التنقيب في البيانات هو مجموعة من التقنيات التي تستخدم خوارزميات محددة، والتحليل الثابت، والذكاء الاصطناعي، وأنظمة قواعد البيانات لتحليل البيانات من أبعاد ووجهات نظر مختلفة.

تهدف أدوات التنقيب عن البيانات إلى اكتشاف الأنماط/الاتجاهات/التجمعات بين مجموعات كبيرة من البيانات وتحويل البيانات إلى معلومات أكثر دقة.

إنه إطار عمل، مثل Rstudio أو Tableau، يسمح لك بإجراء أنواع مختلفة من تحليل استخراج البيانات.

يمكننا تنفيذ خوارزميات مختلفة مثل التجميع أو التصنيف على مجموعة البيانات الخاصة بك وتصور النتائج نفسها. إنه إطار يوفر لنا رؤى أفضل لبياناتنا والظاهرة التي تمثلها البيانات. يسمى هذا الإطار أداة استخراج البيانات.

أداة سوق استخراج البيانات مشرقة: وفقًا لأحدث تقرير من ReortLinker، أشار إلى أن السوق سيتصدر 1 مليار دولار في المبيعات بواسطة 2023 ، من 591 دولارًا مليون في 2018

كيفية تغيير السلسلة إلى int

هذه هي أدوات استخراج البيانات الأكثر شعبية:

1. التنقيب عن البيانات البرتقالية:

Orange عبارة عن مجموعة برامج مثالية للتعلم الآلي واستخراج البيانات. وهو يدعم التصور وهو برنامج يعتمد على مكونات مكتوبة بلغة الحوسبة بايثون وتم تطويرها في مختبر المعلوماتية الحيوية في كلية علوم الكمبيوتر والمعلومات، جامعة ليوبليانا، سلوفينيا.

نظرًا لأنه برنامج يعتمد على المكونات، فإن مكونات Orange تسمى 'الأدوات'. تتراوح هذه الأدوات من المعالجة المسبقة وتصور البيانات إلى تقييم الخوارزميات والنمذجة التنبؤية.

توفر الأدوات وظائف مهمة مثل:

التجريد في جافا

• عرض جدول البيانات والسماح باختيار الميزات
• قراءة البيانات
• تنبؤات التدريب ومقارنة خوارزميات التعلم
• تصور عنصر البيانات، الخ.

علاوة على ذلك، يوفر Orange جوًا أكثر تفاعلية وممتعة للأدوات التحليلية المملة. إنه أمر مثير للغاية للعمل.

لماذا أورانج؟

يتم تنسيق البيانات التي تأتي إلى اللون البرتقالي بسرعة وفقًا للنمط المطلوب، ويمكن نقل عناصر واجهة المستخدم بسهولة عند الحاجة. البرتقالي مثير للاهتمام للغاية للمستخدمين. تتيح Orange لمستخدميها اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في وقت قصير من خلال مقارنة البيانات وتحليلها بسرعة. إنها تصور جيد للبيانات مفتوحة المصدر بالإضافة إلى التقييم الذي يهم المبتدئين والمحترفين. يمكن إجراء التنقيب عن البيانات عبر البرمجة المرئية أو برمجة Python. العديد من التحليلات ممكنة من خلال واجهة البرمجة المرئية (السحب والإفلات المرتبطة بالأدوات) والعديد من الأدوات المرئية تميل إلى أن تكون مدعومة مثل المخططات الشريطية، ومخططات التشتت، والأشجار، ومخططات الأشجار، والخرائط الحرارية. هناك قدر كبير من الأدوات (أكثر من 100) تميل إلى أن تكون مدعومة.

تحتوي الأداة على مكونات للتعلم الآلي، ووظائف إضافية للمعلوماتية الحيوية واستخراج النصوص، وهي مليئة بميزات تحليل البيانات. يتم استخدام هذا أيضًا كمكتبة بيثون.

يمكن أن تستمر نصوص بايثون في العمل في نافذة طرفية، وبيئة متكاملة مثل PyCharmand PythonWin، وقذائف العلاقات العامة مثل iPython. يتكون اللون البرتقالي من واجهة قماشية يضع المستخدم عليها عناصر واجهة المستخدم وينشئ سير عمل لتحليل البيانات. تقترح الأداة العمليات الأساسية، على سبيل المثال، قراءة البيانات، وعرض جدول البيانات، واختيار الميزات، وتدريب المتنبئين، ومقارنة خوارزميات التعلم، وتصور عناصر البيانات، وما إلى ذلك. تعمل Orange على أنظمة التشغيل Windows وMac OS X ومجموعة متنوعة من أنظمة التشغيل Linux . البرتقالي يأتي مع خوارزميات الانحدار والتصنيف المتعددة.

يمكن لـ Orange قراءة المستندات بتنسيقات البيانات الأصلية وغيرها. شركة Orange مخصصة لتقنيات التعلم الآلي للتصنيف أو التنقيب عن البيانات تحت الإشراف. هناك نوعان من الكائنات المستخدمة في التصنيف: المتعلم والمصنفات. يأخذ المتعلمون في الاعتبار البيانات على مستوى الفصل ويعيدون المصنف. تتشابه أساليب الانحدار مع التصنيف في Orange، وكلاهما مصمم لاستخراج البيانات الخاضعة للإشراف ويتطلبان بيانات على مستوى الفصل. يجمع تعلم المجموعات بين تنبؤات النماذج الفردية للحصول على الدقة. يمكن أن يأتي النموذج إما من بيانات تدريب مختلفة أو يستخدم متعلمين مختلفين على نفس مجموعات البيانات.

يمكن أيضًا تنويع المتعلمين عن طريق تغيير مجموعات المعلمات الخاصة بهم. باللون البرتقالي، المجموعات هي مجرد أغلفة حول المتعلمين. يتصرفون مثل أي متعلم آخر. واستنادًا إلى البيانات، يقومون بإرجاع النماذج التي يمكنها التنبؤ بنتائج أي مثيل للبيانات.

هياكل بيانات جافا

2. استخراج بيانات SAS:

يعنيSAS نظام التحليل الإحصائي. إنه أحد منتجات معهد SAS الذي تم إنشاؤه للتحليلات وإدارة البيانات. يمكن لـ SAS استخراج البيانات وتغييرها وإدارة المعلومات من مصادر مختلفة وتحليل الإحصائيات. يوفر واجهة مستخدم رسومية للمستخدمين غير التقنيين.

يسمح منجم بيانات SAS للمستخدمين بتحليل البيانات الضخمة وتقديم رؤية دقيقة لأغراض اتخاذ القرار في الوقت المناسب. قامت SAS بتوزيع بنية معالجة الذاكرة القابلة للتطوير بدرجة كبيرة. إنها مناسبة لأغراض استخراج البيانات وتحسينها واستخراج النصوص.

3. استخراج البيانات DataMelt:

DataMelt هي بيئة حسابية وتصورية توفر بنية تفاعلية لتحليل البيانات وتصورها. وهو مصمم في المقام الأول للطلاب والمهندسين والعلماء. ومن المعروف أيضًا باسم DMelt.

مراقب أنبوب أشعة الكاثود

DMelt عبارة عن أداة مساعدة متعددة المنصات مكتوبة بلغة JAVA. يمكن تشغيله على أي نظام تشغيل متوافق مع JVM (Java Virtual Machine). وتتكون من مكتبات العلوم والرياضيات.

المكتبات العلمية:
تستخدم المكتبات العلمية لرسم المخططات ثنائية وثلاثية الأبعاد.المكتبات الرياضية:
تُستخدم المكتبات الرياضية لتوليد الأرقام العشوائية والخوارزميات وتركيب المنحنى وما إلى ذلك.

يمكن استخدام DMelt لتحليل الحجم الكبير من البيانات واستخراج البيانات والتحليل الإحصائي. يتم استخدامه على نطاق واسع في العلوم الطبيعية والأسواق المالية والهندسة.

4. حشرجة الموت:

Ratte هي أداة لاستخراج البيانات تعتمد على واجهة المستخدم الرسومية. ويستخدم لغة البرمجة احصائيات R. تكشف Rattle عن القوة الثابتة لـ R من خلال تقديم ميزات مهمة لاستخراج البيانات. في حين أن Rattle يحتوي على واجهة مستخدم شاملة ومتطورة، فإنه يحتوي على علامة تبويب رمز السجل المتكاملة التي تنتج رمزًا مكررًا لأي عملية واجهة المستخدم الرسومية.

بريتي زينتا

يمكن عرض مجموعة البيانات التي تنتجها Rattle وتحريرها. تمنح Rattle الطرف الآخر إمكانية مراجعة الكود واستخدامه لأغراض عديدة وتوسيع الكود دون أي قيود.

5. عامل التعدين السريع:

يعد Rapid Miner أحد أنظمة التحليل التنبؤي الأكثر شيوعًا التي أنشأتها الشركة التي تحمل نفس اسم Rapid Miner. وهو مكتوب بلغة البرمجة JAVA. يوفر بيئة متكاملة لاستخراج النصوص والتعلم العميق والتعلم الآلي والتحليل التنبؤي.

يمكن استخدام الأداة لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تطبيقات الشركة والتطبيقات التجارية والبحث والتعليم والتدريب وتطوير التطبيقات والتعلم الآلي.

يوفر Rapid Miner الخادم في الموقع وكذلك في البنية التحتية السحابية العامة أو الخاصة. لديها نموذج العميل/الخادم كقاعدة لها. يأتي المُعدن السريع مزودًا بأطر عمل قائمة على القوالب تتيح التسليم السريع مع عدد قليل من الأخطاء (والتي تكون متوقعة عادةً في عملية كتابة التعليمات البرمجية اليدوية)