ابزارهای داده کاوی چیست؟ – ۱۰ ابزار برتر داده کاوی در سال 2022

ابزارهای داده کاوی

ابزارهای داده کاوی چیست؟ – ۱۰ ابزار برتر داده کاوی در سال 2022. در این مقاله قصد داریم ۱۰ ابزار برتر داده کاوی را معرفی کنیم. با ما همراه باشید.

داده کاوی فرآیند یافتن الگوها و روابط در مقادیر زیاد داده است. این تکنیک، یک تکنیک پیشرفته تجزیه‌وتحلیل داده است که یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی را برای استخراج اطلاعات مفید ترکیب می‌کند. داده کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند درباره نیازهای مشتریان، افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها، بهبود روابط با مشتری و موارد دیگر اطلاعات بیشتری کسب کنند.

برای اطلاعات بیشتر درباره داده کاوی، مطالب زیر را حتما مطالعه کنید:

۱. داده کاوی چیست؟

۲. علم داده چیست؟

ابزارهای برتر داده کاوی

در زیر، فهرستی از 10 ابزار برتر داده کاوی هم منبع باز و هم راه‌حل‌های نرم‌افزاری به عنوان سرویس (SaaS) را قرار داده‌ایم تا بتوانید بینش مفیدی در مورد مشتریان و عملکرد کلی کسب‌وکار خود به دست آورید.

MonkeyLearn

ابزار MonkeyLearn یک پلتفرم یادگیری ماشینی است که در متن کاوی تخصص دارد. با دارا بودن یک رابط کاربر پسند، می‌توانید به راحتی MonkeyLearn را با ابزارهای موجود خود برای انجام داده کاوی در لحظه یا زمان واقعی (Real-Time) ادغام کنید.

فوراً با مدل‌های متن‌کاوی از پیش آموزش‌دیده‌شده مانند این تحلیلگر احساسات، در زیر شروع کنید، یا یک راه‌حل سفارشی برای برآوردن نیازهای تجاری خاص‌تر بسازید.

ابزار MonkeyLearn از وظایف مختلف داده کاوی، از شناسایی موضوعات، احساسات و هدف گرفته تا استخراج کلمات کلیدی و موجودیت‌های نامگذاری شده پشتیبانی می‌کند.

ابزارهای متن کاوی MonkeyLearn در حال حاضر برای خودکارسازی برچسب‌گذاری بلیط و مسیریابی در پشتیبانی مشتری، شناسایی خودکار بازخورد منفی در رسانه‌های اجتماعی، و ارائه بینش‌های دقیقی که منجر به تصمیم‌گیری بهتر می‌شود، استفاده می‌شود.
با MonkeyLearn، همچنین می توانید داده های تجزیه و تحلیل شده خود را به MonkeyLearn Studio، یک داشبورد تجسم داده قابل تنظیم که تشخیص روندها و الگوهای موجود در داده های شما را آسان تر می کند، متصل کنید.

به برنامه ها و قیمت MonkeyLearn نگاهی بیندازید. با این حال، یک نسخه نمایشی را برنامه ریزی کنید تا بدانید ابزارهای متن کاوی چه کاری می توانند برای شما انجام دهند.

RapidMiner

ابزار RapidMiner یک پلتفرم رایگان منبع باز علوم داده است که دارای صدها الگوریتم برای آماده‌سازی داده‌ها، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، متن‌کاوی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تاریخچه هوش مصنوعی چیست؟

رابط کشیدن و رها کردن (Drag & Drop) و مدل‌های از پیش ساخته شده آن به غیربرنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا به طور مستقیم گردش‌های کاری پیش‌بینی‌کننده را برای موارد استفاده خاص، مانند تشخیص تقلب و ریزش مشتری ایجاد کنند. در همین حال، برنامه‌نویسان می‌توانند از پسوندهای R و Python RapidMiner برای تنظیم داده کاوی خود استفاده کنند.

هنگامی که گردش کار خود را ایجاد کردید و داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کردید، نتایج خود را در RapidMiner Studio تصویر کنید. ابن کار به شما به شما کمک می‌کند تا الگوها، نقاط دورافتاده و روندها را در داده‌های خود تشخیص دهید.

آخرین ویژگی این پلتفرم اما نه کم اهمیت‌ترین، این است که دارای یک جامعه بزرگ و مشتاق از کاربران است که همیشه آماده کمک هستند.

طرح رایگان را امتحان کنید، که به شما امکان می دهد تا 10000 ردیف داده را تجزیه و تحلیل کنید.

Oracle Data Mining

ابزار Oracle Data Mining یکی از اجزای Oracle Advanced Analytics است که به تحلیلگران داده امکان می‌دهد مدل‌های پیش‌بینی را ساخته و پیاده‌سازی کنند. این پلتفرم شامل چندین الگوریتم داده کاوی برای کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، تشخیص ناهنجاری، پیش‌بینی و موارد دیگر است.

با داده کاوی اوراکل، می‌توانید مدل‌هایی بسازید که به شما کمک می‌کنند رفتار مشتری را پیش‌بینی کنید، پروفایل‌های مشتری را تقسیم‌بندی کنید، کلاهبرداری را شناسایی کنید و بهترین مشتریان بالقوه را شناسایی کنید. توسعه‌دهندگان می‌توانند از Java API برای ادغام این مدل‌ها در برنامه‌های هوش تجاری استفاده کنند تا به آنها در کشف روندها و الگوهای جدید کمک کند.

IBM SPSS Modeler

ابزار IBM SPSS Modeler یک راه‌حل داده کاوی است که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا فرآیند داده کاوی را تسریع و تجسم کنند. حتی کاربرانی که تجربه برنامه‌نویسی کمی دارند یا اصلاً تجربه ندارند می‌توانند از الگوریتم‌های پیشرفته برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی در یک رابط درگ اند دراپ یا همان کشیدن و رها کردن استفاده کنند.

با مدل‌ساز SPSS IBM، تیم‌های علم داده می‌توانند مقادیر زیادی داده را از منابع متعدد وارد کرده و آن‌ها را دوباره سازماندهی کنند تا روندها و الگوها را آشکار کنند. نسخه استاندارد این ابزار با داده‌های عددی از صفحات گسترده و پایگاه‌های داده رابطه‌ای کار می‌کند. برای افزودن ویژگی‌های تجزیه و تحلیل متن، باید نسخه پریمیوم را نصب کنید.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  خرید زمین در متاورس

Weka

ابزار Weka یک نرم‌افزار یادگیری ماشینی منبع باز با مجموعه بزرگی از الگوریتم‌ها برای داده کاوی است. این پلتفرم توسط دانشگاه Waikato، واقع در کشور نیوزلند توسعه یافته است و به زبان جاوا اسکریپت نوشته شده است.

این برنامه از وظایف مختلف داده کاوی مانند پیش‌پردازش، طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و تصویرسازی، در یک رابط گرافیکی پشتیبانی می‌کند که استفاده از آن را آسان می‌کند.

برای هر یک از این وظایف، Weka الگوریتم‌های یادگیری ماشین داخلی را ارائه می‌کند که به شما امکان می‌دهد ایده‌های خود را به سرعت آزمایش کنید و مدل‌ها را بدون نوشتن کد پیاده‌سازی کنید. برای استفاده کامل از آن، باید دانش خوبی از الگوریتم‌های مختلف موجود داشته باشید تا بتوانید الگوریتم مناسب را برای مورد خاص خود انتخاب کنید.

ابزار Weka در اصل برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در زمینه کشاورزی طراحی شد. امروزه عمدتاً توسط محققان و دانشمندان صنعتی و هم‌چنین برای اهداف آموزشی استفاده می‌شود. تحت مجوز عمومی گنو برای دانلود رایگان در دسترس است.

KNIME

ابزار KNIME یک پلتفرم منبع باز رایگان برای داده کاوی و یادگیری ماشین است. رابط بصری آن به شما امکان می‌دهد گردش‌های کاری علم داده سرتاسر، از مدل‌سازی تا تولید را ایجاد کنید. و اجزای مختلف از پیش ساخته شده، مدل‌سازی سریع را بدون وارد کردن یک خط کد امکان پذیر می‌کنند.

مجموعه‌ای از افزونه‌ها و ترکیبات قدرتمند KNIME را به یک پلتفرم همه‌کاره و مقیاس‌پذیر برای پردازش انواع داده‌های پیچیده و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تبدیل می‌کند.

با ابزار KNIME، دانشمندان داده می‌توانند برنامه‌ها و خدماتی را برای تجزیه‌وتحلیل یا هوش تجاری ایجاد کنند. به عنوان مثال، در صنعت مالی، موارد استفاده رایج شامل امتیازدهی اعتباری، کشف تقلب و ارزیابی ریسک اعتباری است.

H2O

ابزار H2O یک پلتفرم یادگیری ماشین منبع‌باز است که هدف آن دسترسی به فناوری هوش مصنوعی برای همه است. از متداول‌ترین الگوریتم‌های ماشین لرنینگ ML پشتیبانی می‌کند و عملکردهای خودکار ML را ارائه می‌دهد تا به کاربران کمک کند تا مدل‌های یادگیری ماشینی را به سرعت و به راحتی بسازند، حتی اگر متخصص نباشند.

ابزار H2O را می‌توان از طریق API که در همه زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی موجود است، ادغام کرد و از محاسبات در حافظه توزیع شده استفاده می‌کند که آن را برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های عظیم ایده‌آل می‌کند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

Orange

ابزار Orange یک ابزار رایگان و منبع‌باز علوم داده برای توسعه، آزمایش و تجسم گردش کار داده کاوی است.

این ابزار، یک نرم‌افزار مبتنی بر کامپوننت است که دارای مجموعه بزرگی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پیش‌ساخته شده و افزونه‌های متن کاوی است. هم‌چنین دارای عملکرد گسترده‌ای برای بیوانفورماتیک‌دانان و زیست‌شناسان مولکولی است.

ابزار Orange همچنین امکان تجسم داده‌های تعاملی را فراهم می‌کند و نمودارهای زیادی مانند نمودارهای سیلوئت و نمودارهای غربال را ارائه می‌دهد و غیر برنامه‌نویسان نیز می‌توانند وظایف داده کاوی را از طریق برنامه‌نویسی بصری در رابط کشیدن و رها کردن انجام دهند. از سوی دیگر، توسعه‌دهندگان می‌توانند انتخاب کنند که داده‌ها را در پایتون استخراج کنند.

Apache Mahout

ابزار Apache Mahout یک پلتفرم منبع‌باز برای ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر با یادگیری ماشین است. هدف آن کمک به دانشمندان داده یا محققین برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های خود است.

این چارچوب که در جاوااسکریپت نوشته شده و بر روی Apache Hadoop پیاده‌سازی شده است، بر سه حوزه اصلی تمرکز دارد: موتورهای توصیه، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی. این برای پروژه‌های داده کاوی پیچیده و در مقیاس بزرگ که شامل حجم عظیمی از داده است، مناسب است. در واقع، توسط برخی از شرکت‌های برتر وب مانند لینکدین یا یاهو استفاده می شود.

ابزار Apache Mahout تحت مجوز Apache برای استفاده رایگان است و به صورت عمومی است.

SAS Enterprise Miner

ابزار SAS Enterprise Miner یک پلتفرم مدیریت داده و تجزیه‌وتحلیل است. هدف آن ساده کردن فرآیند داده کاوی است تا به متخصصان تحلیلگر کمک کند تا حجم زیادی از داده‌ها را به بینش تبدیل کنند.

با یک رابط کاربری گرافیکی تعاملی (GUI)، کاربران می‌توانند به سرعت مدل‌های داده کاوی را تولید کرده و از آن‌ها برای حل مشکلات اساسی تجاری خود استفاده کنند. SAS مجموعه‌ای غنی از الگوریتم‌ها را برای تهیه و کاوش داده‌ها و برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی و توصیفی پیشرفته ارائه می‌دهد.

کسب‌وکارها می‌توانند از SAS Enterprise Mining برای کشف تقلب، برنامه‌ریزی منابع، و افزایش نرخ پاسخ کمپین‌های بازاریابی، در میان سایر برنامه‌ها، استفاده کنند. نسخه
آزمایشی نرم افزار رایگان و بسته‌های سفارشی نیز در دسترس هستند.

در این مقاله درباره ابزارهای برتر داده کاوی در سال ۲۰۲۲ مطالبی آموختیم. با تشکر از توجه و مطالعه شما.

منابع

۱. معرفی ابزارهای داده کاوی در سال ۲۰۲۲ – ترجمه از انگلیسی

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
علم یادگیری ماشین چیست؟ 1 دقیقه

علم یادگیری ماشین چیست؟

سهراب محمدی

علم یادگیری ماشین چیست؟ در این مقاله قصد داریم علم یادگیری ماشین و کاربردها و مزایای آن را بررسی کنیم. با ما همراه باشید. بیشتر بخوانید: مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین علم یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورد استفادهٔ سیستم‌های کامپیوتری است که به‌جای استفاده از دستورالعمل‌های معمول، از الگوها و استنباط برای […]

1 دقیقه

الگوریتم های دسته بندی داده کاوی چیست؟

سهراب محمدی

الگوریتم‌های دسته‌بندی داده‌کاوی چیست؟ در این مقاله قصد داریم به یکی از انواع الگوریتم‌ در داده‌کاوی بپردازیم. پس با ما همراه باشید. بیشتر بخوانید: انواع روشهای داده کاوی چیست؟ ، داده کاوی چیست؟ ما از آموزش (train کردن) مجموعه داده برای به دست آوردن شرایط مرزی (الگوی مرزبندی) بهتر استفاده می‌کنیم که می‌تواند برای تعیین […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان