Il Data Mining è l'insieme di tecniche che utilizzano algoritmi specifici, analisi statica, intelligenza artificiale e sistemi di database per analizzare i dati da diverse dimensioni e prospettive.

Gli strumenti di Data Mining hanno l'obiettivo di scoprire modelli/tendenze/raggruppamenti tra grandi insiemi di dati e trasformare i dati in informazioni più raffinate.

Si tratta di un framework, come Rstudio o Tableau, che permette di eseguire diversi tipi di analisi di data mining.

Possiamo eseguire vari algoritmi come il clustering o la classificazione sul tuo set di dati e visualizzare i risultati stessi. È un quadro che ci fornisce informazioni migliori sui nostri dati e sul fenomeno che i dati rappresentano. Tale quadro è chiamato strumento di data mining.

Lo strumento Market for Data Mining sta brillando: secondo l'ultimo rapporto di ReortLinker ha rilevato che il mercato sarebbe al top $ 1 miliardo nelle vendite di 2023 , dal $ 591 milioni di euro 2018

Questi sono gli strumenti di data mining più popolari:

1. Estrazione dati arancione:

Orange è una suite software perfetta per l'apprendimento automatico e il data mining. Supporta la visualizzazione ed è un software basato su componenti scritti nel linguaggio informatico Python e sviluppato presso il laboratorio di bioinformatica della facoltà di informatica e scienze dell'informazione, Università di Lubiana, Slovenia.

Poiché si tratta di un software basato su componenti, i componenti di Orange sono chiamati 'widget'. Questi widget spaziano dalla preelaborazione e visualizzazione dei dati alla valutazione di algoritmi e modellazione predittiva.

I widget offrono funzionalità significative come:

• Visualizza la tabella dati e consente di selezionare le funzionalità
• Lettura dei dati
• Predittori dell'addestramento e confronto degli algoritmi di apprendimento
• Visualizzazione degli elementi dati, ecc.

Inoltre, Orange fornisce un'atmosfera più interattiva e divertente agli strumenti analitici noiosi. È piuttosto emozionante operare.

Perché arancione?

I dati visualizzati in arancione vengono formattati rapidamente secondo il modello desiderato e spostando i widget è possibile trasferirli facilmente dove necessario. L'arancione è piuttosto interessante per gli utenti. Orange consente ai suoi utenti di prendere decisioni più intelligenti in breve tempo confrontando e analizzando rapidamente i dati. È una buona visualizzazione e valutazione dei dati open source che riguarda principianti e professionisti. Il data mining può essere eseguito tramite programmazione visiva o scripting Python. Molte analisi sono possibili attraverso la sua interfaccia di programmazione visiva (trascina e rilascia collegata ai widget) e molti strumenti visivi tendono ad essere supportati come grafici a barre, grafici a dispersione, alberi, dendrogrammi e mappe di calore. Una notevole quantità di widget (più di 100) tende ad essere supportata.

Lo strumento dispone di componenti di apprendimento automatico, componenti aggiuntivi per la bioinformatica e il text mining ed è ricco di funzionalità per l'analisi dei dati. Questo viene utilizzato anche come libreria Python.

Gli script Python possono continuare a essere eseguiti in una finestra di terminale, un ambiente integrato come PyCharman e PythonWin, shell pr come iPython. Orange comprende un'interfaccia canvas su cui l'utente inserisce i widget e crea un flusso di lavoro di analisi dei dati. Il widget propone operazioni fondamentali, ad esempio leggere i dati, mostrare una tabella di dati, selezionare funzionalità, addestrare i predittori, confrontare algoritmi di apprendimento, visualizzare elementi di dati, ecc. Orange funziona su Windows, Mac OS X e una varietà di sistemi operativi Linux . Orange viene fornito con algoritmi multipli di regressione e classificazione.

Orange può leggere documenti in formato nativo e altri formati di dati. Orange è dedicato alle tecniche di machine learning per la classificazione o il data mining supervisionato. Esistono due tipi di oggetti utilizzati nella classificazione: studente e classificatori. Gli studenti considerano i dati a livello di classe e restituiscono un classificatore. I metodi di regressione sono molto simili alla classificazione in Orange ed entrambi sono progettati per il data mining supervisionato e richiedono dati a livello di classe. L'apprendimento degli insiemi combina le previsioni dei singoli modelli per un guadagno di precisione. Il modello può provenire da dati di formazione diversi o utilizzare studenti diversi sugli stessi set di dati.

Gli studenti possono anche essere diversificati modificando i loro set di parametri. In arancione, gli insiemi sono semplicemente degli involucri attorno agli studenti. Si comportano come qualsiasi altro studente. Sulla base dei dati, restituiscono modelli in grado di prevedere i risultati di qualsiasi istanza di dati.

2. Estrazione dati SAS:

SAS sta per Sistema di Analisi Statistica. È un prodotto del SAS Institute creato per l'analisi e la gestione dei dati. SAS può estrarre dati, modificarli, gestire informazioni provenienti da varie fonti e analizzare statistiche. Offre un'interfaccia utente grafica per utenti non tecnici.

scanner java

SAS data miner consente agli utenti di analizzare big data e fornire informazioni accurate per scopi decisionali tempestivi. SAS dispone di un'architettura di elaborazione della memoria distribuita altamente scalabile. È adatto per scopi di data mining, ottimizzazione e text mining.

3. Estrazione dei dati DataMelt:

DataMelt è un ambiente di calcolo e visualizzazione che offre una struttura interattiva per l'analisi e la visualizzazione dei dati. È progettato principalmente per studenti, ingegneri e scienziati. È noto anche come DMelt.

DMelt è un'utilità multipiattaforma scritta in JAVA. Può essere eseguito su qualsiasi sistema operativo compatibile con JVM (Java Virtual Machine). È composto da biblioteche di scienze e matematica.

Biblioteche scientifiche:
Per il disegno dei grafici 2D/3D vengono utilizzate librerie scientifiche.Biblioteche matematiche:
Le librerie matematiche vengono utilizzate per la generazione di numeri casuali, algoritmi, adattamento di curve, ecc.

DMelt può essere utilizzato per l'analisi di grandi volumi di dati, data mining e analisi statistiche. È ampiamente utilizzato nelle scienze naturali, nei mercati finanziari e nell'ingegneria.

4. Sonaglio:

Ratte è uno strumento di data mining basato sulla GUI. Utilizza il linguaggio di programmazione R Stats. Rattle espone la potenza statica di R offrendo significative funzionalità di data mining. Sebbene rattle abbia un'interfaccia utente completa e ben sviluppata, ha una scheda di codice di registro integrata che produce codice duplicato per qualsiasi operazione della GUI.

Il set di dati prodotto da Rattle può essere visualizzato e modificato. Rattle offre agli altri la possibilità di rivedere il codice, usarlo per molti scopi ed estendere il codice senza alcuna restrizione.

5. Minatore rapido:

Rapid Miner è uno dei sistemi di analisi predittiva più popolari creato dall'azienda con lo stesso nome di Rapid Miner. È scritto nel linguaggio di programmazione JAVA. Offre un ambiente integrato per text mining, deep learning, machine learning e analisi predittiva.

Lo strumento può essere utilizzato per un'ampia gamma di applicazioni, tra cui applicazioni aziendali, applicazioni commerciali, ricerca, istruzione, formazione, sviluppo di applicazioni, machine learning.

Rapid Miner fornisce il server in loco e nell'infrastruttura cloud pubblica o privata. Ha come base un modello client/server. Un minatore rapido viene fornito con framework basati su modelli che consentono una consegna rapida con pochi errori (che sono comunemente previsti nel processo di scrittura manuale della codifica)