Quel logiciel utiliser pour l'exploration de données

L'exploration de données est le processus d'extraction d'informations et de connaissances potentiellement utiles et inconnues à l'avance des gens à partir d'une grande quantité de données incomplètes, bruyantes, floues et aléatoires. La tâche de l'exploration de données est de découvrir des modèles à partir d'ensembles de données. Il existe de nombreux modèles qui peuvent être découverts, qui peuvent être divisés en deux catégories selon leurs fonctions : les modèles prédictifs et les modèles descriptifs.

Logiciel d'exploration de données (apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo PHP)

Orange

Orange est une suite logicielle d'exploration de données et d'apprentissage automatique basée sur des composants. Ses fonctions sont une interface de programmation visuelle conviviale, puissante, rapide et polyvalente pour la navigation, l'analyse et la visualisation des données, avec des liaisons de base. pour Python pour le développement de scripts. Il contient un ensemble complet de composants pour le prétraitement des données et fournit des fonctions de comptabilité, de transition, de modélisation, d'évaluation de modèles et d'exploration des données. Il est développé en C++ et Python, et sa bibliothèque graphique est développée par le framework multiplateforme Qt.

RapidMiner

RapidMiner, anciennement appelé YALE (Yet Another Learning Environment), est un environnement de test pour l'apprentissage automatique, l'exploration et l'analyse de données, et est également utilisé pour la recherche exploration de données du monde réel. Les expériences qu'il propose consistent en un grand nombre d'opérateurs, qui sont enregistrés dans des fichiers XML détaillés et affichés par l'interface utilisateur graphique de RapidMiner. RapidMiner fournit plus de 500 opérateurs pour les principaux processus d'apprentissage automatique et combine des programmes d'apprentissage avec des évaluateurs d'attributs pour l'environnement d'apprentissage Weka. Il s'agit d'un outil autonome qui peut être utilisé pour l'analyse des données, et c'est également un moteur d'exploration de données qui peut être intégré à votre produit.

Weka

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) développé par Java est un logiciel d'apprentissage automatique bien connu qui prend en charge plusieurs tâches classiques d'exploration de données, notamment le prétraitement des données, clustering, classification, régression, virtualisation et sélection de fonctionnalités. La technologie repose sur l'hypothèse que les données sont présentées sous la forme d'un fichier ou d'une association unique, où chaque point de données est annoté avec un certain nombre d'attributs. Weka utilise les capacités de liaison de bases de données de Java pour accéder aux bases de données SQL et traiter les résultats des requêtes à partir d'une base de données. Son interface utilisateur principale est Explorer, qui prend également en charge les mêmes fonctionnalités que la ligne de commande ou une interface de flux de connaissances basée sur des composants.

JHepWork

Conçu pour les scientifiques, les ingénieurs et les étudiants, jHepWork est un framework d'analyse de données open source gratuit qui utilise principalement des bibliothèques open source pour créer un environnement d'analyse de données, et fournit une interface utilisateur riche pour rivaliser avec ces logiciels payants. Il est principalement conçu pour les graphiques bidimensionnels et tridimensionnels destinés au calcul scientifique et comprend des bibliothèques de sciences mathématiques implémentées en Java, des nombres aléatoires et d'autres algorithmes d'exploration de données. jHepWork est basé sur un langage de programmation de haut niveau Jython. Bien entendu, le code Java peut également être utilisé pour appeler les bibliothèques mathématiques et graphiques de jHepWork.

KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) est une plateforme open source conviviale, intelligente et puissante d'intégration de données, de traitement de données, d'analyse et d'exploration de données. Il donne aux utilisateurs la possibilité de créer visuellement des flux de données ou des canaux de données, d'exécuter éventuellement tout ou partie des étapes d'analyse, puis d'explorer ultérieurement les résultats, les modèles et les vues interactives. KNIME est écrit en Java, basé sur Eclipse et fournit plus de fonctionnalités via des plug-ins. Grâce aux fichiers plug-in, les utilisateurs peuvent ajouter des modules de traitement aux fichiers, aux images et aux séries chronologiques, et peuvent être intégrés à divers autres projets open source, tels que : le langage R, Weka, Chemistry Development Kit et LibSVM.

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