En İyi Açık Kaynak 6 Veri Madenciliği Aracı

Verilerin günümüz dünyasında para olduğu söyleniyor. Bunun sebebi uygulamaya dayalı bir dünyaya geçişin yanı sıra verilerin üssel olarak büyümesi. Bununla birlikte, verilerin çoğu yapılandırılmamıştır ve dolayısıyla faydalı verileri çıkarmak, anlaşılabilir ve kullanışlı bir biçime dönüştürmek için bir süreç ve yöntem gerekir. İşte bu noktada veri madenciliği ortaya çıkıyor. Verileri çıkarmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve diğer teknikler kullanarak veri madenciliği görevleri için birçok araç mevcuttur.

6 güçlü açık kaynak veri madenciliği aracını inceledik:

1-RapidMiner

Java Programlama dili ile yazılmış bu araç, şablon tabanlı çerçeveler aracılığıyla gelişmiş analitik özellikler sunar. Bonus olarak kullanıcıların herhangi bir kod yazması zor değildir. Yerel bir yazılımdan ziyade bir hizmet olarak sunulan bu araç, veri madenciliği araçları listesinde üst sıralarda yer alır.

Veri madenciliğine ek olarak RapidMiner, veri ön işleme ve görselleştirme, öngörülü analitik ve istatistiksel modelleme, değerlendirme ve uygulama gibi işlevselliği de sağlar. Daha da güçlü kılan şey, WEKA ve R komut dizilerinden öğrenme şemaları, modeller ve algoritmalar sunmasıdır.

RapidMiner, AGPL açık kaynak lisansı ile dağıtılır ve SourceForge’den indirilebilir ve burada bir numaralı iş analitiği yazılımıdır.

2-WEKA

WEKA‘nın orijinal olmayan Java sürümü, tarım alanındaki verileri analiz etmek için geliştirildi. Java tabanlı sürümü ile araç çok sofistike ve veri analizi, tahmini modelleme için görselleştirme ve algoritmalar da dahil olmak üzere birçok farklı uygulamada kullanılmaktadır. GNU Genel Kamu Lisansı uyarınca ücretsizdir, RapidMiner ile karşılaştırıldığında büyük bir artı, çünkü kullanıcılar istediği gibi uyarlayabilirler.

WEKA, veri ön işleme, kümeleme, sınıflandırma, regresyon, görselleştirme ve özellik seçimi de dahil olmak üzere birkaç standart veri madenciliği görevini desteklemektedir.

3-R Programming

Bir GNU projesi olan Project R’nin R’de yazıldığını size söylesek…

Öncelikle C ve Fortran’da yazılmıştır. Ve birçok modülü R’nin kendisinde yazılmıştır. İstatistiksel hesaplama ve grafikler için ücretsiz bir programlama dili ve yazılım ortamı. R dili, veri madencileri arasında istatistiksel yazılım ve veri analizi geliştirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Kullanım kolaylığı ve genişletilebilirlik son yıllarda R’nin popülaritesini büyük ölçüde artırdı.

Veri madenciliğinin yanı sıra doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistiksel testler, zaman serileri analizi, sınıflandırma, kümeleme ve diğer istatistiksel ve grafik teknikler de sağlar.

4-Orange

Python son yıllarda popülerlik kazanmaktadır, çünkü basit ve öğrenmesi kolay ama güçlü bir programlama dilidir. Bu nedenle, çalışmanız için bir araç aramaya gelince ve Python geliştiricisiyseniz hem yeni başlayanlar hem de uzmanlar için Python tabanlı, güçlü ve açık bir kaynak aracı olan Orange’dan başka bir yere bakmayın.

Bu aracın görsel programlamasına ve Python komut dizisine aşık olacaksınız. Aynı zamanda makine öğrenimi, biyoinformatik ve metin araştırması için eklentiler için bileşenlere sahiptir. Veri analitiği özellikleri ile doludur.

5-KNIME

Veri ön işleme üç ana bileşene sahiptir: ekstraksiyon, dönüşüm ve yükleme. KNIME her üçünü de yapıyor. Veri işleme için düğümlerin birleştirilmesine izin vermek için size bir grafik kullanıcı ara birimi sağlar. Açık kaynak veri analizi, raporlama ve entegrasyon platformudur. KNIME ayrıca modüler veri boru hattı konsepti aracılığıyla makine öğrenimi ve veri madenciliği için çeşitli bileşenleri entegre eder ve iş zekası ve finansal veri analizinin gözünü açar.

Java’da yazılmış ve Eclipse üzerine kurulu olan KNIME, genişletmek ve eklentileri eklemek kolaydır. İlave işlevler hareket halindeyken eklenebilir. Çekirdek sürümde birçok veri entegrasyon modülü bulunmaktadır.

6-NLTK

Dil işleme görevleri söz konusu olduğunda, hiçbir şey NLTK’yi yenemez. NLTK; veri madenciliği, makine öğrenmesi, veri kazıma, duygu analizi ve diğer çeşitli dil işleme görevleri de dahil olmak üzere dil işleme araçlarının bir havuzunu sağlar. Tek yapmanız gereken NLTK’yi kurmak, en sevdiğiniz görev için bir paket çekmek ve gitmeye hazırsınız. Python’da yazılmış olduğu için küçük görevler için özelleştirerek uygulayabilirsiniz.