معرفی نرم افزار کاربردی در داده کاوی
امروزه شاهد افزایش کاربرد داده کاوی و آنالیز داده‌ها در مباحث گوناگون هستیم، از این‌رو ابزارهای مفید زیادی برای این کار به وجود آمده و همچنان در حال گسترش هستند. ابزارهای داده کاوی می‌توانند در شاخه‌های علوم، مهندسی و تجارت مورد استفاده قرار بگیرند و مشکلات دنیای واقعی را حل کنند. در این مطلب قصد داریم چند نرم افزار کاربردی داده کاوی را معرفی نماییم.
نرم افزار متن باز Rapid Miner
نرم افزار متن باز Rapid Miner یکی از نرم افزارهای داده کاوی است که با زبان جاوا نوشته شده است. این نرم افزار کاربردی در دو شکل تجاری و رایگان در دسترس کاربران قرار دارد و امکان استفاده از آن بر روی سیستم عامل‌های لینوکس، ویندوز و سیستم‌‌های مکینتاش فراهم شده است. وجود کتابخانه‌ای کامل و پوشش کلیه الگوریتم‌های داده کاوی و یادگیری ماشین در این نرم افزار و هم چنین عدم نیاز به دانش کدنویسی برای کاربران هنگام استفاده از آن، نرم افزار Rapid Miner را تبدیل به یکی از محبوب ترین برنامه‌های داده کاوی کرده است.
از مزیت‌های این نرم افزار می‌توان به ظاهر آراسته و گرافیک خوب، امکان ارائه گزارش از مراحل اجرای الگوریتم، تطابق فایل‌های خروجی با نرم افزارهای دیگر(مانند اکسل)، خطایابی و تصحیح سریع، وجود آموزش‌های زیاد در وب و اجرای هم زمان الگوریتم‌های یادگیری مختلف در آن اشاره کرد. اما از معایب این نرم افزار می‌توان به رایگان نبودن نسخه کامل آن اشاره کرد.
اگر قصد طراحی فرم ساز حرفه ای را دارید، می توانید به نرم افزار فرم ساز ایپُل مراجعه نمایید.
نرم افزار قدیمی R
نرم افزار قدیمی و متن باز R بر پایه زبان‌های Scheme و S پیاده سازی شده است و دارای تکنیک‌های آماری مختلف (مدل سازی خطی و غیر خطی)، تحلیل سری‌های زمانی، آزمون‌های کلاسیک آماری، قابلیت‌های گرافیکی و… است.
از مزایای این نرم افزار می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- دارای توابع بسیار گسترده آماری و توابع نموداری مناسبی می‌باشد.
- نسبت به نرم افزارهای داده کاوی آرایه‌ای Mathematic ، PL و MATLAB قدرتمندتر است.
- با چند خط دستور قابل نصب بوده و دارای دستورات داده کاوی و یادگیری ماشین است.
- قابلیت ترکیب بالایی با سایر ابزار‌ها و نرم‌افزار‌ها دارد.(به خاطر ویژگی Pipeline)
معایب نرم افزار قدیمی R
معایب نرم افزار R نیز شامل عدم وجود کاربری گرافیکی و سفارشی سازی لازم برای داده کاوی، متفاوت بودن ساختار زبانی آن با ساختارهای زبان‌های برنامه نویسی(مانند C++ ، C# ، C ، PHP ، Java و VB) و یادگیری سخت آن برای کاربر می‌باشد.
حتما بخوانید: معرفی نرم‌افزار‌های کاربردی در تحلیل‌های آماری
نرم افزار مفید Weka
نرم افزار متن باز Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) در سال ۱۹۹۷ با زبان برنامه نویسی JAVA نوشته شد و در سال 2005 نیز جایزه بهترین خدمات داده کاوی و کشف دانش(SIGKDD) را از آن خود کرد. این نرم افزار کاربردی بر روی سیستم عامل‌های مختلف(لینوکس، ویندوز و مکینتاش) قابل نصب و اجرا می‌باشد و با استفاده از آن می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده کاوی را پیاده‌سازی کرد.
برای طراحی آزمون ساز هوشمند می توانید به نمونه پرسشنامه های نرم افزار ایپُل مراجعه نمایید.
مزایای نرم افزار Weka
- رابط گرافیکی مناسب
- امکان استفاده از زبان‌های برنامه نویسی علم داده(مانند R، پایتون و اسپارک) در آن فراهم است.
- وجود آموزش‌های فراوان و یادگیری راحت
- امکان استفاده از نرم افزار بدون نیاز به دانش برنامه نویسی
- امکان کار با فرمت‌های مختلف داده در آن (مانند اکسل، CSV و Arff)
معایب نرم افزار Weka
- برخی از مدل‌ها به علت عدم بهینه بودن بسیار دیر اجرا می‌شوند.
- روش‌های خوشه بندی و قواعد انجمنی در این نرم افزار محدودیت دارند.
- محدویت زیادی در مصور سازی داده‌ها وجود دارد.
نرم افزار ساده و کاربرپسند IBM SPSS Modeler
نرم افزار داده کاوی SPSS Modeler با نام قبلی Clementine در سال 1994 توسط کمپانی IBM ساخته و توسعه داده شد. کاربران بدون داشتن دانش برنامه نویسی می‌توانند از این نرم افزار که دارای رابط کاربری ساده و مناسبی است استفاده کنند. یکی از مزیت‌های اصلی نرم افزار داده کاوی SPSS Modeler کاربرد آن برای انجام محاسبات پیچیده و آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت است، از دیگر مزیت‌های آن می‌توان به قابلیت پیش بینی برای تشخیص گروه‌ها(مانند تحلیل عاملی، تحلیل خوشه‌‌ای) و پیش بینی برآمدهای عددی (مانند برگشت خطی) اشاره کرد.
نرم افزار تجاری Matlab
نسخه ابتدای نرم افزار تجاری متلب در سال ۱۹۸۴ منتشر شد. این نرم افزار توسط زبان‌های C، C++ و جاوا پیاده سازی شده و به راحتی در سیستم عامل‌های مختلف(ویندوز، مک‌اواس، و لینوکس) قابل استفاده می‌باشد. کاربران برای استفاده از متلب باید دانش کد نویسی داشته باشند. از مزیت‌های آن می‌توان به وجود آموزش‌های زیاد اشاره کرد اما معایب آن شامل تجاری بودن، عدم یکپارچگی با سایر نرم افزارهای داده کاوی و سختی کار با داده‌های بزرگ است.
نرم افزار چند منظوره Python
پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و چند منظوره است که در سال 1991 ساخته شده است. پایتون با داشتن کتابخانه‌های مختلف به نرم افزاری محبوب میان برنامه نویسان تبدیل شده است. این نرم افزار به علت کاربری ساده و آسان، مناسب بودن برای کاربردهای ریاضی و قابلیت پیاده سازی در انواع سیستم عامل‌های مختلف در علم داده کاوی نیز بسیار کاربرد دارد.
نرم افزار ایپُل همچنین نمونه پرسشنامه هایی آماده برای شما عزیزان ارائه می دهد.
حتما بخوانید: مزایا و معایب تحلیل پوششی داده‌ها
نرم افزار متن باز و رایگان Knime
ابزار متن باز و رایگان Knime بر سه عامل ادغام، تجزیه و تحلیل و گزارش دهی تمرکز دارد. این پلتفرم با استفاده از جاوا توسعه یافته و انعطاف پذیر و دارای ادغام روان است. از مزیت‌های ویژه این ابزار امکان استفاده از افزونه‌ها برای رسیدن به قابلیت بیشتری مانند متن کاوی و عکس کاوی می‌باشد.
سوالات متداول
ابزارهای داده کاوی می‌توانند در شاخه‌های علوم، مهندسی و تجارت مورد استفاده قرار بگیرند و مشکلات دنیای واقعی را حل کنند.
- نرم افزار متن باز Rapid Miner
- نرم افزار قدیمی R
- نرم افزار مفید Weka
- نرم افزار ساده و کاربرپسند IBM
- SPSS Modeler
- نرم افزار تجاری Matlab
- نرم افزار چند منظوره Python
- نرم افزار متن باز و رایگان Knime
این نرم افزار توسط زبان‌های C، C++ و جاوا پیاده سازی شده و به راحتی در سیستم عامل‌های مختلف(ویندوز، مک‌اواس، و لینوکس) قابل استفاده می‌باشد. کاربران برای استفاده از متلب باید دانش کد نویسی داشته باشند. از مزیت‌های آن می‌توان به وجود آموزش‌های زیاد اشاره کرد اما معایب آن شامل تجاری بودن، عدم یکپارچگی با سایر نرم افزارهای داده کاوی و سختی کار با داده‌های بزرگ است.
