненти Orange називаються «віджетами». Ці віджети варіюються від попередньої обробки та візуалізації даних до оцінки алгоритмів і прогнозного моделювання.

Віджети забезпечують такі важливі функції, як:

• Відображення таблиці даних і можливість вибору функцій
• Зчитування даних
• Навчальні предиктори та порівняння алгоритмів навчання
• Візуалізація елементів даних тощо.

Крім того, Orange забезпечує більш інтерактивну та приємну атмосферу для нудних аналітичних інструментів. Це досить захоплююче працювати.

Чому помаранчевий?

Дані, що надходять на помаранчевий колір, швидко форматуються відповідно до потрібного шаблону, а переміщення віджетів можна легко перенести, де потрібно. Помаранчевий досить цікавий користувачам. Orange дозволяє своїм користувачам приймати розумніші рішення за короткий час шляхом швидкого порівняння та аналізу даних. Це хороша візуалізація даних із відкритим вихідним кодом, а також оцінка, яка стосується початківців і професіоналів. Інтелектуальний аналіз даних можна виконувати за допомогою візуального програмування або сценаріїв Python. Багато аналізів можна виконати через його візуальний інтерфейс програмування (перетягування, пов’язане з віджетами), і багато візуальних інструментів, як правило, підтримуються, наприклад стовпчасті діаграми, діаграми розсіювання, дерева, дендрограми та теплові карти. Як правило, підтримується значна кількість віджетів (понад 100).

Інструмент містить компоненти машинного навчання, додатки для біоінформатики та аналізу тексту, а також оснащений функціями для аналізу даних. Це також використовується як бібліотека Python.

Сценарії Python можуть працювати у вікні терміналу, інтегрованому середовищі, як-от PyCharmand PythonWin, PR-оболонках, як-от iPython. Orange складається з інтерфейсу canvas, на якому користувач розміщує віджети та створює робочий процес аналізу даних. Віджет пропонує основні операції, наприклад, читання даних, показ таблиці даних, вибір функцій, навчання прогнозів, порівняння алгоритмів навчання, візуалізація елементів даних тощо. Orange працює на Windows, Mac OS X і різноманітних операційних системах Linux . Orange поставляється з алгоритмами множинної регресії та класифікації.

Orange може читати документи в рідному та інших форматах даних. Orange присвячений методам машинного навчання для класифікації або контрольованого аналізу даних. У класифікації використовуються два типи об’єктів: учень і класифікатори. Учні розглядають дані на рівні класу та повертають класифікатор. Методи регресії дуже схожі на класифікацію в Orange, і обидва призначені для контрольованого аналізу даних і потребують даних на рівні класу. Навчання ансамблів поєднує передбачення окремих моделей для підвищення точності. Модель може походити з різних навчальних даних або використовувати різних учнів на тих самих наборах даних.

Учнів також можна урізноманітнити, змінюючи їхні набори параметрів. У помаранчевому кольорі ансамблі є просто обгорткою навколо учнів. Вони діють як будь-який інший учень. На основі даних вони повертають моделі, які можуть передбачити результати будь-якого екземпляра даних.

2. SAS Data Mining:

SAS означає систему статистичного аналізу. Це продукт SAS Institute, створений для аналітики та керування даними. SAS може видобувати дані, змінювати їх, керувати інформацією з різних джерел і аналізувати статистику. Він пропонує графічний інтерфейс користувача для нетехнічних користувачів.

SAS Data Miner дозволяє користувачам аналізувати великі дані та надавати точну інформацію для своєчасного прийняття рішень. SAS має розподілену архітектуру обробки пам’яті, яка є високомасштабованою. Він підходить для аналізу даних, оптимізації та аналізу тексту.

3. Інтелектуальний аналіз даних DataMelt:

DataMelt — це середовище обчислень і візуалізації, яке пропонує інтерактивну структуру для аналізу та візуалізації даних. Розрахований насамперед на студентів, інженерів і науковців. Він також відомий як DMelt.

DMelt — багатоплатформна утиліта, написана мовою JAVA. Він може працювати на будь-якій операційній системі, яка сумісна з JVM (Віртуальна машина Java). Він складається з наукової та математичної бібліотек.

Наукові бібліотеки:
Для малювання 2D/3D графіків використовуються наукові бібліотеки.Математичні бібліотеки:
Математичні бібліотеки використовуються для генерації випадкових чисел, алгоритмів, підгонки кривих тощо.

DMelt можна використовувати для аналізу великого обсягу даних, аналізу даних і статистичного аналізу. Він широко використовується в природничих науках, фінансових ринках і техніці.

4. Брязкальце:

Ratte — це інструмент аналізу даних, заснований на графічному інтерфейсі користувача. Він використовує мову програмування R stats. Rattle розкриває статичну потужність R, пропонуючи важливі функції аналізу даних. У той час як Rattle має комплексний і добре розроблений інтерфейс користувача, він має інтегровану вкладку коду журналу, яка створює дублікат коду для будь-якої операції графічного інтерфейсу.

vlc media player завантажити youtube

Набір даних, створений Rattle, можна переглядати та редагувати. Rattle надає іншим можливість переглядати код, використовувати його для багатьох цілей і розширювати код без будь-яких обмежень.

5. Швидкий майнер:

Rapid Miner — одна з найпопулярніших систем прогнозного аналізу, створена однойменною компанією з Rapid Miner. Написана мовою програмування JAVA. Він пропонує інтегроване середовище для аналізу тексту, глибокого навчання, машинного навчання та прогнозного аналізу.

Інструмент можна використовувати для широкого спектру застосувань, включаючи корпоративні програми, комерційні програми, дослідження, освіту, навчання, розробку програм, машинне навчання.

Rapid Miner надає сервер на місці, а також у публічній або приватній хмарній інфраструктурі. Він має модель клієнт/сервер як свою основу. Швидкий майнер поставляється з фреймворками на основі шаблонів, які забезпечують швидку доставку з невеликою кількістю помилок (які зазвичай очікуються в процесі написання коду вручну)