Veri Madenciliği, verileri farklı boyut ve perspektiflerden analiz etmek için belirli algoritmalar, statik analiz, yapay zeka ve veritabanı sistemlerini kullanan teknikler kümesidir.

Veri Madenciliği araçları, büyük veri kümeleri arasındaki kalıpları/eğilimleri/gruplamaları keşfetme ve verileri daha rafine bilgilere dönüştürme amacına sahiptir.

Farklı türde veri madenciliği analizleri yapmanıza olanak tanıyan Rstudio veya Tableau gibi bir çerçevedir.

Veri setiniz üzerinde kümeleme, sınıflandırma gibi çeşitli algoritmalar gerçekleştirebilir ve sonuçları bizzat görselleştirebiliriz. Verilerimiz ve verilerin temsil ettiği olgu hakkında bize daha iyi bilgiler sağlayan bir çerçevedir. Böyle bir çerçeveye veri madenciliği aracı denir.

Veri Madenciliği Pazarı aracı parlıyor: ReortLinker'ın son raporuna göre pazarın zirveye çıkacağı belirtiliyor 1 milyar dolar tarafından satışlarda 2023 , itibaren 591$ milyon 2018

Bunlar en popüler veri madenciliği araçlarıdır:

1. Turuncu Veri Madenciliği:

Orange mükemmel bir makine öğrenimi ve veri madenciliği yazılım paketidir. Görselleştirmeyi destekler ve Python hesaplama dilinde yazılmış ve Slovenya'daki Ljubljana Üniversitesi'nin bilgisayar ve bilişim bilimleri fakültesindeki biyoenformatik laboratuvarında geliştirilen bileşenlere dayalı bir yazılımdır.

Bileşenlere dayalı bir yazılım olduğundan Orange'ın bileşenlerine 'widget' adı verilmektedir. Bu widget'lar, ön işleme ve veri görselleştirmeden algoritmaların değerlendirilmesine ve tahmine dayalı modellemeye kadar uzanır.

Widget'lar aşağıdakiler gibi önemli işlevler sunar:

• Veri tablosunun görüntülenmesi ve özelliklerin seçilmesine izin verilmesi
• Veri okuma
• Eğitim tahminleri ve öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması
• Veri öğesi görselleştirmesi vb.

Ayrıca Orange, analitik araçları sıkıcı hale getirerek daha etkileşimli ve keyifli bir atmosfer sağlıyor. Çalıştırılması oldukça heyecan verici.

Neden Turuncu?

Turuncuya dönen veriler istenilen desene göre hızlı bir şekilde formatlanır ve taşınan widget'lar ihtiyaç duyulan yere kolaylıkla aktarılabilir. Orange kullanıcılar için oldukça ilgi çekicidir. Orange, verileri hızlı bir şekilde karşılaştırıp analiz ederek kullanıcılarının kısa sürede daha akıllı kararlar almasına olanak tanır. Yeni başlayanlar ve profesyonelleri ilgilendiren iyi bir açık kaynaklı veri görselleştirme ve değerlendirmedir. Veri madenciliği görsel programlama veya Python komut dosyası oluşturma yoluyla gerçekleştirilebilir. Pek çok analiz, görsel programlama arayüzü (widget'larla bağlantılı sürükle ve bırak) aracılığıyla yapılabilir ve çubuk grafikler, dağılım grafikleri, ağaçlar, dendrogramlar ve ısı haritaları gibi birçok görsel araç desteklenme eğilimindedir. Önemli miktarda widget (100'den fazla) desteklenme eğilimindedir.

Cihaz, makine öğrenimi bileşenlerine, biyoinformatik ve metin madenciliği eklentilerine sahiptir ve veri analitiğine yönelik özelliklerle doludur. Bu aynı zamanda bir python kütüphanesi olarak da kullanılır.

Python komut dosyaları bir terminal penceresinde, PyCharmand PythonWin gibi entegre bir ortamda, iPython gibi pr kabuklarında çalışmaya devam edebilir. Turuncu, kullanıcının widget'ları yerleştirdiği ve bir veri analizi iş akışı oluşturduğu tuval arayüzünden oluşur. Widget temel işlemleri önerir; Örneğin, verileri okumak, veri tablosunu göstermek, özellikleri seçmek, tahmin edicileri eğitmek, öğrenme algoritmalarını karşılaştırmak, veri öğelerini görselleştirmek vb. Orange Windows, Mac OS X ve çeşitli Linux işletim sistemlerinde çalışır. . Orange çoklu regresyon ve sınıflandırma algoritmalarıyla birlikte gelir.

Orange, yerel ve diğer veri formatlarındaki belgeleri okuyabilir. Orange, sınıflandırma veya denetimli veri madenciliği için makine öğrenimi tekniklerine kendini adamıştır. Sınıflandırmada kullanılan iki tür nesne vardır: öğrenen ve sınıflandırıcılar. Öğrenciler sınıf düzeyindeki verileri dikkate alır ve bir sınıflandırıcı döndürür. Regresyon yöntemleri Orange'daki sınıflandırmaya çok benzer ve her ikisi de denetimli veri madenciliği için tasarlanmıştır ve sınıf düzeyinde veri gerektirir. Toplulukların öğrenilmesi, kesinlik kazanımı için bireysel modellerin tahminlerini birleştirir. Model, farklı eğitim verilerinden gelebilir veya aynı veri kümeleri üzerinde farklı öğrencileri kullanabilir.

Öğrenciler parametre setlerini değiştirerek de çeşitlendirilebilirler. Turuncu renkteki topluluklar öğrencileri saran örtülerdir. Herhangi bir öğrenci gibi davranırlar. Verilere dayanarak, herhangi bir veri örneğinin sonuçlarını tahmin edebilecek modeller döndürürler.

2. SAS Veri Madenciliği:

SAS, İstatistiksel Analiz Sistemi anlamına gelir. SAS Enstitüsünün analitik ve veri yönetimi için oluşturulmuş bir ürünüdür. SAS verileri inceleyebilir, değiştirebilir, çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri yönetebilir ve istatistikleri analiz edebilir. Teknik olmayan kullanıcılar için grafiksel bir kullanıcı arayüzü sunar.

SAS veri madencisi, kullanıcıların büyük verileri analiz etmesine ve zamanında karar verme amacıyla doğru bilgiler sağlamasına olanak tanır. SAS, yüksek düzeyde ölçeklenebilir dağıtılmış bellek işleme mimarisine sahiptir. Veri madenciliği, optimizasyon ve metin madenciliği amaçlarına uygundur.

3. DataMelt Veri Madenciliği:

DataMelt, veri analizi ve görselleştirme için etkileşimli bir yapı sunan bir hesaplama ve görselleştirme ortamıdır. Öncelikle öğrenciler, mühendisler ve bilim adamları için tasarlanmıştır. DMelt olarak da bilinir.

DMelt, JAVA ile yazılmış çok platformlu bir yardımcı programdır. JVM (Java Virtual Machine) uyumlu her işletim sisteminde çalışabilir. Fen ve matematik kütüphanelerinden oluşur.

Bilimsel kütüphaneler:
2D/3D grafiklerin çizilmesi için bilimsel kütüphaneler kullanılır.Matematik kütüphaneleri:
Matematiksel kütüphaneler rastgele sayı üretimi, algoritmalar, eğri uydurma vb. için kullanılır.

DMelt, büyük hacimli verilerin analizi, veri madenciliği ve istatistiksel analiz için kullanılabilir. Doğa bilimlerinde, finansal piyasalarda ve mühendislikte yaygın olarak kullanılmaktadır.

4. Çıngırak:

Ratte, GUI tabanlı bir veri madenciliği aracıdır. R istatistik programlama dilini kullanır. Rattle, önemli veri madenciliği özellikleri sunarak R'nin statik gücünü ortaya koyuyor. Rattle kapsamlı ve iyi geliştirilmiş bir kullanıcı arayüzüne sahipken, herhangi bir GUI işlemi için kopya kod üreten entegre bir log kodu sekmesine sahiptir.

dizeyle karşılaştır

Rattle tarafından üretilen veri seti görüntülenebilir ve düzenlenebilir. Rattle, diğer tarafa kodu inceleme, birçok amaç için kullanma ve kodu herhangi bir kısıtlama olmaksızın genişletme olanağı sağlar.

5. Hızlı Madenci:

Rapid Miner, Rapid Miner ile aynı adı taşıyan şirketin oluşturduğu en popüler tahmine dayalı analiz sistemlerinden biridir. JAVA programlama dilinde yazılmıştır. Metin madenciliği, derin öğrenme, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz için entegre bir ortam sunar.

Cihaz, şirket uygulamaları, ticari uygulamalar, araştırma, eğitim, öğretim, uygulama geliştirme, makine öğrenimi dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

Rapid Miner, sunucuyu hem yerinde hem de genel veya özel bulut altyapısında sağlar. Temel olarak bir istemci/sunucu modeli vardır. Hızlı bir madenci, birkaç hatayla hızlı teslimatı mümkün kılan şablon tabanlı çerçevelerle birlikte gelir (bunlar genellikle manuel kodlama yazma sürecinde beklenir)