Le Data Mining est l'ensemble des techniques qui utilisent des algorithmes spécifiques, l'analyse statique, l'intelligence artificielle et des systèmes de bases de données pour analyser les données sous différentes dimensions et perspectives.

Les outils d'exploration de données ont pour objectif de découvrir des modèles/tendances/groupes parmi de grands ensembles de données et de transformer les données en informations plus raffinées.

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Il s'agit d'un framework, tel que Rstudio ou Tableau qui vous permet d'effectuer différents types d'analyses d'exploration de données.

Nous pouvons exécuter divers algorithmes tels que le clustering ou la classification sur votre ensemble de données et visualiser les résultats eux-mêmes. C'est un cadre qui nous fournit de meilleures informations sur nos données et le phénomène qu'elles représentent. Un tel cadre est appelé outil d’exploration de données.

Le marché de l'outil d'exploration de données brille : selon le dernier rapport de ReortLinker, le marché serait en tête 1 milliard de dollars en ventes par 2023 , à partir 591 $ millions en 2018

Voici les outils d’exploration de données les plus populaires :

1. Exploration de données Orange :

Orange est une suite logicielle parfaite d’apprentissage automatique et d’exploration de données. Il prend en charge la visualisation et est un logiciel basé sur des composants écrits en langage informatique Python et développé au laboratoire de bioinformatique de la faculté d'informatique et des sciences de l'information de l'Université de Ljubljana, en Slovénie.

Comme il s'agit d'un logiciel basé sur des composants, les composants d'Orange sont appelés « widgets ». Ces widgets vont du prétraitement et de la visualisation des données à l'évaluation des algorithmes et à la modélisation prédictive.

Les widgets offrent des fonctionnalités importantes telles que :

• Afficher le tableau de données et permettre de sélectionner des fonctionnalités
• Lecture de données
• Prédicteurs de formation et comparaison des algorithmes d'apprentissage
• Visualisation des éléments de données, etc.

En outre, Orange offre une atmosphère plus interactive et plus agréable aux outils analytiques ennuyeux. C'est assez excitant à opérer.

PourquoiOrange ?

Les données qui apparaissent en orange sont rapidement formatées selon le modèle souhaité, et le déplacement des widgets peut être facilement transféré si nécessaire. Orange est très intéressant pour les utilisateurs. Orange permet à ses utilisateurs de prendre des décisions plus intelligentes en peu de temps en comparant et en analysant rapidement les données. Il s'agit d'une bonne visualisation et évaluation de données open source qui concerne les débutants et les professionnels. L'exploration de données peut être effectuée via une programmation visuelle ou des scripts Python. De nombreuses analyses sont réalisables grâce à son interface de programmation visuelle (glisser-déposer connecté avec des widgets) et de nombreux outils visuels ont tendance à être pris en charge, tels que des graphiques à barres, des nuages ​​de points, des arbres, des dendrogrammes et des cartes thermiques. Un nombre important de widgets (plus de 100) ont tendance à être pris en charge.

L'instrument comporte des composants d'apprentissage automatique, des modules complémentaires pour la bioinformatique et l'exploration de texte, et regorge de fonctionnalités pour l'analyse des données. Ceci est également utilisé comme bibliothèque Python.

Les scripts Python peuvent continuer à s'exécuter dans une fenêtre de terminal, un environnement intégré comme PyChar et PythonWin, ou des shells comme iPython. Orange comprend une interface canevas sur laquelle l'utilisateur place des widgets et crée un flux de travail d'analyse de données. Le widget propose des opérations fondamentales, par exemple lire les données, afficher un tableau de données, sélectionner des fonctionnalités, entraîner des prédicteurs, comparer des algorithmes d'apprentissage, visualiser des éléments de données, etc. Orange fonctionne sous Windows, Mac OS X et divers systèmes d'exploitation Linux. . Orange est livré avec plusieurs algorithmes de régression et de classification.

Orange peut lire des documents dans des formats de données natifs et autres. Orange se consacre aux techniques de machine learning pour la classification ou le data mining supervisé. Il existe deux types d'objets utilisés en classification : l'apprenant et les classificateurs. Les apprenants considèrent les données au niveau de la classe et renvoient un classificateur. Les méthodes de régression sont très similaires à la classification d'Orange, et toutes deux sont conçues pour l'exploration de données supervisée et nécessitent des données au niveau de la classe. L'apprentissage d'ensembles combine les prédictions de modèles individuels pour un gain de précision. Le modèle peut provenir de différentes données de formation ou utiliser différents apprenants sur les mêmes ensembles de données.

Les apprenants peuvent également se diversifier en modifiant leurs ensembles de paramètres. En orange, les ensembles enveloppent simplement les apprenants. Ils agissent comme n’importe quel autre apprenant. Sur la base des données, ils renvoient des modèles capables de prédire les résultats de n'importe quelle instance de données.

exemple de données json

2. Exploration de données SAS :

SAS signifie Système d'analyse statistique. Il s'agit d'un produit du SAS Institute créé pour l'analyse et la gestion des données. SAS peut extraire des données, les modifier, gérer des informations provenant de diverses sources et analyser des statistiques. Il offre une interface utilisateur graphique pour les utilisateurs non techniques.

SAS Data Miner permet aux utilisateurs d'analyser des données volumineuses et de fournir des informations précises pour une prise de décision rapide. SAS dispose d'une architecture de traitement de mémoire distribuée hautement évolutive. Il convient à des fins d’exploration de données, d’optimisation et d’exploration de texte.

3. Exploration de données DataMelt :

DataMelt est un environnement de calcul et de visualisation qui offre une structure interactive pour l'analyse et la visualisation des données. Il s’adresse principalement aux étudiants, ingénieurs et scientifiques. Il est également connu sous le nom de DMelt.

DMelt est un utilitaire multiplateforme écrit en JAVA. Il peut fonctionner sur n'importe quel système d'exploitation compatible avec JVM (Java Virtual Machine). Il se compose de bibliothèques de sciences et de mathématiques.

Bibliothèques scientifiques :
Des bibliothèques scientifiques sont utilisées pour dessiner les tracés 2D/3D.Bibliothèques mathématiques :
Les bibliothèques mathématiques sont utilisées pour la génération de nombres aléatoires, les algorithmes, l'ajustement de courbes, etc.

DMelt peut être utilisé pour l'analyse d'un grand volume de données, l'exploration de données et l'analyse statistique. Il est largement utilisé dans les sciences naturelles, les marchés financiers et l’ingénierie.

4. Hochet :

Ratte est un outil d'exploration de données basé sur une interface graphique. Il utilise le langage de programmation R stats. Rattle expose la puissance statique de R en offrant des fonctionnalités d'exploration de données importantes. Bien que Rattle dispose d'une interface utilisateur complète et bien développée, il dispose d'un onglet de code de journal intégré qui produit du code en double pour toute opération d'interface graphique.

L'ensemble de données produit par Rattle peut être consulté et modifié. Rattle donne à l'autre possibilité de réviser le code, de l'utiliser à de nombreuses fins et d'étendre le code sans aucune restriction.

5. Mineur rapide :

Rapid Miner est l'un des systèmes d'analyse prédictive les plus populaires créés par la société du même nom que Rapid Miner. Il est écrit en langage de programmation JAVA. Il offre un environnement intégré pour l'exploration de texte, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive.

java fait pendant

L'instrument peut être utilisé pour un large éventail d'applications, notamment les applications d'entreprise, les applications commerciales, la recherche, l'éducation, la formation, le développement d'applications et l'apprentissage automatique.

Rapid Miner fournit le serveur sur site ainsi que dans une infrastructure cloud publique ou privée. Il repose sur un modèle client/serveur. Un mineur rapide est livré avec des frameworks basés sur des modèles qui permettent une livraison rapide avec peu d'erreurs (ce qui est généralement attendu dans le processus d'écriture de codage manuel)