۱۱ خرداد ۱۳۹۹
صفحه اصلی / داده‌کاوی و تحلیل رفتار مشتریان / آشنایی با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی
آشنایی با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی

آشنایی با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی

 آشنایی با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی

در این پست شما را با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی (Data Mining) آشنا خواهیم کرد.

رپیدماینر (RapidMiner)

Rapid Miner یکی از پرکاربردترین نرم­ افزارهای داده­ کاوی است. این مجموعه توسط شرکتی با همان نام Rapid Miner توسعه داده‌شده است. این نرم­ افزار در زبان برنامه‌نویسی جاوا (JAVA programming language ) نوشته‌شده و محیط یکپارچه و جامعی را برای تحلیل داده­ها فراهم می‌سازد.

در این نرم‌افزار سعی تیم توسعه‌دهنده، بر آن بوده است که امکان انجام عملیات مختلف یادگیری ماشین، داده‌کاوی، متن‌کاوی و … را برای کاربران خود ایجاد کند. از طریق این نرم افز ر، تمامی مراحل داده­کاوی ازجمله پاک‌سازی و پیش­پردازش داده­ها، خوشه­ بندی، رده­ بندی، پیش­بینی، کشف قوانین انجمنی و… قابل انجام است.

رابط گرافیکی شکیل و کاربر‌پسند نرم‌افزار نیز آن را یک سر و گردن بالاتر از سایر ابزار‌های رقیب قرار می‌دهد. درواقع یکی از دلایل پرطرفدار بودن این نرم­ افزار این است که نیازی به دانش برنامه­ نویسی ندارد. Rapid Miner می‌تواند برای افرادی که به‌تازگی قصد یادگیری داده ­کاوی را دارند بسیار مفید باشد. نرم‌افزار Rapid Miner سال­ های زیادی است که برای اجرای بسیاری از پروژه‌های تحقیقاتی، دانشگاهی و همچنین پروژه­ های اجرایی مورداستفاده قرار می­گیرد.

 آشنایی با برخی از ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی

آی. بی. ام ‌اس پی اس اس مادلر (IBM SPSS Modeler)

نرم­افزار IBM SPSS Modeler یک نرم ­افزار کاربردی برای داده ­کاوی و تجزیه‌ و تحلیل متن است که توسط شرکت IBM توسعه‌یافته است.

نرم‌افزار IBM SPSS Modeler دارای رابط کاربری گرافیکی مناسبی است که به کاربران امکان می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی، الگوریتم­ های داده‌کاوی و آماری را در پژوهش‌های خود به‌کارگیرند. این نرم‌افزار فرآیند اجرای پروژه­ های داده­ کاوی را بر اساس استاندارد CRISP-DM از ابتدا تا انتها پشتیبانی نموده و زمان آماده ­سازی داده و تحلیل­ های داده­ کاوی را نسبت به سایر نرم‌افزارها کاهش می­دهد.

IBM SPSS Modeler تمام پیچیدگی­ های غیرضروری را حذف می­ کند و درعین‌حال منجر به ساده­ سازی فرآیند تحلیل داده­ ها می­گ ردد. سهولت استفاده از این نرم­ افزار محبوبیت خاصی را در بین کاربران ایجاد نموده است.

آی. بی. ام ‌اس پی اس اس مادلر (IBM SPSS Modeler)نایم (KNIME)

Knime یک پلتفرم متن‌باز و یکپارچه برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و گزارش­گیری از داده­ ها است که به زبان جاوا نوشته‌شده است. Knime دارای رابط گرافیکی مناسبی است که به کاربران این امکان را می­دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی به تحلیل داده ­ها بپردازند.

ماژول‌های موجود در Knime امکان ورودی و خروجی گرفتن از یک فایل (با فرمت‌های متعدد) یا از یک پایگاه داده را برای کاربران فراهم می­کند. همچنین امکان اجرای عملیات پیش‌پردازش داده­ ها و استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی مانند خوشه‌بندی، الگوریتم ­های رده­ بندی و پیش­بینی و استخراج قوانین انجمنی در این نرم­افزار وجود دارد.

قابلیت اضافه نمودن افزونه ­های (Plugin) مختلف به این نرم‌افزار باعث شده است تا امکانات این ابزار افزایش‌یافته و بتوان از آن در زمینه‌هایی چون متن‌کاوی نیز استفاده نمود. بررسی انجام‌شده از سوی گارتنر نشان می‌دهد مشتریان به‌واسطه انعطاف‌پذیر بودن و متن‌باز بودن از این ابزار راضی بوده‌اند.

نایم (KNIME)

اورنج (Orange)

یکی دیگر از نرم‌افزارهای رایگان و متن‌باز Orange نام دارد که با زبان پایتون نوشته‌شده است. Orange ابزاری است که تجزیه‌وتحلیل‌های کسل‌کننده را به حالتی سرگرم‌کننده تبدیل می­ کند، به همین دلیل کاربران استفاده از آن را ترجیح می­دهند. اجزای Orange ویجت (widget ) نامیده می­شود. ویجت­ های موجود در نرم­افزار Orange امکان ورود داده­ ها به نرم ­افزار، پاک‌سازی و پیش­پردازش داده­ ها، مصورسازی داده­ها، مدل‌سازی (رده­بندی و پیش­بینی، خوشه­ بندی و کشف قوانین انجمنی)، ارزیابی مدل و همچنین متن­ کاوی را برای کاربران فراهم می­کند. می­توان امکانات Orange را با اضافه نمودن افزونه­ های مختلف افزایش داد.

اورنج (Orange)

آر- استودیو (R-Studio)

زبان R، در سال ۱۹۹۵ به‌عنوان زبانی متن‌باز و بر پایه زبان برنامه‌نویسی S توسعه پیدا کرد. زبان R توسط آماردانان و برای استفاده آماردانان توسعه ‌یافته است.

هدف از ارائه این زبان را می‌­توان تمرکز بر ایجاد بستری مناسب برای تحلیل داده­، تحلیل­­ های آماری و ساخت مدل­‌های گرافیکی ذکر کرد.

نام R از حرف اول اسم توسعه­ دهندگان این نرم ­افزار (راس ایهاکا (Ross Ihaka) و رابرت جنتلمن (Robert Gentleman ) گرفته‌شده است.

یکی از مهم­ترین نقاط قوت R وجود مجموعه‌ای از پکیج­‌های پیشرفته در این نرم ­افزار است که کاربران می­توانند به‌ آسانی به آن دسترسی داشته باشند. این پکیج­‌ها، مجموعه­‌ای از توابع  در زبان R هستند که به کاربران این امکان را می‌دهد که به تکنیک­‌ها و عملکردهای این زبان، بدون نیاز به برنامه‌نویسی از صفر تا صد آن، دسترسی داشته باشند.

این زبان در حوزه‌های دانشگاهی، حوزه­‌های پژوهشی و حوزه­ های عملیاتی مورد استفاده قرار می­گیرد. یادگیری زبان R برای برنامه‌­نویسان حرفه‌­ای و حتی کسانی که با برنامه‌نویسی آشنایی کمی دارند نسبتاً آسان است، اما برنامه­ نویسان تازه‌­کار  برای تسلط بر این زبان می‌بایست وقت و انرژی بیشتری اختصاص دهند.

آر- استودیو (R-Studio)

پایتون (Python)

زبان پایتون توسط خودو فان روسوم (به هلندی Guido van Rossum، تلفظ به انگلیسی گیدو ون روسوم) در موسسه تحقیقات ملی ریاضیات و علوم کامپیوتری هلند ایجاد شد. زبان برنامه‌نویسی Python ازجمله زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمندی است که درزمینه­ی داده­کاوی، یادگیری ماشینی و … مورداستفاده قرار می‌گیرد.

Python یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، تعاملی و شی‌ءگرا (object-oriented language ) و همه‌منظوره است که یادگیری آن نیز سریع و آسان است. همین مسئله موجب می‌شود تا سرعت برنامه‌نویسی کاربر با این زبان به‌سرعت افزایش یابد.

تأکید اصلی این زبان بر بهره­‌وری و خوانایی کدها است. بسیاری از برنامه ­نویسانی که به دنبال تحلیل داده­ ها و اعمال تکنیک­ های آماری بر داده­ ها می­ باشند از این زبان استفاده می­کنند.

پایتون نیز مانند R، دارای پکیج­ های آماده است. پایگاه PyPi مجموعه­‌ای از کتابخانه­­‌های این زبان را گردآوری کرده و درعین‌حال کاربران می­‌توانند پکیج­‌هایی که خود توسعه داده­‌اند را در این پایگاه قرار دهند.

پایتون یکی از قدرتمند ترین ابزارها و زبان‌های داده‌کاوی است.

پایتون (Python)

درباره شقایق ابوالمکارم

دکترا مهندسی صنایع، متخصص داده کاوی با بیش از پنج سال سابقه مشاوره، تدریس و پژوهش در این حوزه است. تا کنون دوره های متععد داده کاوی را در دانشگاه های مختلفی نظیر دانشگاه تهران ،دانشگاه آزاد تهران جنوب و دانشگاه علوم و تحقیقات برگزار نموده است. همچنین طی دوره های آموزشی متعدد به تدریس داده کاوی در مرکز دانش مدیریت ارتباط با مشتری(مُدام) پرداخته و پروژه های داده‌کاوی اطلاعات مشتریان را انجام داده است.

مقاله پیشنهادی

برنامه توسعه مشتریان کلیدی چیست؟

برنامه توسعه مشتریان کلیدی چیست؟

برای اینکه بتوانیم یک برنامه توسعه مشتریان کلیدی خوب تنظیم کنیم، باید سه مرحله را انجام دهیم ؛تعیین اهداف مشتری کلیدی اولین مرحله آن است که در این مقاله به آن می پردازیم.

پاسخی بگذارید

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

Time limit exceeded. Please complete the captcha once again.