Mineração de Dados é o conjunto de técnicas que utilizam algoritmos específicos, análise estática, inteligência artificial e sistemas de banco de dados para analisar dados de diferentes dimensões e perspectivas.
As ferramentas de Data Mining têm como objetivo descobrir padrões/tendências/agrupamentos entre grandes conjuntos de dados e transformar dados em informações mais refinadas.
É um framework, como Rstudio ou Tableau que permite realizar diversos tipos de análise de mineração de dados.
Podemos realizar vários algoritmos, como clustering ou classificação em seu conjunto de dados e visualizar os próprios resultados. É uma estrutura que nos fornece melhores insights sobre nossos dados e sobre o fenômeno que os dados representam. Essa estrutura é chamada de ferramenta de mineração de dados.
A ferramenta Market for Data Mining está brilhando: de acordo com o último relatório da ReortLinker observou que o mercado superaria US$ 1 bilhão em vendas por 2023 , a partir de US$ 591 milhões em 2018
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Estas são as ferramentas de mineração de dados mais populares:
1. Mineração de dados laranja:
Orange é um conjunto perfeito de software de aprendizado de máquina e mineração de dados. Ele suporta a visualização e é um software baseado em componentes escritos em linguagem de computação Python e desenvolvido no laboratório de bioinformática da faculdade de ciência da computação e da informação da Universidade de Ljubljana, Eslovênia.
Por se tratar de um software baseado em componentes, os componentes do Orange são chamados de ‘widgets’. Esses widgets vão desde pré-processamento e visualização de dados até avaliação de algoritmos e modelagem preditiva.
Os widgets oferecem funcionalidades significativas, como:
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- Exibindo tabela de dados e permitindo selecionar recursos
- Leitura de dados
- Preditores de treinamento e comparação de algoritmos de aprendizagem
- Visualização de elementos de dados, etc.
Além disso, Orange oferece uma atmosfera mais interativa e agradável para ferramentas analíticas enfadonhas. É muito emocionante operar.
Por que laranja?
Os dados que chegam à cor laranja são formatados rapidamente no padrão desejado e a movimentação dos widgets pode ser facilmente transferida para onde necessário. Orange é bastante interessante para os usuários. Orange permite que seus usuários tomem decisões mais inteligentes em um curto espaço de tempo, comparando e analisando rapidamente os dados. É uma boa visualização e avaliação de dados de código aberto que preocupa iniciantes e profissionais. A mineração de dados pode ser realizada por meio de programação visual ou scripts Python. Muitas análises são viáveis por meio de sua interface de programação visual (arrastar e soltar conectada a widgets) e muitas ferramentas visuais tendem a ser suportadas, como gráficos de barras, gráficos de dispersão, árvores, dendrogramas e mapas de calor. Uma quantidade substancial de widgets (mais de 100) tende a ser suportada.
O instrumento possui componentes de aprendizado de máquina, complementos para bioinformática e mineração de texto, além de recursos para análise de dados. Isso também é usado como uma biblioteca python.
Os scripts Python podem continuar sendo executados em uma janela de terminal, um ambiente integrado como PyCharman e PythonWin, pr shells como iPython. Orange é composto por uma interface de tela na qual o usuário coloca widgets e cria um fluxo de trabalho de análise de dados. O widget propõe operações fundamentais, por exemplo, leitura de dados, exibição de uma tabela de dados, seleção de recursos, treinamento de preditores, comparação de algoritmos de aprendizagem, visualização de elementos de dados, etc. Orange opera em Windows, Mac OS X e uma variedade de sistemas operacionais Linux . Orange vem com vários algoritmos de regressão e classificação.
Orange pode ler documentos em formatos de dados nativos e outros. A Orange se dedica a técnicas de aprendizado de máquina para classificação ou mineração supervisionada de dados. Existem dois tipos de objetos usados na classificação: aprendiz e classificadores. Os alunos consideram os dados em nível de classe e retornam um classificador. Os métodos de regressão são muito semelhantes à classificação no Orange e ambos são projetados para mineração de dados supervisionada e requerem dados em nível de classe. A aprendizagem de conjuntos combina as previsões de modelos individuais para ganho de precisão. O modelo pode vir de diferentes dados de treinamento ou usar diferentes alunos nos mesmos conjuntos de dados.
Os alunos também podem ser diversificados alterando seus conjuntos de parâmetros. Em laranja, os conjuntos são simplesmente invólucros que envolvem os alunos. Eles agem como qualquer outro aluno. Com base nos dados, eles retornam modelos que podem prever os resultados de qualquer instância de dados.
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2. Mineração de dados SAS:
SAS significa Sistema de Análise Estatística. É um produto do SAS Institute criado para análise e gerenciamento de dados. O SAS pode extrair dados, alterá-los, gerenciar informações de diversas fontes e analisar estatísticas. Ele oferece uma interface gráfica para usuários não técnicos.
O minerador de dados SAS permite aos usuários analisar big data e fornecer informações precisas para fins de tomada de decisão oportuna. SAS possui arquitetura de processamento de memória distribuída altamente escalável. É adequado para fins de mineração de dados, otimização e mineração de texto.
3. Mineração de dados DataMelt:
DataMelt é um ambiente de computação e visualização que oferece uma estrutura interativa para análise e visualização de dados. Ele é projetado principalmente para estudantes, engenheiros e cientistas. Também é conhecido como DMelt.
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DMelt é um utilitário multiplataforma escrito em JAVA. Ele pode ser executado em qualquer sistema operacional compatível com JVM (Java Virtual Machine). Consiste em bibliotecas de ciências e matemática.
Bibliotecas científicas são usadas para desenhar gráficos 2D/3D.
Bibliotecas matemáticas são usadas para geração de números aleatórios, algoritmos, ajuste de curvas, etc.
DMelt pode ser usado para análise de grande volume de dados, mineração de dados e análise estatística. É amplamente utilizado em ciências naturais, mercados financeiros e engenharia.
4. Chocalho:
Ratte é uma ferramenta de mineração de dados baseada em GUI. Ele usa a linguagem de programação R stats. Rattle expõe o poder estático do R, oferecendo recursos significativos de mineração de dados. Embora o rattle tenha uma interface de usuário abrangente e bem desenvolvida, ele possui uma guia de código de log integrada que produz código duplicado para qualquer operação da GUI.
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O conjunto de dados produzido pelo Rattle pode ser visualizado e editado. O Rattle oferece ao outro a facilidade de revisar o código, usá-lo para diversas finalidades e estender o código sem qualquer restrição.
5. Mineiro Rápido:
Rapid Miner é um dos sistemas de análise preditiva mais populares criados pela empresa de mesmo nome do Rapid Miner. Está escrito em linguagem de programação JAVA. Ele oferece um ambiente integrado para mineração de texto, aprendizado profundo, aprendizado de máquina e análise preditiva.
O instrumento pode ser usado para uma ampla gama de aplicações, incluindo aplicações empresariais, aplicações comerciais, pesquisa, educação, treinamento, desenvolvimento de aplicações, aprendizado de máquina.
O Rapid Miner fornece o servidor no local, bem como em infraestrutura de nuvem pública ou privada. Tem como base um modelo cliente/servidor. Um minerador rápido vem com estruturas baseadas em modelos que permitem entrega rápida com poucos erros (que são comumente esperados no processo de escrita de codificação manual)