Инструменты для майнинга: компании, мощности и цены — Крипто на vc.ru

Содержание

В России хотят закрыть доступ к сайтам, предлагающим инструменты для майнинга криптовалюты » ИА «РУСНОРД»

Центробанк России активно готовится ввести ограничения на майнинг криптовалюты. Как известно, вопрос урегулирования криптовалют остается весьма актуальным за последний год. Новым способом борьбы с виртуальной валютой стал запрет доступа к сайтам, которые предоставляют выход для майнинга криптовалют.

Перспективы развития рынка криптовалюты

Согласно статистике Google, количество запросов, связанных с майнингом криптовалют и блокчейном, вырос за последние полгода в 3,5 раза. Повышение интереса целевой аудитории к криптовалюте и майнингу биткоинов вызван небывалым ростом курса этой цифровой валюты.

Только за последнюю неделю биткоин очередной раз вырос в цене с 6139$ до 7550$. По прогнозам экспертов рост курса продолжится в ближайшем будущем.

ЦБ опасается такого резкого возникновения ажиотажа вокруг новых цифровых денег, которые не поддаются урегулированию со стороны закона. По словам первого зампреда Банка России С. Швецова: «Использование таких криптовалют как объекта для инвестирования несет неоправданно повышенные риски».

Биткоин — одна из наиболее подающих надежды валют на высокую доходность финансовых инструментов. Многие инвесторы уже владеют достаточно большим портфелем криптовалют и уверены в его долгосрочной перспективе.

Свободный доступ к майнингу

Из-за отсутствия очевидных способов регулирования оборота криптовалюты, власти не смогут полностью их запретить. Система блокчейн, на которой базируется вся технология криптовалют, независима.

В связи с тем, что майнинг стал набирать массовую популярность, в разы возросла стоимость на видеокарты и другие комплектующие, необходимые для добычи криптовалюты. Практически каждый компьютер можно превратить в золотую жилу. С помощью специального центра обработки данных для майнинга криптовалют обеспечивается максимальная производительность и гарантированно эффективная работа системы.

ООО «Инновационные Системы Оптимизации» специализируется на создании ЦОД для майнинга криптовалют. Компания выполняет полный спектр комплексных услуг — от строительства и внедрения ЦОД до гарантийного и постгарантийного обслуживания ЦОД и майнинг-ферм.

Хождение криптовалют в финансовой сфере полностью не изучено, потому к решению присоединиться ли к этому направлению, нужно подходить ответственно, изучив все возможные плюсы и минусы.

Windows 10 начнет автоматически блокировать приложения для торрентов и майнинга

Встроенный в Windows 10 антивирус начнет автоматически блокировать любые приложения для скачивания торрентов и майнинга криптовалют, а также другие «потенциально нежелательные» программы. Функция, которая была добавлена с майским обновлением (Windows 10 May 2020 Update, включая версию 21h2) операционной системы, теперь будет активирована по умолчанию.

«Потенциально нежелательные приложения (PUA) — это категория программного обеспечения, которое может замедлить работу вашего устройства, показывать неожиданную рекламу или, в худшем случае, устанавливать другое ПО, которое может быть более вредоносным или раздражающим», — объясняется на странице поддержки Microsoft.

К таковым компания относит торрент-клиенты, софт для «добычи» криптовалют, маркетинговые инструменты (например, для показа рекламных акций и прохождения опросов), а также прочие программы «с плохой репутацией» в отрасли.

Начиная с этого месяца «потенциально нежелательные» программы будут автоматически блокироваться «Защитником Windows» (Windows Defender) и браузером Edge — «в целях поддержания производительности ваших систем на самом высоком уровне». Эта функция включится автоматически «в начале августа», добавили в Microsoft.

При этом за пользователями останется право отключить блокировку PUA вручную. Сделать это можно будет на панели «Безопасность Windows» (Windows Security) -> «Управление приложениями/браузером» (App & browser control) в настройках.

Однако более безопасным способом станет создание «белого списка» доверенных программ. Чтобы добавить приложение в исключения, нужно открыть «Параметры» (Settings), выбрать в открывшемся окне «Обновление и безопасность» (Update & Security), перейти к «Защитнику Windows» (Windows Defender) в левой колонке, а затем нажать на кнопку «Добавить исключение» (Add an exclusion).

Битрикс — Разработка сайта для сервиса облачного майнинга AltMining

Alt-mining – это компания, которая предлагает всем желающим заработать на майнинге криптовалюты. Клиенту предоставляется в аренду уже настроенное и работающее оборудование, которое ежедневно создает ему стабильный пассивный доход. Сайт компании дает возможность поближе познакомиться с сутью услуги и заказать ее.

Версия 1С-Битрикс

Интернет-магазин реализован на редакции «Стандарт». Мы доработали готовое решение, чтобы сайт приобрел необходимый функционал, но не стали подключать более дорогую версию. Как показала практика, это было правильным решением.

Специфика проекта

Майнинг криптовалюты – это достаточно сложная область, с которой связано большое количество мифов и предрассудков. С одной стороны, очень распространено мнение, что перспективность криптовалюты слишком преувеличена, с другой же, майнинг часто воспринимается как возможность заработать деньги «из воздуха».

Поэтому для сайта очень важно было решить ряд задач:

  • Доступно и понятно объяснить суть криптовалюты и связанные с майнингом риски и возможности.

  • Убедить потенциального покупателя в безопасности его вложений и надежности компании.

  • Дать необходимые инструменты для как можно более простого начала партнерства.

Процесс

Дизайн сайта мы выполнили в светлых и свежих тонах. Такая цветовая гамма одновременно отсылает к высоким технологиям, создает спокойное настроение и атмосферу безопасности, и делает восприятие информации намного комфортнее.

Особенно важным было правильно проработать контент. Мы постарались сделать его доступным для пользователей с разным уровнем компетенции: даже если человек никогда не слышал о криптовалютах, здесь он быстро сможет в общих чертах понять суть предложения.

Покупка осуществляется так же, как это происходит в любом интернет-магазине. Кстати, весь функционал для онлайн-торговли мы реализовали практически с нуля: изначальное готовое решение его не предусматривало.

У сайта есть несколько уровней для пользователей в разных статусах: потенциальный клиент видит только ту часть контента, которая нужна для ознакомления с услугой. После оформления заказа, он получает доступ к большому количеству данных, связанных уже непосредственно с его вложениями. Здесь есть и график доходности, и информация о текущем состоянии счетов, и возможность вывода средств.

Дополнительно мы провели интеграцию интернет-магазина с корпоративным порталом Битрикс24. Теперь все данные о заявках, оплатах и регистрациях сводятся воедино и отображаются в CRM в качестве лидов.

обширный инструмент для майнинга биткойнов

В последнее время вокруг Биткойна, новейшей цифровой валюты P2P, ходят громкие разговоры. Одним из основных видов деятельности по получению биткойнов является процесс, называемый майнингом.

Чтобы успешно проводить майнинг биткойнов, вам понадобится работающий «майнер», который будет эффективно использовать ваше оборудование (подробнее об этом позже). В Интернете есть несколько майнеров, но многие из них имеют узкое окно аппаратного обеспечения, с которым он может работать, или его трудно (легко) контролировать, потому что он работает только из командной строки.

Не нужно бояться, потому что есть отличная программа с графическим интерфейсом, которая выполняет всю грязную работу!

Что такое биткойны?


Прежде чем мы начнем, нам нужно немного лучше понять, что такое биткойны и из чего состоит процесс майнинга. Биткойны — это кусочки виртуальных денег, которыми можно торговать, как обычными деньгами, но с чрезвычайно низкой комиссией за транзакции (выплачивается в биткойнах). Биткойны также можно обменять на другие валюты, такие как доллар США, евро и т. Д.

Их стоимость изменяется в зависимости от спроса, который можно отслеживать на Mt. Gox или BitcoinCharts. На момент написания этой статьи обменный курс BTC к доллару США составлял 10,90 долл. США за 1 BTC, но этот курс может меняться каждые 5 минут. Биткойны создаются путем решения головоломки, которая включает в себя получение определенного результата со случайными хэшами, что фактически является тем, что представляет собой майнинг. Еще одной важной особенностью Биткойна является то, что все делается анонимно.

Больше информации о Биткойне можно найти в этой хорошо написанной статье

,

Начиная Гуйминер

Guiminer — это по сути графический интерфейс, который может одновременно управлять несколькими различными приложениями для майнинга, которые поставляются вместе с программой при загрузке. Он доступен для Windows, а также предлагает раннюю поддержку Linux. Если вы никогда раньше не использовали Биткойн, вы должны установить официальный клиент Биткойн, чтобы иметь кошелек и адрес Биткойн (откуда вы можете отправлять и получать Биткойны). Как только вы это сделаете, вы можете пойти дальше и запустить guiminer.

Интерфейс и майнеры


Интерфейс довольно прост. Открываемый по умолчанию майнер будет использовать возможности OpenCL вашего GPU (если он от AMD). В противном случае вы можете создать нового майнера. Здесь вы также можете выбрать «Phoenix» (майнер от другого разработчика), майнер CUDA (предназначен для карт nVidia), майнер ЦП и пользовательский параметр.

Я настоятельно рекомендую вам выбрать OpenCL для карт AMD и CUDA для карт nVidia. Вероятно, вам следует оставить майнер ЦП в покое, потому что скорость хэширования будет очень низкой по сравнению с вашим графическим процессором, который способен выполнять много параллельных вычислений одновременно.

Например, мой процессор AMD Phenom II X6 1100T разгоняется примерно до 3,5 МГц / с (мегахеш в секунду), а моя видеокарта AMD Radeon HD 6950 — в среднем 320 МГц / с.

Кого добывать


Выбрав майнера, вы можете выбрать, где его добывать. Вы можете попробовать сделать что-то в одиночку, где, если вам удастся выложить блок, вы получите в общей сложности 50 биткойнов, все для себя. Это на момент написания статьи около 545 долларов! Однако вам либо очень повезет, чтобы получить блок, либо вам придется потратить много месяцев на работу 24/7, прежде чем вы, наконец, получите. Вы также можете увеличить мощность и добавить несколько графических процессоров или даже дополнительные майнинговые установки, чтобы увеличить количество мегахешей, чтобы это не занимало месяцы и месяцы.

Другой выбор — выбрать вход в пул майнинга. Горные пулы объединяют усилия всех участников, чтобы получить блоки намного быстрее. Получающиеся биткойны обычно распределяются пропорционально между всеми вовлеченными и активными участниками. Скорее всего, вам понадобится столько же времени, чтобы получить 50 биткойнов через майнинг-пул, но вам будут платить после каждых нескольких часов работы, которые вы вносите, вместо того, чтобы ждать единовременной выплаты в 50 BTC. Guiminer поставляется с несколькими предварительно настроенными пулами майнинга, поэтому вы можете выбрать любой из них, зарегистрироваться заранее, убедиться, что вы ввели свой биткойн-адрес в свой профиль, чтобы вы могли получать оплату, а затем начать майнинг для этого пула.

Дополнительные настройки видеокарты AMD


Если вы владелец видеокарты AMD / ATI, вам нужно знать о функции AMD Overdrive в программном обеспечении Catalyst Control Center. Эта функция позволяет вам как разогнать, так и разогнать видеокарту, чтобы обеспечить вам либо большую производительность (и больше мегахашин), либо большую экономию электроэнергии и тепла (и меньше мегахашин). Если вы чувствуете себя в безопасности, вы можете поиграть с настройками на этой странице, но, пожалуйста, оставайтесь на нем некоторое время и следите за статистикой о видеокарте, особенно за температурой. Если он начинает подниматься слишком высоко, вам придется либо изменить свои настройки, либо вручную отрегулировать скорость вентилятора, если это возможно (должно быть на той же странице).

Для получения дополнительной информации, вы можете проверить эту статью

,

Заключение

Несмотря на всю критику, Биткойн, похоже, набирает скорость быстрыми темпами. Также растет число интернет-магазинов, которые принимают биткойны в качестве действующего способа оплаты, поэтому хранение некоторых на складе может быть хорошей идеей. Тем не менее, если у вас есть время и ресурсы, получение биткойнов практически из ничего с помощью майнинга — это большая награда. Если вы будете придерживаться этого (и, возможно, добавите немного лишнего звука к своему оборудованию), у вас будет хорошая сумма денег в конце.

Что вы думаете о биткойнах? Вы заинтересованы в майнинге биткойнов? Вы хотите еще что-то сказать по этому вопросу? Дайте нам знать об этом в комментариях!

Цифровая экономика. Эмиссия и обращение криптовалюты

О программе

Данный курс подходит как для тех, кто никогда не слышал о цифровой экономике так и для тех, кто уже длительное время работает в данной сфере и хотел бы получить новые знания.

Обучаем «с нуля» до продвинутого уровня.

Задачей данного курса является подготовка специалистов, обладающих всеобъемлющими знаниями в области криптовалют, блокчейна, майнинга и ICO и способных руководить проектами на базе вышеназванных технологий. 

Мы пригласили лучших специалистов в данных отраслях, чтобы они смогли передать свои знания Вам.

Расписание занятий

Суббота и воскресение с 10:10 до 17:10


Как поступить

Требования к слушателям

  • К освоению программы допускаются лица, имеющие среднее профессиональное и/или высшее образование

Документы для поступления

  • Копия диплома об образовании с приложением
  • Паспорт: 1 разворот (фото), 2 разворот (регистрация)
  • Свидетельство о заключении/расторжении брака (в случае отличия фамилии в паспорте и дипломе)
  • СНИЛС

Материнские платы для майнинга на 4, 6 и 8 видеокарт

Сегодня количество людей, которые занимаются одиночным майнингом с использованием домашнего компьютера, по-прежнему достаточно велико и продолжает увеличиваться. Конечно же, далеко не все из них добывают биткоины, так как это в настоящее время попросту невыгодно. Однако, майнинг менее известных и распространенных видов цифровой валюты вполне возможен. При этом владелец компьютера выбирает, использовать ему для майнинга видеокарты или специальные устройства ASIC, представляющие собой специально разработанные для добычи криптовалюты процессоры.

Содержание

Скрыть
  1. Какая материнская плата нужна для майнинга?
    1. Обзор материнских плат
      1. Подбор материнских плат на несколько видеокарт
        1. Платы на 2 или 3 карты
        2. Платы на 4 видеокарты
        3. Материнские платы на 5 видеокарт
        4. Платы на 6 карт
        5. Материнские платы на 7 видеокарт
        6. Материнские платы на 8 видеокарт
        7. Платы на 12 карт и более
      2. Критерии выбора
        1. Где покупать?
          1. Нюансы и возможные проблемы

              Какая материнская плата нужна для майнинга?

              Выбор типа оборудования для майнинга зависит от нескольких факторов:

              • Вид криптовалюты. Различные виртуальные деньги требуют разных подходов к их майнингу. Например, биткоин (часто обозначается кратко – btc) и его форки наиболее эффективно добывать при помощи майнинговой фермы из нескольких ASIC, а эфир и ZCash (сокращенные обозначения, соответственно, ETH и ZEC) выгоднее майнить оборудованием с использованием видеокарт;
              • Финансовые возможности. Оборудование современной фермы майнинга сегодня обойдется владельцу в достаточно серьезную сумму даже при покупке отдельных компонентов и самостоятельной сборке;
              • Наличие доступа к дешевой электроэнергии и т.д.

              Каждый из двух возможных типов оборудования для майнинга имеет как достоинства, так и недостатки. При этом необходимо отметить, что видеокарты считаются более универсальным вариантом, так как могут быть использованы не только для добычи криптовалюты, но и по прямому назначению – обеспечить необходимую производительность компьютера.

              Обзор материнских плат

              При выборе в качестве инструмента для майнинга видеокарт, необходимо начинать комплектование фермы с приобретения хорошей материнской платы. Главный параметр при этом – количество слотов, в которые могут быть установлены видеокарты. Конечно же, параметры и эксплуатационно-технические характеристики карт также имеют огромное значение для эффективного майнинга, но для их описания необходимо отдельный обзор. В этом статье приводятся различные виды материнских плат, необходимых для сборки майнинговой фермы.

              Подбор материнских плат на несколько видеокарт

              Сегодня на отечественном рынке представлены сразу несколько серьезных производителей материнских плат, наиболее известными и популярными среди которых считаются такие бренды, как ASRock, Biostar, ASUS, MSI, Gigabyte и т.д. Их продукцию не составляет проблем купить как в специализированных торговых точках, так и многочисленных онлайн магазинах, количество которых в интернет постоянно увеличивается. Выбор конкретной модели материнской платы определяется с учетом количества видеокарт, которые планирует приобрести владелец создающейся майнинговой фермы, его финансовых возможностей, а также функциональных характеристик оборудования.

              Платы на 2 или 3 карты

              Следует сразу отметить, что в настоящее время материнские платы с 2 или 3 слотами практически не используются для майнинга. Это объясняется достаточно просто и очевидно – они не обладают достаточной производительностью и, как следствие, не могут эффективно добывать криптовалюту.

              Платы на 4 видеокарты

              Среди материнских плат на 4 видеокарты наиболее надежными и производительными считаются ASUS H81M-Plus, MSI 970A-G43, а также изделие менее известного производителя FM2A88X. Все перечисленные устройства объединяет отменное сочетание мощности и доступной стоимости.

              Материнские платы на 5 видеокарт

              Среди большого разнообразия материнских плат, конструкцией которых предусмотрено наличие 5 видеокарт, особенно высоким спросом пользуется продукция, выпускаемая под брендом Gigabyte. При этом самыми востребованными считаются модели GA-F2A88X-D3HP, GA-970A-DS3P и GA-970A-UD3P.

              Платы на 6 карт

              К числу ведущих производителей плат на 6 видеокарт можно отнести компанию ASRock, выпустившую одно из самых тиражируемых устройств H81 PRO BTC R2.0, а также изготовителей менее популярных, но также востребованных на рынке изделий Gigabyte h210-D3A и Biostar TB85 LGA 1150.

              Материнские платы на 7 видеокарт

              Среди производителей материнских плат на 7 слотов с видеокартами выделаются две компании – MSI, которая разработала и выпустила два популярных устройства – Z170A Gaming Pro Carbon и Z170A Krait Gaming 3X, а также известная во всем мире ASUS, изготовившая STRIX Z270F Gaming.

              Материнские платы на 8 видеокарт

              Последний из указанных производителей, компания ASUS, является бесспорным лидером среди изготовителей материнских плат, которые могут одновременно использовать 8 видеокарт. Это стало возможным после появления на рынке Prime h370-PLUS и Prime Z270-A.

              Платы на 12 карт и более

              Самым популярным устройством среди материнских плат, рассчитанных на работу с 12 видеокартами, является изделие компании Biostar, которое выпущено в серии TB250-BTC PRO. Эта материнская плата заслуженно считается одной из самых безопасных и надежных, при этом обладает достаточно высокой производительностью и доступной ценой.

              Сегодня на рынке представлено несколько материнских плат, на которые могут быть установлено 13 видеокарт. Наиболее известной среди них является ASRock h210 Pro BTC+. Ее плюсами выступают совместимость с самыми простыми двухъядерными процессорами, универсальность, а также низкий уровень стоимости.

              Критерии выбора

              Как уже отмечалось выше, главными критериями выбора материнской платы для создаваемой майнинговой фермы выступают:

              • Количество слотов для установки видеокарт. Производительность фермы и, как следствие, эффективность добычи криптовалюты, определяется, прежде всего, мощностью и числом используемых для майнинга видеокарт;
              • Надежность и производительность. Технические и эксплуатационные параметры самой материнской платы также влияют на прибыльность майнинга, поэтому при выборе устройства на его характеристики также следует обращать серьезное внимание;
              • Цена материнской платы. Конечно же, главная цель майнинга – получение заработка. Поэтому для того, чтобы быстрее окупить стартовые затраты и выйти в прибыль, необходимо постараться минимизировать их размер, не потеряв при этом в производительности создаваемой майнинговой фермы.

              Где покупать?

              Лучший вариант для покупки любого оборудования – специализированные магазины, которые являются официальными дилерами указанных выше производителей материнских плат. Особенно внимательно следует относиться к покупкам, совершаемым по интернету, так как в сети особенно велик риск встретиться с мошенниками и купить подделку.

              Нюансы и возможные проблемы

              Главная проблема любой криптовалюты и всех связанных с ней вопросов, в том числе майнинга, касается неясного правового статуса цифровых денег. На сегодня оборот криптовалюты в России фактически запрещен, что в полной мере можно отнести и к его добыче. Поэтому следует крайне внимательно осуществлять любые действия с виртуальными монетами, особое внимание уделяя их обналичиванию, так как в 2017 году уже было возбуждено несколько уголовных дел, связанных с этим видом финансовых операций.

              Процесс-майнинг -Технология Process Mining в России

              Одно из главных условий повышения эффективности бизнес-процессов – автоматизация. Ее преимущество – возможность накопления больших объемов данных, пригодных для глубинного анализа. Полученные результаты помогают выявить достоверную картину бизнес-процессов, которая зачастую сильно отличается от предполагаемой.  Именно этот результат достигается с применением технологии Process Mining (PM).

              Истоки Process Mining

              Предпосылки для Process Mining

              Принцип работы Process Mining

              Как создавалась технология Process Mining?

              История развития технологии Process Mining

              Потенциал для использования Process Mining в России

              Сферы применения

              Три направления Process Mining


              Истоки Process Mining

              Process Mining — относительно новая методология, появившаяся в начале двухтысячных годов, находящаяся на стыке со следующими методологиями:


              Предпосылки для Process Mining

              Крупные компании за годы внедрения процессных методов управления и систем класса ERP, CRM, WORKFLOW и BPM накопили массивы транзакционных данных в различных областях своей деятельности:

              • обработка клиентских заказов,
              • обработка клиентских обращений,
              • управление отгрузкой и транспортировкой,
              • управление доставкой товаров,
              • другая деятельность по обслуживанию потока требований и заявок

              Благодаря этому стало возможным перейти от моделирования процессов на бумаге или их исследования методом интервьюирования к изучению процессов в виде интерактивных моделей, построенных на фактических данных из транзакционных систем.

              Принцип работы Process Mining

              Основная идея PM — сбор информации о реально исполняемых процессах из транзакционных систем, структурирование этой информации в виде цепочек событий в журнал событий и визуализация цепочек событий в виде модели процесса.

              Рассмотрим принцип работы инструмента PM на примере процесса продажи, использующегося в системе CRM. Он состоит из следующего алгоритма действий:

              1. Регистрация возможного клиента на сайте или в интернет-магазине с указанием имени и телефона.
              2. Автоматический перенос сведений в центр обработки данных.
              3. Установление связи с покупателем для получения достоверной контактной информации и сведений о потребностях.
              4. Передача обработанного контакта менеджеру по продажам.
              5. Подготовка коммерческого предложения и презентация продукта менеджером.
              6. Подготовка договора и дальнейшее согласование с клиентом и сотрудниками, занимающимися его обслуживанием. Для согласования договора используется стандартный документооборот.
              7. Подготовка актов, счетов, накладных и другой документации.
              8. Отзыв клиента о товаре или услуге, приобретенной на сайте или в интернет-магазине.

              Если посмотреть на этот алгоритм со стороны технологии Process Mining, то можно увидеть несколько информационных объектов, статус которых в разных ИС различается. Этими объектами будут: клиент, его контактные данные, коммерческое предложение, подготовленный договор и сопутствующая документация. У каждого есть индивидуальный код — основа для моделирования бизнес-процесса. В организациях, специализирующихся на разовых закупках, уникальным кодом может быть ИНН покупателя.

              Для восстановления модели бизнес-процесса в системе PM требуется выгрузка сведений о сотруднике, который ответственен за:

              • обработку контакта;
              • присвоение ему статуса «Клиент»;
              • создание и согласование коммерческого предложения.

              Эти данные собираются по каждому информационному объекту в системах, поддерживающих бизнес-процесс. Восстановление экземпляра процесса происходит на основании первичных данных, которые использовались с конкретным заказчиком. После восстановления этот экземпляр станет базовыми данными, из которых в системе PM будет собрана модель происходящего рабочего процесса. Эта модель впоследствии будет подвергнута анализу с целью увеличения операционной эффективности.

              На процесс сборки модели из отдельных экземпляров влияют количество и последовательность операций. Если одна из них дублируется в разных экземплярах, значит, она будет составлять основу модели. Если выполняется несколько разных операций, то в восстановленной модели будут отражены развилки.

              Как создавалась технология Process Mining?

              Создателем процессной аналитики считается голландский ученый и профессор Технического университета Эйндховена (Нидерланды) Вил ван дер Аалст. В начале 2000-х годов он стал издавать первые статьи, посвященные Процесс Майнинг. Профессор является автором не только теоретических основ, но и инструментария. Именно он создал инструменты для восстановления процессов, при котором используются лог-файлы, взятые из информационных систем. Посредством этих инструментов программисты, вместо «идеальных» бизнес-процессов, стали анализировать реальные.

              Исследуя и продвигая созданную технологию, голландский ученый параллельно создал фреймворк ProM Process Mining. Он включил в него все функции, которые используются в процессной аналитике.

              Перспективы развития технологии Process Mining

              Исследовательская компания Gartner выпустила в 2018 году обзор рынка технологий и инструментов PM. В нем отмечается важность использования этих технологий для понимания реальных бизнес-процессов. Кроме того, — раскрыта роль Process Mining как ключевого элемента цифровой трансформации. Аналитики Gartner предположили, что рынок РМ в ближайшие годы ждет кратный рост. Этот прогноз подтвердился, судя по исследованию консалтинговой компании HSPI Management Consulting, которая постоянно собирает и ежегодно публикует информацию о кейсах использования РМ. Есть сомнения в том, что исследование исчерпывающее, тем не менее динамика очевидна (рис. 2).

              Рис.2. График динамики роста рынка РМ в 2005-2018 гг.

              Потенциал для использования Process Mining в России

              Программистами и учеными много раз предпринимались попытки создать инструментарий Process Mining. Однако только за последние годы удалось упростить загрузку данных, а анализ используемых бизнес-процессов сделать достаточно удобным.

              Первые попытки внедрения технологии PM на отечественный рынок были предприняты в 2009–2010 годах. В частности, инструмент был задействован в системе ARIS Process Performance Manager, которая внедрялась специалистами Software AG. Однако в то время использовались преимущественно функции Process Intelligence, с помощью которых анализировались показатели рабочих процессов. Из-за этого технология PM не нашла активного применения. Она стала выступать в качестве дополнения к основным аналитическим методам.

              Почти параллельно со специалистами Software AG в 2010 году продвижением системы занимались частные лица. Однако внедряемая ими технология Fluxicon Disco Process Mining также не нашла применения на отечественном рынке.

              Ситуация изменилась в 2016–2017 годах. Новый виток в продвижении инструментария PM начался после того, как на рынке появилась система Celonis Discovery. Ее внедрением в российский бизнес стала заниматься компания SAP. Благодаря ее усилиям стал возможен запуск пилотного режима технологии Процесс Майнинг. Сейчас она уже применяется в УБРиР, ВТБ и ряде других крупных организаций. И хотя в некоторых компаниях используются альтернативные системы, вроде QPR ProcessAnalyzer, эти случаи являются исключением.

              Благодаря интересу к технологии PM и росту импортозамещения в России все чаще предпринимаются попытки создать собственный инструментарий. Одним из них является Proceset. Однако разработка такого софта является дорогостоящим процессом. Именно поэтому многие программисты не исключают возможность использования бесплатного инструмента ProM (TU/e).

              Сферы применения


              Технология Процесс Майнинг может быть использована в любых сферах, где необходимо постоянно следить за деятельностью сотрудников в информационных системах. Это могут быть предприятия, в которых ежедневно выполняются тысячи однотипных задач (например, операции при обслуживании клиентов в банках).

              Основными пользователями системы PM являются организации, деятельность которых основана на процессах массового обслуживания и связана с:

              • банковским обслуживанием,
              • дистрибуцией,
              • ритейлом,
              • телекоммуникациями,
              • электроэнергетикой,
              • нефтегазовой промышленностью,
              • химической и нефтехимической промышленностью.

              Технология помогает оптимизировать процесс управления кредитами, цепочками поставок (SCM), IT-услугами, клиентскими счетами, техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР), движением денежных средств. Она позволяет наладить движение товарно-материальных ценностей, производственных процессов, а также процессов Order to Cash (от заказа до оплаты) и Purchase to Pay (от покупки до платежа).

              В любой сфере с помощью технологии PM можно определить, соответствует ли бизнес-процесс текущей действительности, что снижает скорость его выполнения, почему возникают отклонения. Она позволяет понять, за какое количество шагов можно выполнить определенный процесс, чтобы избежать возможных рисков, задержек.

              Уникальность технологии РМ с точки зрения управления процессами состоит в возможности организовать:

              • online-мониторинг фактически исполняемых процессов,
              • предиктивный мониторинг процессов.
              Три направления Process Mining
              1. Process Discovery (построение модели реально исполняемого БП):
                Лог событий►Модель процесса;
              2. Conformance Checking (сравнение реально исполняемых БП с эталонными, выявление несоответствий):
                Лог событий + Модель процесса►Мера соответствия;
              3. Process Enhancement (оптимизация БП):
                Лог + Модель + Мера соответствия + … ►Улучшенная модель.

                Хотите узнать о технологии Process Mining больше?

                Распространенные типы горного оборудования, используемого в горнодобывающей промышленности

                Горнодобывающая промышленность является одним из важнейших компонентов современного общества, поскольку добытые полезные ископаемые используются почти в каждом потребительском продукте. Кроме того, 50% энергии страны вырабатывается за счет угля или ядерной энергетики, в которой используется уран. Чтобы удовлетворить эту потребность в современном оборудовании, шахты обнаружены во всех 50 штатах, включая наш штат Невада.

                Майнинг в Неваде

                Горнодобывающая промышленность Невады является крупнейшим экспортным сектором в штате.Драгоценные минералы, такие как золото, медь и серебро, являются хорошо известными добываемыми материалами. Однако государство также добывает из земли много других товаров, включая полезные ископаемые, используемые как для строительных работ, так и для товаров народного потребления.

                Продукция, добываемая для строительных работ, включает гравий, песок, гипс и известняк. Эти товары используются на строительных площадках для возведения конструкций и компонентов инфраструктуры, необходимых для современного жилья.

                Потребители также получают прямую выгоду от добычи полезных ископаемых в Неваде.Минералы, такие как железо, молибден и литий, являются неотъемлемыми компонентами автомобилей, компьютеров, электроники и других инноваций, используемых в повседневной жизни. Золото, медь и серебро также используются в электронике и ювелирных изделиях.

                Даже энергия может поступать из майнинга. Благодаря богатым источникам геотермальной энергии в Неваде, добыча полезных ископаемых может извлекать тепло из земли для выработки электроэнергии.

                Поскольку горнодобывающая промышленность так важна для современной жизни, производство горнодобывающего оборудования также является быстроразвивающимся бизнесом.Эта отрасль предлагает множество типов тяжелого оборудования для горнодобывающей промышленности для удовлетворения конкретных потребностей подземных или наземных работ.

                Виды горных работ и соответствующее оборудование

                Добыча может происходить как на поверхности, так и под землей. Окружающая среда и тип добываемого материала определяют необходимую форму добычи и используемое оборудование. И открытые, и подземные горные работы состоят из трех основных этапов:

                1. Добыча: Это включает бурение, взрывные работы или выемку грунта с целью удаления материалов с участка добычи.
                2. Погрузочно-разгрузочные работы: Сюда входит сортировка и погрузка материалов на свалку отходов или на место переработки.
                3. Обработка материала: Заключительный этап включает измельчение, разделение, дробление, рафинирование и плавку добытой руды или других товаров на заводе за пределами предприятия с целью превращения их в готовую продукцию.

                Открытые разработки

                Открытая добыча включает множество методов и является наиболее распространенным методом для нетопливных полезных ископаемых, производя 97% от добытого количества.Горняки выбирают поверхностную добычу полезных ископаемых, находящихся близко к поверхности.

                Есть три основных способа добычи полезных ископаемых на поверхности. Эти методы включают разработку карьеров, открытых горных работ и вскрышных работ.

                При разработке карьеров горняки могут вырезать блоки из твердого камня для декоративных целей, например, гранит для строительства. Однако разработка карьеров может также относиться к добыче гравия, щебня и песка с использованием тех же методов, что и при разработке открытых карьеров.

                Добыча открытым способом требует создания в земле большого карьера, из которого горняки извлекают необходимый материал.Это один из способов добычи серебра из земли горняками. Другой метод — подземная добыча серебра. Иногда удаление вершины холма со взрывчаткой, чтобы обнажить скальные породы под ней, является первым шагом в создании открытого карьера. Роторные сверла создают отверстия, через которые в этом процессе вставляются взрывчатые вещества.

                Третий тип открытых горных работ — вскрышная добыча, при которой в основном добываются тонкие слои угля вблизи поверхности. Поскольку уголь не является основным продуктом горнодобывающей промышленности Невады, включение вскрышной добычи здесь служит лишь дополнением к трем типам открытых горных работ, используемых во всем мире.

                Эта форма добычи начинается с удаления больших полос поверхностного материала, известного как вскрыша. Первые полосы вскрыши выходят за пределы рудника. После извлечения продуктов добычи из начальной полосы, вновь созданная скважина будет удерживать отложения будущих полос вскрышных пород, удаленных из шахты. На холмистых участках разработка контурной полосы требует использования лопаты или бульдозера для удаления полос вскрыши вокруг холма на террасах. Для плоских поверхностей будет достаточно вскрытия участка с использованием такого оборудования, как драглайны или скреперы.

                Подземная добыча

                Минералы, руда, металлы или другие товары, находящиеся глубоко под землей, требуют различных методов их удаления. Добыча может включать твердые или мягкие породы, каждая из которых требует определенных инструментов для извлечения материалов. Например, инструменты, используемые для рытья мягких материалов, могут не обеспечивать достаточной мощности для прорезания твердых пород.

                Использование горного оборудования для подземных горных работ включает автоматизацию процессов и использование транспортных средств без выбросов для обеспечения безопасности горняков.

                Типы подземных горных работ включают следующие:

                • Добыча помещения и столба: Шахтеры создают столбы из руды для поддержки потолка, выкапывая оставшуюся часть желаемого материала из пространства. Эта система может также использовать систему непрерывной добычи для добычи материала вместо персонала.
                • Добыча отступления: Этот тип следует за добычей в комнатах и ​​столбах, пока в комнате не завершится добыча. Этот метод удаляет столбы из-за содержания в них руды для максимального извлечения материала.
                • Взрывная добыча: Взрывная добыча использует взрывчатые вещества для разрыхления горных пород и открытых горных выработок, особенно для удаления твердых пород как из подземных, так и открытых горных выработок.

                10 типов тяжелого оборудования, используемого в горнодобывающей промышленности

                Чтобы понять, какие варианты оборудования у вас есть, вот список горнодобывающего оборудования, используемого для открытых или подземных горных работ, а также способы его использования:

                1. Большие карьерные самосвалы

                Чтобы перемещать материалы по горной выработке, рабочим нужны большегрузные автомобили.Также известные как внедорожные грузовики, большие карьерные самосвалы включают в себя как мощные механические модели, так и экологически чистые модели с электроприводом.

                В отличие от обычных самосвалов, эти горнодобывающие машины имеют очень большие шины, позволяющие выдерживать тяжелые грузы на неровной местности, обычно встречающейся вокруг карьеров.

                Кроме того, эти грузовики могут нести большую грузоподъемность, чтобы удовлетворить потребность в перемещении тяжелых добытых полезных ископаемых или руды с площадки. Большие карьерные самосвалы также должны работать в самых экстремальных условиях — холод, жара, сильная пыль, большая высота и крутые склоны при транспортировке тяжелых грузов.

                Общие области применения этих внедорожников:

                2. Гидравлический карьерный экскаватор

                Иногда называемые экскаваторами, карьерные экскаваторы, используемые сегодня, выросли из оригинальной конструкции парового экскаватора, использовавшейся в прошлом. В моделях, используемых в настоящее время, часто используется гидравлика для перемещения экскаватора для работы в тяжелых материалах.

                В целом, гидравлические карьерные экскаваторы имеют схожую конструкцию. У большинства есть основание с гусеницами или колесами, на котором располагается поворотная кабина.Поворотное действие позволяет оператору получать доступ к материалу по кругу вокруг лопаты без значительных перемещений. Шарнирно-сочлененная рука удерживает лопату, которыми оператор управляет из кабины.

                Применения для гидравлических карьерных экскаваторов включают:

                • Движущаяся земля или добытые материалы.
                • Копание.
                • Зачерпывание материала погрузчиком.
                • Удаление камня или грязи, также известной как вскрыша, из открытых горных выработок для вскрытия участка.
                • Перевозка добытых материалов.

                3. Бульдозеры большой мощности

                Большие горные бульдозеры легко перемещают материалы по горному месту. Кроме того, выбор транспортных средств с колесами или гусеницами увеличивает количество типов поверхностей, на которых могут работать эти бульдозеры. Дополнительные приспособления могут изменить использование бульдозеров, включая следующие приложения:

                • Строим шахты, отталкивая поверхностный материал, чтобы обнажить землю под ним.
                • Уход за рудником путем удаления грязи с рабочих зон.
                • Рекультивация земель вокруг горных выработок.
                • Выдергивание растительных остатков из-под земли.
                • Обсыпка земли вокруг шахты.

                4. Лопаты канатные электрические

                Вместо использования гидравлики для управления движением лопаты на конце стрелы, электрические канатные лопаты используют серию шкивов и тросов. В отличие от гидравлических экскаваторов, в этих моделях используется электрический привод, что обеспечивает высокую эффективность работы с течением времени.

                Использование электрических канатных экскаваторов аналогично использованию гидравлических экскаваторов. Таким образом, канатные лопаты имеют следующие применения:

                • Удаление вскрыши для подготовки участка добычи.
                • Копание твердых материалов.
                • Движущаяся земля.
                • Удаление валунов.
                • Перенос добытого материала на погрузчик.
                • Транспортировочный материал.

                5. Роторные буровые установки и перфораторы

                Установки для роторного бурения пробивают отверстия в скалах или почве, позволяя устанавливать заряды для взрывных работ в открытых шахтах.Роторная буровая установка — это один из двух основных типов сверл, используемых для горных работ. Другой тип — ударная дрель или перфоратор. В роторной буровой установке буровое долото поворачивается под давлением и врезается в породу. При вращении долота порода измельчается, а сжатый воздух направляет ее обратно вверх по сверлу наверх, чтобы отверстие и долото оставались чистыми.

                В идеале роторные буровые коронки создают отверстия диаметром от 6 до 22 дюймов и глубиной в среднем от 30 до 60 футов. Однако в некоторых случаях горняки используют роторные буровые установки для выкапывания ям глубиной до 150 футов и до 15 футов.

                Для ударных перфораторов давление с силой толкает коронку в землю, чтобы образовалось отверстие. Чтобы отверстие оставалось чистым, сжатый воздух выдувает грязь, чтобы долото всегда ударялось о новую землю. Перфораторы с поршнем, расположенным снаружи отверстия (OTH), обычно просверливают отверстия меньшего диаметра 5 дюймов или меньше.

                Перфораторы и перфораторы используются для следующих целей:

                • Создание скважин для взрывных работ для открытых горных работ.
                • Эксплуатационное бурение для обустройства скважин.
                • Пресплит для бурения горных пород.
                • Расширяющиеся шахты.

                6. Автогрейдеры

                Шахты редко имеют доступ к дорогам. Даже тем, кто находится рядом с крупными дорогами, по-прежнему нужны дороги, построенные в этом районе для перевозки материалов и вывоза добытых товаров. Автогрейдеры используются для наземных работ вокруг шахт для создания и содержания этих дорог.

                При транспортировке минералов, руды или других добытых материалов по дорогам такие предметы, как мусор или скопившаяся вода, могут замедлить движение транспортных средств.Автогрейдеры обеспечивают необходимую планировку дорог и надлежащий дренаж. Поддерживая целостность дорог, используемых для транспортировки материала вокруг горнодобывающей зоны и из нее, автогрейдеры играют жизненно важную роль в обеспечении эффективности работы рудника.

                Обычно грейдеры используют:

                • Выталкивание поверхностного материала для расчистки дорог.
                • Создание надлежащего уклона, позволяющего воде стекать с дорог.
                • Строительство подъездных дорог.

                7. Большие колесные погрузчики

                Для подбора и быстрого перемещения материала через горнодобывающую площадку для погрузки в грузовики ничто не сравнится с универсальностью больших колесных погрузчиков. Размеры варьируются от компактных до больших. По мере увеличения габаритов колесного погрузчика увеличивается вместимость ковша и грузоподъемность. Соответствие погрузочно-разгрузочных возможностей колесного погрузчика как по объему, так и по плотности материала на руднике имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы машина выдерживала суровые ежедневные нагрузки без преждевременного износа.

                Для колесных погрузчиков Cat ® компактные модели лучше всего работают с легкими материалами и имеют ковш объемом 2 кубических ярда. Однако большие модели могут работать с железной рудой или камнями и могут вместить до 38 кубических ярдов камня в ковше. У вас будет широкий выбор колесных погрузчиков, которые поместятся в пространстве вокруг карьера и смогут справиться с грузами, которые вам нужно перемещать.

                Большие колесные погрузчики, обычно используемые на карьерах, могут выполнять множество задач, например:

                • Погрузка материалов на грузовики для транспортировки.
                • Копание.
                • Сопровождение других погрузочно-транспортных средств на объекте.

                8. Драглайны

                Драглайны — это большие экскаваторы с ковшом, поддерживаемым канатами и тросами на конце стрелы. При опускании ковша и соскребании его по земле собираются вскрыши или добытый материал. Если поворачивать ведро на конце драглайна, оно перемещается, чтобы выгрузить его содержимое в указанное место.

                В открытых горных работах широко используются драглайны.Эти экскаваторы имеют множество функций, в том числе:

                • Перемещение тонн вскрыши для подготовки карьера.
                • Удаление открытого материала, например, битуминозного песка, из открытой шахты.
                • Снижение выбросов по сравнению с другими методами удаления покрывающих пород.
                • Обработка поверхностей с высокими стенками и удаление материала.

                9. Скреперы для колесных тракторов

                Скреперы колесных тракторов имеют конструкцию, аналогичную автогрейдерам.Однако скребки обычно имеют прикрепленный бункер, который собирает материал, удаленный с поверхности земли, а не отталкивает его в сторону, как это делает грейдер.

                Для управления скрепером водитель использует органы управления внутри кабины, чтобы поднять или опустить бункер на землю. На земле край бункера соскребает измельченный материал, который подается непосредственно в бункер. При заполнении вертикальная заслонка удерживает материал внутри бункера, поэтому он не просыпается во время транспортировки. В месте хранения бункер наклоняется и открывается в задней части для выгрузки собранной грязи.

                Приложения для скреперов включают:

                • Строительство дорог.
                • Делаем первые врезы в земле для мин.
                • Мелиоративная земля.
                • Выполнение горных работ.

                10. Подземные горные погрузчики и самосвалы

                Подземные карьерные самосвалы и погрузчики требуют определенных рабочих параметров для работы в ограниченном пространстве. Кроме того, эти автомобили не могут производить выбросы в замкнутой среде шахты.Поэтому стандартных самосвалов, используемых для открытых горных работ, для подземных работ будет недостаточно.

                Шахтные самосвалы и погрузчики для подземных работ имеют специально сконструированные двигатели, которые не производят выбросов, но все же обладают достаточной мощностью для перемещения тонн породы.

                Для этих машин они используются:

                • Копание.
                • Погрузка горной породы или добытого материала в грузовики.
                • Транспортировка материала на поверхность.

                Свяжитесь с Cashman Equipment для получения дополнительной информации о нашем тяжелом оборудовании, используемом в горнодобывающей промышленности

                Это руководство по горному оборудованию должно улучшить ваше понимание доступных частей и их общих применений.В Cashman Equipment мы хотим быть вашим поставщиком всего оборудования, запчастей и прочего для вашей горнодобывающей промышленности. Если вам нужно новое оборудование, аренда, обслуживание, энергетические решения, анализ жидкостей или запчасти, мы можем помочь вам найти то, что вам нужно.

                Если вам нужна дополнительная информация или запрос ценового предложения, свяжитесь с нами в Cashman Equipment, заполнив форму или позвонив нам по телефону 800-937-2326. Вы также можете посетить одно из наших мест, обслуживающих Неваду и Восточные Сьерры, чтобы получить непосредственное обслуживание клиентов и помочь вам найти подходящие типы тяжелого оборудования для горнодобывающей промышленности.

                Top 21 Data Mining Tools

                Интеллектуальный анализ данных — это целый мир, поэтому его легко запутать. На рынке доступно невероятное количество инструментов анализа данных . Однако, хотя некоторые из них могут быть более подходящими для обработки интеллектуального анализа данных в больших данных, другие выделяются своими функциями визуализации данных.

                Как объясняется в этой статье, интеллектуальный анализ данных предназначен для выявления закономерностей в данных и прогнозирования тенденций и поведения.Проще говоря, это процесс преобразования огромных наборов данных в релевантную информацию. Нет смысла иметь огромные объемы данных, если мы на самом деле не знаем, что они означают.

                Этот процесс охватывает другие области, такие как машинное обучение , системы баз данных и статистика . Кроме того, функции интеллектуального анализа данных могут сильно варьироваться от очистки данных до искусственного интеллекта, анализа данных, регрессии, кластеризации и т. Д. Следовательно, многие инструменты разрабатываются и обновляются для выполнения этих функций и обеспечения качества больших наборов данных (поскольку плохое качество данных приводит к плохой и нерелевантной информации).Эта статья пытается объяснить лучшие варианты для каждой функции и контекста. Продолжайте читать, чтобы узнать о наших 21 лучших инструментах для майнинга!

                Содержание

                1. Что такое интеллектуальный анализ данных?
                  1.2 Этапы процесса интеллектуального анализа данных?
                  1.3 Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных
                2. Инструменты интеллектуального анализа данных
                  2.1 R против Python
                  2.2 Интегрированные инструменты интеллектуального анализа данных для статистического анализа
                  2.3 Решения интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом
                  2.4 Инструменты интеллектуального анализа данных для больших данных
                  2.5 Маломасштабные решения для интеллектуального анализа данных
                  2.6 Облачные решения для интеллектуального анализа данных
                  2.7 Инструменты интеллектуального анализа данных для нейронных сетей
                  2.8 Инструменты интеллектуального анализа данных для визуализации данных
                3. Заключение

                Интеллектуальный анализ данных — это процесс, который включает в себя статистику, искусственный интеллект и машинное обучение. Используя интеллектуальные методы, этот процесс извлекает информацию из данных, делая ее всеобъемлющей и интерпретируемой. Процесс интеллектуального анализа данных позволяет обнаруживать закономерности и взаимосвязи в наборах данных, а также прогнозировать тенденции и поведение. .

                Технологические достижения сделали автоматический анализ данных более быстрым и простым. Чем больше и сложнее наборы данных, тем выше шансы найти релевантную информацию. Выявляя и понимая значимые данные, организации могут эффективно использовать ценную информацию для принятия решений и достижения предложенных целей.

                Этапы процесса интеллектуального анализа данных

                Data Mining может применяться для нескольких целей, таких как сегментация рынка, анализ тенденций, обнаружение мошенничества, маркетинг баз данных, управление кредитными рисками, образование, финансовый анализ и т. Д.Процесс интеллектуального анализа данных может быть разделен на несколько этапов в соответствии с подходом каждой организации, но в целом он включает следующие пять этапов :

                1. Определение требований бизнеса согласно поставленным целям;
                2. Идентификация источников данных и понимание того, какие точки данных необходимо проанализировать;
                3. Выбор и применение методов моделирования;
                4. Оценка модели, чтобы убедиться, что она соответствует предложенным целям;
                5. Разработка отчета, представляющего результаты интеллектуального анализа данных или внедрение повторяемого процесса интеллектуального анализа данных.
                Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

                Хранилище данных — это процесс сбора и управления данными. Он хранит данные из различных источников в одном репозитории и особенно удобен для операционных бизнес-систем (например, систем CRM). Этот процесс происходит перед интеллектуальным анализом данных, поскольку он обнаруживает шаблоны данных и соответствующую информацию из сохраненных данных.

                Преимущества хранилища данных

                включают: улучшение качества данных в исходных системах; защищать данные от обновлений исходной системы; возможность интеграции нескольких источников данных; и оптимизация данных.

                Как упоминалось ранее, интеллектуальный анализ данных — чрезвычайно полезный и выгодный процесс, который может помочь организациям разработать стратегии на основе соответствующих аналитических данных . Интеллектуальный анализ данных охватывает многие отрасли (например, страхование, банковское дело, образование, средства массовой информации, технологии, производство и т. Д.) И составляет основу аналитических усилий.

                Процесс интеллектуального анализа данных может состоять из различных методов. Среди наиболее распространенных — регрессионный анализ (прогнозный), обнаружение правил ассоциации (описательный), кластеризация (описательный) и классификация (прогнозирующий).При разработке анализа может быть полезно иметь дополнительные знания о различных инструментах интеллектуального анализа данных. Однако имейте в виду, что эти инструменты имеют разные способы работы из-за различных алгоритмов, используемых в их конструкции.

                Растущее значение интеллектуального анализа данных в различных областях привело к постоянному выпуску на рынок новых инструментов и обновлений программного обеспечения. Следовательно, выбор подходящего программного обеспечения становится сомнительной и сложной задачей. Итак, прежде чем принимать какие-либо поспешные решения, очень важно рассмотреть бизнес или требования к исследованиям.

                В этой статье собраны лучших 21 инструментов интеллектуального анализа данных , которые сегментированы по семи категориям:

                1. Интегрированные инструменты интеллектуального анализа данных для статистического анализа;
                2. Решения для интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом;
                3. Инструменты интеллектуального анализа данных для больших данных;
                4. Маломасштабные решения для интеллектуального анализа данных;
                5. Облачные решения для интеллектуального анализа данных;
                6. Инструменты интеллектуального анализа данных для нейронных сетей;
                7. Инструменты интеллектуального анализа данных для визуализации данных.

                Имейте в виду, что некоторые из этих инструментов могут принадлежать к нескольким категориям. Наш выбор был сделан в соответствии с категорией, в которой каждый инструмент выделяется больше всего. Например, хотя Amazon EMR относится к облачным решениям, это одновременно отличный инструмент для обработки больших данных. Кроме того, прежде чем мы перейдем к реальным инструментам, мы также воспользуемся возможностью, чтобы кратко объяснить разницу между двумя наиболее популярными языками программирования для науки о данных: R и Python .Несмотря на то, что оба языка подходят для большинства задач по науке о данных, может быть сложно (особенно в начале) знать, как выбрать между обоими.

                R против Python

                Python и R являются одними из наиболее часто используемых языков программирования для data science . Один не обязательно лучше другого, поскольку оба варианта имеют свои сильные и слабые стороны. С одной стороны, R был разработан с учетом статистического анализа; с другой стороны, Python предлагает более общий подход к науке о данных.Кроме того, R больше ориентирован на анализ данных и более гибкий в использовании доступных библиотек. Напротив, основной целью Python является развертывание и производство, и он позволяет создавать модели с нуля. И последнее, но не менее важное: R часто интегрируется для локального запуска, а Python интегрирован с приложениями. Несмотря на свои различия, оба языка могут обрабатывать огромные объемы данных и имеют широкий стек библиотек.

                Интегрированные инструменты интеллектуального анализа данных для статистического анализа

                SPSS, SAS, Oracle Data Mining и R — это инструменты интеллектуального анализа данных с преимущественным упором на статистическую сторону, а не на более общий подход к интеллектуальному анализу данных, которому следует Python (например).Однако, в отличие от других статистических программ, R не является коммерческим интегрированным решением. Вместо этого это открытый исходный код.

                1. IBM SPSS
                SPSS — одна из популярных платформ статистического программного обеспечения . SPSS раньше расшифровывалось как Статистический пакет для социальных наук, что указывает на его исходный рынок (области социологии, психологии, географии, экономики и т. Д.). Однако IBM приобрела программное обеспечение в 2009 году, а позже, в 2015 году, SPSS стала обозначать статистические продукты и сервисные решения.Расширенные возможности программного обеспечения обеспечивают широкую библиотеку алгоритмов машинного обучения, статистический анализ (описательный, регрессионный, кластерный и т. Д.), Анализ текста, интеграцию с большими данными и т. Д. Более того, SPPS позволяет пользователю улучшить свой синтаксис SPSS с помощью Python и R с помощью специализированных расширений.

                2. R
                R — это язык программирования , и среда для статистических вычислений и графики. Он совместим с платформами UNIX, FreeBSD, Linux, macOS и операционными системами Windows.Это бесплатное программное обеспечение может выполнять различные статистические анализы, такие как анализ временных рядов, кластеризация, а также линейное и нелинейное моделирование. Кроме того, он также определяется как среда для статистических вычислений , поскольку он разработан для обеспечения согласованной системы, предоставляющей отличные пакеты интеллектуального анализа данных. В целом, R — отличный и очень полный инструмент, который дополнительно предлагает графические возможности для анализа данных и обширный набор промежуточных инструментов. Это решение с открытым исходным кодом для статистического программного обеспечения, такого как SAS и IBM SPSS.

                3. SAS
                SAS расшифровывается как система статистического анализа. Этот инструмент является отличным вариантом для добычи текс , оптимизации и анализа данных . Он предлагает множество методов и техник для реализации нескольких аналитических возможностей, которые позволяют оценить потребности и цели организации. Он включает в себя описательное моделирование (полезно для категоризации и профилирования клиентов), прогнозное моделирование (удобно для прогнозирования неизвестных результатов) и предписывающее моделирование (полезно для анализа, фильтрации и преобразования неструктурированных данных, таких как электронные письма, поля комментариев, книги и т. Д. ).Кроме того, его распределенная архитектура обработки памяти также обеспечивает высокую масштабируемость.

                4. Oracle Data Mining
                Oracle Data Mining (ODB) является частью Oracle Advanced Analytics. Этот инструмент интеллектуального анализа данных предоставляет исключительные алгоритмы прогнозирования данных для классификации, регрессии, кластеризации, ассоциации, важности атрибутов и другой специализированной аналитики. Эти качества позволяют ODB извлекать ценные данные и точные прогнозы. Кроме того, Oracle Data Mining включает программные интерфейсы для SQL, PL / SQL, R и Java.

                Инструменты интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом

                5. KNIME
                KNIME — это сокращение от Konstanz Information Miner. Программное обеспечение следует философии открытого исходного кода и впервые было выпущено в 2006 году. В последние годы оно часто считалось лидером среди программных продуктов для обработки данных и машинного обучения. платформ, используемых во многих отраслях, таких как банки, науки о жизни, издатели, и консалтинговые фирмы. Кроме того, он предлагает как локальные, так и облачные коннекторы , что упрощает перемещение данных между средами.Несмотря на то, что KNIME реализован в Java , программное обеспечение также предоставляет узлы, чтобы пользователи могли запускать его в Ruby , Python и R .

                6. RapidMiner
                Rapid Miner — это инструмент интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, полностью интегрированный как с R, так и с Python. Он обеспечивает расширенную аналитику, предлагая множество продуктов для создания новых процессов интеллектуального анализа данных. Кроме того, у него одна из лучших систем прогнозного анализа. Этот открытый исходный код написан на Java, и может быть интегрирован с WEKA и R-tool .Некоторые из наиболее ценных функций включают: удаленную обработку анализа; создавать и проверять прогнозные модели; доступны несколько методов управления данными; встроенные шаблоны и повторяемые рабочие процессы; фильтрация, объединение и объединение данных.

                7. Orange
                Orange — это программное обеспечение для анализа данных с открытым исходным кодом на основе Python . Это отличный инструмент для тех, кто только начинает заниматься интеллектуальным анализом данных, а также для экспертов. В дополнение к функциям интеллектуального анализа данных Orange также поддерживает алгоритмы машинного обучения для моделирования данных, регрессии, кластеризации, предварительной обработки и т. Д.Кроме того, оранжевый предоставляет среду визуального программирования и возможность перетаскивать виджеты и ссылки.

                Инструменты интеллектуального анализа данных для больших данных

                Большие данные относится к огромному количеству данных, которые могут быть структурированными, неструктурированными или частично структурированными. Он охватывает пять V-характеристик: объем, разнообразие, скорость, достоверность и ценность. Большие данные обычно включают в себя несколько терабайт или петабайт данных. Из-за своей сложности обработка данных на одном компьютере может быть сложной (если не сказать невозможной).Таким образом, правильное программное обеспечение и хранилище данных могут быть чрезвычайно полезны для обнаружения закономерностей и прогнозирования тенденций. Что касается решений интеллектуального анализа данных для больших данных, это наш лучший выбор:

                8. Apache Spark
                Apache Spark отличается простотой использования при работе с большими данными и является одним из самых популярных инструментов. Он имеет несколько интерфейсов, доступных на Java, Python ( PySpark ), R ( SparkR ), SQL, Scala и предлагает более восьмидесяти высокоуровневых операторов , что позволяет писать код быстрее.Кроме того, этот инструмент дополнен несколькими библиотеками, такими как SQL и DataFrames, Spark Streaming, GrpahX и MLlib. Apache Spark также привлекает внимание своей замечательной производительностью, предоставляя платформу для быстрой обработки данных и потоковую передачу данных на платформе .

                9. Hadoop MapReduce
                Hadoop — это набор инструментов с открытым исходным кодом, который обрабатывает большие объемы данных и другие вычислительные задачи. Несмотря на то, что Hadoop написан на Java , с Hadoop Streaming можно использовать любой язык программирования.MapReduce — это реализация Hadoop и модель программирования. Это широко используемое решение для выполнения сложного интеллектуального анализа данных на Big Data . Проще говоря, он позволяет пользователям отображать и сокращать функции, которые обычно используются в функциональном программировании. Этот инструмент может выполнять большие операции соединения огромных наборов данных. Кроме того, Hadoop предлагает различные приложения, такие как анализ активности пользователей, обработка неструктурированных данных, анализ журналов, интеллектуальный анализ текста и т. Д.

                10.Qlik
                Qlik — это платформа, которая занимается аналитикой и интеллектуальным анализом данных с помощью масштабируемого и гибкого подхода. Он имеет простой в использовании интерфейс перетаскивания и мгновенно реагирует на изменения и взаимодействия. Кроме того, Qlik поддерживает несколько источников данных , и бесшовную интеграцию с различными форматами приложений через соединители и расширения, встроенное приложение или наборы API. Это также отличный инструмент для обмена релевантным анализом с помощью централизованного концентратора.

                Маломасштабные решения для интеллектуального анализа данных

                11. Scikit-learn
                Scikit-learn — это бесплатный программный инструмент для машинного обучения на Python , обеспечивающий выдающиеся возможности интеллектуального анализа и анализа данных. Он предлагает огромное количество функций, таких как классификация, регрессия, кластеризация, предварительная обработка, выбор модели и уменьшение размерности.

                12. Rattle (R)
                Rattle был разработан на языке программирования R и совместим с операционными системами macOS, Windows и Linux.Он в основном используется для коммерческих предприятий и предприятий, а также для ученых целей (особенно в США и Австралии). Вычислительная мощность R позволяет этому программному обеспечению предоставлять такие функции, как кластеризация, визуализация данных, моделирование и другой статистический анализ.

                13. Pandas (Python)
                Для интеллектуального анализа данных в Python Pandas также является широко известным инструментом с открытым исходным кодом. Это библиотека, которая предназначена для работы с анализом данных и управления структурами данных .

                14. h4O
                h4O — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для интеллектуального анализа данных, используемое в основном организациями для анализа данных, хранящихся в облачной инфраструктуре . Этот инструмент написан на языке R , но также совместим с Python для построения моделей. Одним из самых больших преимуществ является то, что h4O позволяет быстро и легко внедрить в производственную среду благодаря поддержке языка Java.

                Облачные решения для интеллектуального анализа данных

                Облачные решения становятся все более необходимыми для интеллектуального анализа данных.Внедрение методов интеллектуального анализа данных через облако позволяет пользователям извлекать важную информацию из виртуально интегрированных хранилищ данных, что снижает затраты на хранение и инфраструктуру.

                15. Amazon EMR
                Amazon EMR — это облачное решение для обработки больших объемов данных. Пользователи используют этот инструмент не только для анализа данных , но и для выполнения других задач в области науки о данных, таких как веб-индексирование, анализ файлов журналов, финансовый анализ, машинное обучение и т. Д.Эта платформа использует различные решения с открытым исходным кодом (например, Apache Spark и Apache Flink) и обеспечивает масштабируемость в средах больших данных за счет автоматизации задач (например, настройки кластеров).

                16. Azure ML
                Azure ML — это облачная среда, созданная для , здания , обучения , и , развертывания моделей машинного обучения . Для интеллектуального анализа данных Azure ML может выполнять прогнозный анализ и позволяет пользователям вычислять и управлять объемами данных с облачной платформы.

                17. Платформа Google AI
                Подобно Amazon EMR и Azure ML, платформа Google AI также является облачной. Эта платформа предоставляет один из крупнейших стеков машинного обучения . Платформа Google AI включает несколько баз данных, библиотеки машинного обучения и другие инструменты, которые пользователи могут использовать в облаке для выполнения интеллектуального анализа данных и других функций науки о данных.

                Инструменты интеллектуального анализа данных для нейронных сетей

                Нейронные сети

                состоят из ассимиляции данных так, как человеческий мозг обрабатывает информацию .Другими словами, в нашем мозгу есть миллионы клеток (нейронов), которые обрабатывают внешнюю информацию, а затем производят результат. Нейронные сети работают по тому же принципу и могут использоваться для интеллектуального анализа данных, превращая необработанные данные в релевантную информацию.

                18. PyTorch
                Pytorch — это пакет Python и среда глубокого обучения, основанная на библиотеке Torch. Первоначально он был разработан исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR) и является очень известным инструментом в области науки о данных из-за его функции глубоких нейронных сетей.Он позволяет пользователям выполнять этапы интеллектуального анализа данных для программирования всей нейронной сети : загружать данные, предварительно обрабатывать данные, определять модель, обучать ее и оценивать. Кроме того, с мощным ускорением GPU , Torch обеспечивает быстрое вычисление массива. Недавно, в сентябре 2020 года, эта библиотека стала доступна по цене рэнд. Экосистема torch для R включает torch, torchvision, torchaudio и другие расширения.

                19. TensorFlow
                Подобно PyTorch, TensorFlow также является библиотекой Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, первоначально разработанной командой Google Brain.Его можно использовать для создания моделей глубокого обучения и уделять большое внимание глубоким нейронным сетям. В дополнение к гибкой экосистеме инструментов , TensorFlow также предоставляет другие библиотеки и имеет широко популярное сообщество , где разработчики могут задавать вопросы и делиться ими. Несмотря на то, что это библиотека Python, в 2017 году TensorFlow представил интерфейс R от RStudio к TensorFlow API.

                Инструменты интеллектуального анализа данных для визуализации данных

                Визуализация данных — это графическое представление информации, извлеченной из процесса интеллектуального анализа данных.Эти инструменты позволяют пользователям визуально понимать данные (тенденции, закономерности и выбросы) с помощью графиков, диаграмм, карт и других визуальных элементов.

                20. Matplotlib
                Matplotlib — отличный инструмент для визуализации данных в Python . Эта библиотека позволяет использовать интерактивные фигуры , и создавать качественные графики (например, гистограммы, графики рассеяния, трехмерные графики и графики изображений), которые впоследствии можно настроить (стили, свойства осей, шрифт и т. Д.)).

                21. ggplot2
                ggplot2 — это инструмент визуализации данных и один из самых популярных пакетов R. . Этот инструмент позволяет пользователям изменять компоненты в пределах графика с высоким уровнем абстракции. Кроме того, он позволяет пользователям создавать практически любые типы графиков и улучшать качество графики, а также эстетику.

                Чтобы выбрать наиболее подходящий инструмент, в первую очередь важно четко определить бизнес или цели исследования. Разработчики или специалисты по анализу данных, которые работают над интеллектуальным анализом данных, довольно часто изучают несколько инструментов.Это может быть проблемой, но также чрезвычайно полезно для извлечения релевантных данных.

                Как было сказано ранее, большинство инструментов интеллектуального анализа данных полагаются на два основных языка программирования: R и Python. Каждый из этих языков предоставляет полный набор пакетов и соответствующих библиотек для интеллектуального анализа данных и науки о данных в целом. Несмотря на преобладание этих языков программирования, интегрированные статистические решения (такие как SAS и SPSS) по-прежнему широко используются организациями.

                Нашли эту статью полезной? Вам тоже могут понравиться эти!

                Data Mining: выбор лучших инструментов, методов и прочего

                Примеры работы инструментов интеллектуального анализа данных

                Есть бесчисленное множество примеров того, как это может работать на практике.Вот лишь некоторые из них:

                Marketing

                Инструменты интеллектуального анализа данных могут помочь вам узнать больше о предпочтениях потребителей, собрать демографические, гендерные, географические и другие данные профиля и использовать всю эту информацию для оптимизации ваших маркетинговых и торговых усилий. Например, корреляции в покупательском поведении можно использовать для создания более сложных образов покупателя, которые, в свою очередь, помогут вам создать более целенаправленный обмен сообщениями.

                Обнаружение мошенничества

                Финансовые учреждения полагаются на интеллектуальный анализ данных для выявления (и даже предупреждения) мошенничества и поддержки других функций управления рисками.Операционная активность может быть проанализирована для выявления мошеннических операций еще до того, как клиент узнает, что его карта или счет были скомпрометированы.

                Управление запасами в цепочке поставок

                Интеллектуальный анализ данных и другие инструменты бизнес-аналитики могут дать представление обо всей цепочке поставок и даже спрогнозировать прогнозы отсутствия на складе на уровне магазина / продукта.

                Принятие решений

                С помощью интеллектуального анализа данных вы можете получить представление о процессах и тенденциях, которое в противном случае было бы недоступно.Эта информация может помочь вам принимать более информированные и, в конечном итоге, основанные на данных решения по ключевым вопросам. Например, ваша интуиция может подсказывать, что продукт не продается из-за слишком высокой цены, но анализ данных может выявить, что он не продается для определенных демографических групп.

                Управление персоналом

                Отделы кадров в крупных организациях могут использовать интеллектуальный анализ данных для отслеживания информации о сотрудниках и получения информации, которая может быть полезна при планировании найма, удержания и компенсации.Интеллектуальный анализ данных особенно полезен при приеме на работу, так как он может выявить важную информацию в резюме и приложениях, которую может упустить простой скрининг по ключевым словам.

                Независимо от того, какой вариант вы выберете для интеллектуального анализа данных, вы должны быть оснащены необходимыми инструментами, чтобы получить максимальную отдачу от вложенных средств. Итак, как вы подойдете к выбору лучшего инструмента интеллектуального анализа данных для ваших нужд? Давайте посмотрим, как вы можете оценить различные доступные варианты, чтобы принять правильное решение.

                10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных в 2021 году

                Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных.Это передовой метод анализа данных, сочетающий машинное обучение и искусственный интеллект для извлечения полезной информации, который помогает компаниям больше узнавать о потребностях клиентов, увеличивать доходы, сокращать расходы, улучшать отношения с клиентами и многое другое.

                Ниже мы включили список из 10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных — как решений с открытым исходным кодом, так и решений «программное обеспечение как услуга» (SaaS), чтобы вы могли начать получать полезную информацию о своих клиентах и ​​общей эффективности бизнеса.

                10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных

                1. MonkeyLearn | Инструменты интеллектуального анализа текста без кода
                2. RapidMiner | Перетаскивание рабочих процессов или интеллектуального анализа данных в Python
                3. Oracle Data Mining | Модели интеллектуального анализа данных
                4. IBM SPSS Modeler | Платформа прогнозной аналитики для специалистов по данным
                5. Weka | Программное обеспечение с открытым исходным кодом для интеллектуального анализа данных
                6. Knime | Готовые компоненты для проектов интеллектуального анализа данных
                7. h3O | Библиотека с открытым исходным кодом, предлагающая интеллектуальный анализ данных на Python
                8. Orange | Набор инструментов для интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом
                9. Apache Mahout | Идеально подходит для комплексного и крупномасштабного интеллектуального анализа данных
                10. SAS Enterprise Miner | Решение бизнес-задач с интеллектуальным анализом данных

                1.MonkeyLearn

                MonkeyLearn — это платформа машинного обучения, которая специализируется на интеллектуальном анализе текста. Доступный в удобном интерфейсе, вы можете легко интегрировать MonkeyLearn с вашими существующими инструментами для выполнения интеллектуального анализа данных в режиме реального времени.

                Начните немедленно с предварительно обученных моделей интеллектуального анализа текста, таких как анализатор тональности ниже, или создайте индивидуальное решение для удовлетворения более конкретных потребностей бизнеса.

                Тест с вашим собственным текстом

                Их обслуживание клиентов было ужасным.Я был в ожидании 2 часа! Classify Text

                MonkeyLearn поддерживает различные задачи интеллектуального анализа данных, от определения тем, настроений и намерений до извлечения ключевых слов и именованных сущностей.

                Инструменты анализа текста MonkeyLearn уже используются для автоматизации маркировки билетов и маршрутизации в службе поддержки клиентов, автоматического обнаружения негативных отзывов в социальных сетях и предоставления детальной информации, которая помогает принимать более правильные решения.

                С помощью MonkeyLearn вы также можете подключить ваши проанализированные данные к MonkeyLearn Studio, настраиваемой панели визуализации данных, которая упрощает обнаружение тенденций и закономерностей в ваших данных.

                Ознакомьтесь с тарифными планами и ценами MonkeyLearn. Или запланируйте демонстрацию, чтобы узнать, что инструменты интеллектуального анализа текста могут сделать для вас.

                2. RapidMiner

                RapidMiner — это бесплатная платформа для анализа данных с открытым исходным кодом, которая включает сотни алгоритмов для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа текста и прогнозной аналитики.

                Его интерфейс перетаскивания и предварительно созданные модели позволяют непрограммистам интуитивно создавать прогнозные рабочие процессы для конкретных случаев использования, таких как обнаружение мошенничества и отток клиентов.Между тем, программисты могут воспользоваться расширениями RapidMiner R и Python для адаптации своего интеллектуального анализа данных.

                Создав рабочие процессы и проанализировав данные, визуализируйте свои результаты в RapidMiner Studio, чтобы помочь вам выявить закономерности, выбросы и тенденции в ваших данных.

                И последнее, но не менее важное: у этой платформы есть большое и увлеченное сообщество пользователей, которые всегда готовы помочь.

                Попробуйте бесплатный план, который позволяет анализировать до 10 000 строк данных.

                3. Oracle Data Mining

                Oracle Data Mining — это компонент Oracle Advanced Analytics, который позволяет аналитикам данных создавать и внедрять модели прогнозирования. Он содержит несколько алгоритмов интеллектуального анализа данных для таких задач, как классификация, регрессия, обнаружение аномалий, прогнозирование и т. Д.

                С помощью Oracle Data Mining вы можете создавать модели, которые помогут вам прогнозировать поведение клиентов, сегментировать их профили, обнаруживать мошенничество и определять лучших потенциальных клиентов. Разработчики могут использовать Java API для интеграции этих моделей в приложения бизнес-аналитики, чтобы помочь им обнаружить новые тенденции и закономерности.

                Oracle предлагает 30-дневную бесплатную пробную версию.

                4. IBM SPSS Modeler

                IBM SPSS Modeler — это решение для интеллектуального анализа данных, которое позволяет специалистам по данным ускорять и визуализировать процесс интеллектуального анализа данных. Даже пользователи с небольшим опытом программирования или без него могут использовать расширенные алгоритмы для построения прогнозных моделей в интерфейсе перетаскивания.

                С помощью IBM SPSS Modeler группы специалистов по анализу данных могут импортировать огромные объемы данных из нескольких источников и переупорядочивать их, чтобы выявить тенденции и закономерности.Стандартная версия этого инструмента работает с числовыми данными из электронных таблиц и реляционных баз данных. Чтобы добавить возможности текстовой аналитики, вам необходимо установить премиум-версию.

                Доступна 30-дневная бесплатная пробная версия.

                5. Weka

                Weka — это программное обеспечение для машинного обучения с открытым исходным кодом и обширным набором алгоритмов для интеллектуального анализа данных. Он был разработан Университетом Вайкато в Новой Зеландии и написан на JavaScript.

                Он поддерживает различные задачи интеллектуального анализа данных, такие как предварительная обработка, классификация, регрессия, кластеризация и визуализация, в графическом интерфейсе, который упрощает его использование.Для каждой из этих задач Weka предоставляет встроенные алгоритмы машинного обучения, которые позволяют быстро тестировать свои идеи и развертывать модели без написания кода. Чтобы в полной мере воспользоваться этим, вам необходимо хорошо знать различные доступные алгоритмы, чтобы вы могли выбрать подходящий для вашего конкретного случая использования.

                Weka изначально была разработана для анализа данных в области сельского хозяйства. Сейчас он в основном используется исследователями и учеными-промышленниками, а также в образовательных целях.Его можно бесплатно скачать под Стандартной общественной лицензией GNU.

                6. KNIME

                KNIME — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Его интуитивно понятный интерфейс позволяет создавать сквозные рабочие процессы для обработки данных, от моделирования до производства. А различные готовые компоненты позволяют быстро моделировать, не вводя ни единой строчки кода.

                Набор мощных расширений и интеграций делает KNIME универсальной и масштабируемой платформой для обработки сложных типов данных и использования передовых алгоритмов.

                С помощью KNIME специалисты по данным могут создавать приложения и сервисы для аналитики или бизнес-аналитики. Например, в финансовой индустрии распространенные варианты использования включают кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и оценку кредитного риска.

                7. h3O

                h3O — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, цель которой сделать технологию ИИ доступной для всех. Он поддерживает наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения и предлагает функции автоматического машинного обучения, которые помогают пользователям быстро и просто создавать и развертывать модели машинного обучения, даже если они не являются экспертами.

                h3O может быть интегрирован через API, доступный на всех основных языках программирования, и использует распределенные вычисления в памяти, что делает его идеальным для анализа огромных наборов данных.

                8. Orange

                Orange — это бесплатный набор инструментов для анализа данных с открытым исходным кодом для разработки, тестирования и визуализации рабочих процессов интеллектуального анализа данных.

                Это программное обеспечение на основе компонентов с большим набором встроенных алгоритмов машинного обучения и надстроек для интеллектуального анализа текста. Он также имеет расширенные функции для биоинформатиков и молекулярных биологов.

                Orange также обеспечивает интерактивную визуализацию данных, предлагая многочисленные графические изображения, такие как графики силуэтов и сетчатые диаграммы, а непрограммисты могут выполнять задачи интеллектуального анализа данных с помощью визуального программирования в интерфейсе перетаскивания. Между тем разработчики могут выбрать майнинг данных на Python.

                9. Apache Mahout

                Apache Mahout — это платформа с открытым исходным кодом для создания масштабируемых приложений с помощью машинного обучения. Его цель — помочь специалистам по данным или исследователям реализовать свои собственные алгоритмы.

                Написанная на JavaScript и реализованная поверх Apache Hadoop, эта структура фокусируется на трех основных областях: рекомендательные механизмы, кластеризация и классификация. Он хорошо подходит для сложных крупномасштабных проектов интеллектуального анализа данных с использованием огромных объемов данных. Фактически, он используется некоторыми ведущими веб-компаниями, такими как LinkedIn или Yahoo.

                Apache Mahout можно использовать бесплатно по лицензии Apache и поддерживается большим сообществом пользователей.

                10. SAS Enterprise Mining

                SAS Enterprise Miner — это платформа для аналитики и управления данными.Его цель — упростить процесс интеллектуального анализа данных, чтобы помочь специалистам-аналитикам превратить большие объемы данных в аналитические данные.

                Благодаря интерактивному графическому интерфейсу пользователя (GUI) пользователи могут быстро создавать модели интеллектуального анализа данных и использовать их для решения критических бизнес-задач. SAS предоставляет богатый набор алгоритмов для подготовки и изучения данных, а также для построения передовых прогнозных и описательных моделей.

                Компании могут использовать SAS Enterprise Mining для обнаружения мошенничества, планирования ресурсов и увеличения количества откликов на маркетинговые кампании, а также другие приложения.

                Доступны бесплатная пробная версия программного обеспечения и индивидуальные пакеты цен.

                Начало работы с инструментами интеллектуального анализа данных

                Инструменты интеллектуального анализа данных могут помочь вашему бизнесу принимать более обоснованные решения, выявляя скрытые взаимосвязи и закономерности в данных.

                Доступно множество вариантов, и знание того, какой инструмент интеллектуального анализа данных лучше всего подходит для вас, будет зависеть от ваших целей и типа данных, которые вы хотите анализировать.

                Хотите создать собственное решение для интеллектуального анализа данных? Ознакомьтесь с некоторыми инструментами с открытым исходным кодом, о которых мы упоминали выше.

                Однако если вы ищете готовое решение для интеллектуального анализа текста, не ищите ничего, кроме MonkeyLearn.

                Запросите демонстрацию, чтобы увидеть, как работают наши инструменты интеллектуального анализа данных, или ознакомьтесь с нашими планами и ценами.

                Новичок в горнодобывающей промышленности? Вот наиболее распространенные виды горного оборудования

                *

                Выберите страну / regionUnited StatesCanadaAfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийского океана TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканского RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократической Республика ofCook IslandsCosta RicaCote D’IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEast ТиморЭквадорЕгипетЭль-СальвадорЭкваториальная ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские (Мальвинские) острова Фарерские островаФиджиФинляндияГермания Югославская Республика МакедонияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГранцияГамбияГерманияГерманияГрана adeloupeGuamGuatemalaGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard и McDonald IslandsHoly Престол (Ватикан) HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran (Исламская Республика) IraqIrelandIsraelItalyJamaicaJapanJordanKazakstanKenyaKiribatiKorea, Корейские Народно-Демократической RepKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народный Демократической RepLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan Arab JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacauMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные StatesMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPanamaPapua Нового GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint HelenaSaint Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МикелонСамоаСан-МариноСао-Томе и ПринсипиСаудовская Аравия ArabiaSenegalSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSpainSri LankaSth Georgia & Sth Sandwich Институт социальных Винсент и GrenadinesSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited KingdomUruguayUS Малые отдаленные IslandsUzbekistanVanuatuVenezuelaVietnamVirgin острова (Британские) Виргинские острова (U.S.) Острова Уоллис и Футуна Западная Сахара Йемен Югославия Замбия Зимбабве

                10 лучших инструментов интеллектуального анализа данных

                Введение в интеллектуальный анализ данных

                Давайте перейдем к лучшим инструментам интеллектуального анализа данных. Data Mining — это специализированное пространство в области бизнес-аналитики. Интеллектуальный анализ данных — это деятельность, которой занимается бизнес, чтобы найти значимую информацию из всех источников данных, которые он может предоставить, в общих чертах называемых необработанными данными, с использованием интеллектуальных и научных методов, также называемых алгоритмами.

                Представляя интеллектуальный анализ данных в виде машины, необработанные данные становятся входными, деятельность по интеллектуальному анализу данных становится задачей, для решения которой предназначена машина, а выходные данные машины представляют собой данные для действий, другими словами, данные, которые можно использовать для принятия стратегических решений. или тактические решения, положительно влияющие на чистую прибыль. Итак, что же представляет собой машина на рисунке ниже? Машина в этой упрощенной модели — это инструмент, который используется для выполнения различных методов и приемов, используемых при интеллектуальном анализе данных.

                Наше обсуждение здесь будет касаться этой машины, которую мы определили как инструмент, используемый для выполнения методов интеллектуального анализа данных. Инструменты интеллектуального анализа данных — это программы, которые помогают создавать и применять методы интеллектуального анализа данных для создания моделей данных и их тестирования. Обычно это фреймворк, такой как R studio или Tableau, с набором программ, помогающих создавать и тестировать модель данных.

                На рынке существует множество инструментов, как с открытым исходным кодом, так и проприетарных, с разным уровнем сложности.По сути, каждый инструмент помогает реализовать стратегию интеллектуального анализа данных, но разница заключается в уровне сложности, который вам необходим для этого программного обеспечения. Существуют инструменты, которые хорошо себя зарекомендовали в определенной области, такой как финансовая область или научная область.

                Давайте посмотрим на наиболее популярные на рынке.

                1. Rapid Miner
                2. Oracle Data Mining
                3. IBM SPSS Modeler
                4. Knime
                5. Python
                6. Orange
                7. Kaggle
                8. Погремушка
                9. Weka
                10. Терадата

                1.Рапид Майнер

                Программная платформа для анализа данных, обеспечивающая интегрированную среду для различных этапов моделирования данных, включая подготовку данных, очистку данных, исследовательский анализ данных, визуализацию и многое другое. Программное обеспечение помогает использовать такие методы, как машинное обучение, глубокое обучение, интеллектуальный анализ текста и прогнозная аналитика. Простые в использовании инструменты с графическим интерфейсом пользователя, которые проведут вас через процесс моделирования. Этот инструмент, полностью написанный на Java, представляет собой среду с открытым исходным кодом и пользуется огромной популярностью в мире интеллектуального анализа данных.

                2. Oracle Data Mining

                Oracle, мировой лидер в области программного обеспечения для баз данных в области информационных технологий, сочетает свои достижения в технологиях баз данных с аналитическими инструментами и предлагает вам Oracle Advanced Analytics Database как часть Oracle Enterprise Edition. Он имеет несколько алгоритмов интеллектуального анализа данных для классификации, регрессии, прогнозирования, обнаружения аномалий и многого другого. Это проприетарное программное обеспечение, которое поддерживается техническим персоналом Oracle, помогая вашему бизнесу создать надежную инфраструктуру интеллектуального анализа данных в масштабе предприятия.

                Алгоритмы интегрируются непосредственно с ядром базы данных Oracle и изначально работают с данными, хранящимися в его собственной базе данных, устраняя необходимость извлечения данных на автономные аналитические серверы. Oracle Data Miner предоставляет инструменты с графическим интерфейсом пользователя, помогающие пользователю в процессе создания, тестирования и применения моделей данных

                3. IBM SPSS Modeler

                IBM снова является громким именем в области данных, когда речь идет о крупных предприятиях. Он хорошо сочетается с ведущими технологиями для реализации надежного корпоративного решения.IBM SPSS Modeller — это решение для визуального анализа данных и машинного обучения, помогающее сократить время окупаемости за счет ускорения операционных задач для специалистов по данным. IBM SPSS Modeler поможет вам от исследования данных с помощью перетаскивания до машинного обучения.

                Программное обеспечение используется на ведущих предприятиях для подготовки данных, обнаружения, прогнозной аналитики, управления моделями и развертывания. Этот инструмент помогает организациям легко подключаться к своим ресурсам данных и приложениям. Одним из преимуществ проприетарного программного обеспечения является его способность удовлетворять строгие требования к управлению и безопасности организации на уровне предприятия, и это отражается во всех инструментах, предлагаемых IBM для интеллектуального анализа данных.

                4. Knime

                Konstanz Information Miner — это платформа для анализа данных с открытым исходным кодом, помогающая в кратчайшие сроки создавать, развертывать и масштабировать. Этот инструмент призван помочь сделать прогнозный интеллект доступным для неопытных пользователей. Он призван упростить процесс, представляя собой инструменты с графическим интерфейсом на основе пошаговых инструкций. Продукт позиционирует себя как продукт End to End Data Science, который помогает создавать и производить науку о данных с помощью единой простой и интуитивно понятной среды.

                5.Python

                Python — это свободно доступный язык с открытым исходным кодом, который, как известно, требует быстрого обучения. В сочетании с возможностями языка общего назначения и большой библиотекой пакетов, которые помогают создать систему для создания моделей данных с нуля, Python является отличным инструментом для организаций, которые хотят, чтобы программное обеспечение, которое они используют, создавалось на заказ. к их спецификациям.

                С Python вы не получите тех изящных вещей, которые предлагает проприетарное программное обеспечение, но функциональность доступна для всех, и каждый может создать свою собственную среду с графическими интерфейсами по своему вкусу.Python также поддерживает большое онлайн-сообщество разработчиков пакетов, которые обеспечивают надежность и безопасность предлагаемых пакетов. Одна из особенностей Python в этой области — мощные функции визуализации «на лету», которые он предлагает.

                6. Оранжевый

                Orange — это пакет машинного обучения и анализа данных, использующий сценарии Python и визуальное программирование с интерактивным анализом данных и сборкой систем интеллектуального анализа данных на основе компонентов. Orange предлагает более широкий набор функций, чем большинство других инструментов интеллектуального анализа данных и машинного обучения на основе Python.Это программное обеспечение, которое активно разрабатывается и используется более 15 лет. Orange также предлагает платформу визуального программирования с графическим интерфейсом пользователя для интерактивной визуализации данных.

                7. Kaggle

                Крупнейшее сообщество специалистов по обработке и анализу данных и специалистов по машинному обучению. Kaggle, хотя и начинался как платформа для соревнований по машинному обучению, теперь расширяет свое присутствие на арене общедоступных облачных платформ для анализа данных. Kaggle теперь предлагает код и данные, которые вам нужны для ваших реализаций науки о данных.Существует более 50 тыс. Общедоступных наборов данных и 400 тыс. Общедоступных записных книжек, которые можно использовать для наращивания усилий по интеллектуальному анализу данных. Огромное онлайн-сообщество, которым пользуется Kaggle, — ваша подстраховка от проблем, связанных с реализацией.

                8. Погремушка

                The rattle — это инструмент с графическим пользовательским интерфейсом на языке R для требований интеллектуального анализа данных. Инструмент является бесплатным с открытым исходным кодом и может использоваться для получения статистических и визуальных сводок данных, преобразования данных для моделей данных, построения контролируемых и неконтролируемых моделей машинного обучения и графического сравнения производительности моделей.

                9. Weka

                Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) — это набор инструментов машинного обучения, написанных на Java. Набор инструментов визуализации для прогнозного моделирования в графическом интерфейсе пользователя, помогающих создавать модели данных и тестировать их, наблюдая за работой модели в графическом виде.

                10. Терадата

                Платформа облачной аналитики данных, предлагающая инструменты, не требующие кода, в комплексном пакете, предлагающем решения корпоративного масштаба.С Vantage Analyst вам не нужно быть программистом, чтобы кодировать сложные алгоритмы машинного обучения. Простая система на основе графического интерфейса для быстрого внедрения в масштабах всего предприятия.

                Заключение

                Итак, у вас есть впечатляющий список всеобъемлющих инструментов и фреймворков, которые помогут вам построить экосистему данных для построения, тестирования и внедрения моделей данных, которые позволят вам извлекать выгоду из ваших данных в масштабе предприятия.

                Если вы хотите сделать карьеру в области науки о данных, наш 11-месячный очный курс аспирантуры по науке о данных поможет вам стать успешным профессионалом в области науки о данных.

                Также читают

                25 ЛУЧШИХ инструментов интеллектуального анализа данных и программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в 2021 году

                Интеллектуальный анализ данных ищет скрытые, действительные и все возможные полезные шаблоны в наборах данных большого размера. Data Mining — это метод, который помогает вам обнаруживать неожиданные / неоткрытые взаимосвязи между данными для получения прибыли для бизнеса.

                Для интеллектуального анализа данных доступно множество полезных инструментов. Ниже приводится тщательно подобранный список из 25 лучших программ для интеллектуального анализа данных с популярными функциями и последними ссылками для скачивания.Этот список инструментов интеллектуального анализа данных для сравнения содержит как инструменты с открытым исходным кодом, так и коммерческие инструменты.

                1) SAS Data Mining:

                Система статистического анализа является продуктом SAS. Он был разработан для аналитики и управления данными. Это одна из лучших программ интеллектуального анализа данных, которая предлагает графический интерфейс для нетехнических пользователей.

                Функции:

                • Инструменты интеллектуального анализа данных SAS помогают анализировать большие данные.
                • Это идеальный инструмент для интеллектуального анализа данных, интеллектуального анализа текста и оптимизации.
                • SAS предлагает хорошо масштабируемую архитектуру распределенной обработки памяти

                Ссылка для скачивания: https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.html


                2) Teradata:

                Teradata — это открытая система обработки с массовым параллелизмом для разработки приложений крупномасштабных хранилищ данных. Teradata может работать на серверной платформе Unix / Linux / Windows.

                Функции:

                • Teradata Optimizer может обрабатывать до 64 соединений в запросе.
                • Tera data имеет низкую совокупную стоимость владения. Его легко настроить, поддерживать и администрировать.
                • Он поддерживает SQL для взаимодействия с данными, хранящимися в таблицах. Он обеспечивает его расширение.
                • Помогает автоматически распределять данные на диски без ручного вмешательства.
                • Teradata предоставляет утилиты загрузки и выгрузки для перемещения данных в систему Teradata и из нее.

                Ссылка для скачивания: https://www.teradata.in/Products/Cloud/IntelliCloud


                3) R-Programming

                R — язык для статистических вычислений и графики.Он также используется для анализа больших данных. Он предоставляет широкий спектр статистических тестов.

                Характеристики:

                • Эффективное средство обработки и хранения данных,
                • Он предоставляет набор операторов для вычислений на массивах, в частности, на матрицах,
                • Он обеспечивает согласованный, интегрированный сбор инструментов больших данных для анализа данных
                • Он предоставляет графические возможности для анализа данных, которые отображаются либо на экране, либо на бумажном носителе.

                Ссылка для скачивания; https: // www.r-project.org/


                4) BOARD

                Board — это набор инструментов Management Intelligence Toolkit. Он сочетает в себе функции бизнес-аналитики и корпоративного управления эффективностью. Он предназначен для предоставления бизнес-аналитики и бизнес-аналитики в одном пакете.

                Функции:

                • Позволяет анализировать, моделировать, планировать и прогнозировать с использованием единой платформы.
                • Для создания специализированных приложений для анализа и планирования.
                • Board All-In-One объединяет бизнес-аналитику, корпоративное управление эффективностью и бизнес-аналитику.
                • Позволяет компаниям разрабатывать и поддерживать сложные приложения для анализа и планирования.
                • Собственная платформа помогает составлять отчеты, получая доступ к нескольким источникам данных.

                Ссылка для скачивания: https://www.board.com/en


                5) Dundas

                Dundas — это готовый для предприятий инструмент интеллектуального анализа данных, который можно использовать для создания и просмотра интерактивных панелей мониторинга, отчетов и т. Д. может развернуть Dundas BI в качестве центрального портала данных для организации.

                Функции:

                • Серверное приложение с полной функциональностью продукта
                • Интеграция и доступ ко всем источникам данных
                • Настраиваемые визуализации данных
                • Интеллектуальные инструменты перетаскивания
                • Визуализация данных с помощью карт
                • Прогнозный и расширенный анализ данных

                Ссылка для скачивания: http://www.dundas.com/support/dundas-bi-free-trial


                6) Inetsoft

                Инструмент интеллектуального анализа данных Inetsoft — это полезная платформа интеллектуального анализа данных.Это позволяет быстро и гибко преобразовывать данные из различных источников.

                Функции:

                • Он помогает вам получить доступ к структурированным и полуструктурированным источникам, локальным приложениям
                • Позволяет оптимизировать приложения для потребления данных и обновления
                • Предлагайте настраиваемые и безопасные уровни исследования данных и отчетности.
                • Масштабирование для больших наборов данных пользователей с помощью платформы Inbuilt Spark
                • Создание отчетов с разбивкой на страницы со встроенной бизнес-логикой и параметризацией

                Ссылка для скачивания: https: // www.inetsoft.com/products/StyleIntelligence/


                7) h3O

                h3O — еще один отличный инструмент для анализа данных с открытым исходным кодом. Он используется для анализа данных, хранящихся в прикладных системах облачных вычислений.

                Характеристики:

                • h3O позволяет использовать преимущества вычислительной мощности распределенных систем и вычислений в памяти.
                • Он позволяет быстро и легко развертывать в производственной среде с Java и двоичным форматом.
                • Это помогает вам использовать языки программирования, такие как R,
                • Python и другие, для построения модели в h3O
                • Распределенная, обработка в памяти

                Ссылка для скачивания: https: // www.h3o.ai/


                8) Qlik

                Qlik — это инструмент интеллектуального анализа и визуализации данных. Он также предлагает панели мониторинга и поддерживает несколько источников данных и типов файлов.

                Функции:

                • Интерфейсы перетаскивания для создания гибких интерактивных визуализаций данных
                • Мгновенно реагируйте на взаимодействия и изменения.
                • Поддерживает несколько источников данных и типов файлов.
                • Обеспечивает простую защиту данных и контента на всех устройствах.
                • Это позволяет вам делиться релевантным анализом, включая приложения и истории, с помощью централизованного концентратора.

                Ссылка для скачивания: https://www.qlik.com/us/products/qlik-sense


                9) RapidMiner:

                RapidMiner — это бесплатный инструмент интеллектуального анализа данных. Он используется для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей. Это бесплатное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных предлагает ряд продуктов для создания новых процессов интеллектуального анализа данных и прогнозного анализа настроек.

                Функции:

                • Разрешить несколько методов управления данными
                • Графический пользовательский интерфейс или пакетная обработка
                • Интеграция с внутренними базами данных
                • Интерактивные панели мониторинга с общим доступом
                • Прогнозная аналитика больших данных
                • Обработка удаленного анализа
                • Фильтрация данных, объединение, объединение и агрегирование
                • Создание, обучение и проверка прогнозных моделей
                • Отчеты и инициированные уведомления

                Ссылка для скачивания: https: // my.Rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads


                10) Oracle BI

                Oracle BI — это машинное обучение и визуализация данных с открытым исходным кодом для новичков и экспертов. Рабочие процессы интерактивного анализа данных с большим набором инструментов.

                Характеристики:

                • Интерактивная визуализация данных.
                • Он предлагает интерактивное исследование данных для быстрого качественного анализа с чистой визуализацией.
                • Orange поддерживает практическое обучение и наглядные иллюстрации концепций из науки о данных.
                • Он предлагает широкий спектр надстроек для интеллектуального анализа данных из внешних источников данных.

                Ссылка для скачивания: https://orange.biolab.si/


                11) KNIME

                KNIME — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для создания приложений и сервисов для обработки данных. Это один из лучших инструментов для интеллектуального анализа данных, который помогает вам понимать данные и разрабатывать рабочие процессы в области науки о данных.

                Функции:

                • Помогает создать непрерывные рабочие процессы обработки данных
                • Смешивать данные из любого источника
                • Позволяет агрегировать, сортировать, фильтровать и объединять данные на локальном компьютере в базе данных или в распределенных средах больших данных.
                • Построение моделей машинного обучения для классификации, регрессии, уменьшения размерности

                Ссылка для скачивания: https://www.knime.com/software-overview


                12) Tanagra

                Tangra — это бесплатное использование интеллектуального анализа данных инструмент для учебных и исследовательских целей. Он предлагает различные методы интеллектуального анализа данных, от статистического обучения, анализа данных и машинного обучения.

                Характеристики:

                • Предлагает простое в использовании программное обеспечение интеллектуального анализа данных для исследователей и студентов
                • Оно позволяет пользователю добавлять свои методы интеллектуального анализа данных.

                Ссылка для скачивания: https://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/en/tanagra.html


                13) Solver:

                Solver XLminer — это простой в использовании инструмент интеллектуального анализа данных профессионального уровня для визуализации данных, прогнозирования и интеллектуального анализа данных в Excel. Он предлагает полный набор функций подготовки данных для импорта и очистки ваших данных.

                Функции:

                • XLMiner предлагает полный набор функций анализа, основанных как на статистических методах, так и на методах машинного обучения.
                • Инструмент позволяет работать с большими наборами данных, которые могут превышать ограничения в Excel.
                • Он предлагает встроенные функции для исследования и визуализации данных.
                • Изучение данных позволяет быстро понять скрытые взаимосвязи в данных.

                Ссылка для скачивания: https://www.solver.com/xlminer-data-mining


                14) Sisense

                Sisense — еще один эффективный инструмент интеллектуального анализа данных. Это один из лучших программных инструментов для интеллектуального анализа данных, который мгновенно анализирует и визуализирует как большие, так и разрозненные наборы данных.Это идеальный инструмент для создания информационных панелей с широким спектром визуализаций.

                Функции:

                • Позволяет создавать интерактивные информационные панели без технических навыков
                • Создавайте единую версию правды с бесшовными данными
                • Объединяйте несвязанные данные в одном централизованном месте
                • Восточный интерфейс пользователя с перетаскиванием
                • Позволяет получить доступ к информационным панелям даже на мобильном устройстве.
                • Захватывающая визуализация.
                • Определяет критические метрики с помощью фильтрации и вычислений.
                • Обрабатывает крупномасштабные данные на одном товарном сервере.

                Ссылка для скачивания: https: // www.sisense.com/


                15) Data Melt

                DataMelt — это бесплатный инструмент для числовых вычислений, математики, анализа данных и визуализации данных. Эта программа предлагает вам простоту языков сценариев, таких как Python, Ruby, Groovy, и возможности сотен пакетов Java.

                Характеристики:

                • DataMelt предлагает статистику, анализ больших объемов данных и научную визуализацию.
                • Вы можете использовать его с разными языками программирования в разных операционных системах.
                • Позволяет создавать высококачественные изображения векторной графики (EPS, SVG, PDF и т.д.), которые могут быть включены в LaTeX и другой текстовый процессор.
                • Data Melt предлагает использование языков сценариев, которые значительно быстрее, чем стандартный Python, реализованный в C.

                Ссылка для скачивания: https://jwork.org/dmelt/


                16) ELKI:

                ELKI — это инструмент интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, написанный на Java. Этот инструмент позволяет нам исследовать алгоритмы, уделяя особое внимание неконтролируемым методам кластерного анализа и обнаружения выбросов.

                Характеристики:

                • ELKI предлагает обширный набор алгоритмов с высокой степенью параметризации.
                • Это позволяет легко и справедливо оценивать и сравнивать алгоритмы.
                • ELKI предоставляет структуры индекса данных, такие как R * -дерево, которые улучшают процесс интеллектуального анализа данных

                Ссылка для скачивания : https://elki-project.github.io/


                17) SPMF

                SPMF это библиотека интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, написанная на Java.Распространяется по лицензии GPL. Он позволяет интегрировать исходный код с другим программным обеспечением Java.

                Функции:

                • Разрешает анализ ассоциативных правил
                • Поддерживает последовательный анализ шаблонов и последовательных правил
                • Предлагает высокоэффективный анализ шаблонов,
                • Анализ временных рядов.
                • Поддержка комплексного процесса кластеризации и классификации

                Ссылка для скачивания: http: //www.philippe-fournier-viger.com / spmf /


                18) Alteryx

                Alteryx — это решение для бизнес-аналитики и аналитики для предприятий. Это специально разработанный инструмент для аналитиков данных и руководителей бизнеса.

                Функции:

                • Аналитика для среднего бизнеса
                • Позволяет проводить специальный анализ.
                • Предлагает быструю аналитическую обработку в режиме онлайн
                • Автоматическая отчетность по расписанию
                • Полностью настраиваемая информационная панель

                Ссылка для скачивания: https: // www.alteryx.com/


                19) Enterprise Miner

                Enterprise Miner — это программное обеспечение SAS, которое предлагает вам и передовые алгоритмы, разработанные для того, чтобы помочь вам решить самые важные проблемы и предложить лучшие решения для вашего бизнеса.

                Функции:

                • Помогает повысить точность прогнозов. Делитесь надежными результатами
                • Простой в использовании графический интерфейс и пакетная обработка
                • Расширенное прогнозное и описательное моделирование
                • Предлагает автоматизированный скоринг
                • Автоматическое развертывание и скоринг модели

                Ссылка для скачивания: https: // www.sas.com/en_us/software/enterprise-miner.html


                20) Datawatch

                Datawatch Desktop — это решение для интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики. Это позволяет вам сосредоточиться на визуализации данных в реальном времени. Он предлагает инструменты для создания и развертывания своих систем мониторинга и анализа без необходимости написания единой строчки кода.

                Функции:

                • Функция перетаскивания позволяет пользователям создавать индивидуальное представление данных
                • Выявление торговых аномалий
                • Анализировать, как альтернативные сценарии повлияют на производительность, используя исторические данные

                Ссылка для скачивания: https : // www.datawatch.com/in-action/panopticon-streaming-analytics-platform/


                21) Advanced miner

                Advanced miner — полезный инструмент для обработки, анализа и моделирования данных. Его удобный интерфейс рабочего процесса позволяет вам исследовать различные типы данных.

                Функции:

                • Извлечение и сохранение данных из / в различные системы баз данных, файлы и преобразования данных
                • Предлагает различные операции с данными, такие как выборка, объединение наборов данных и т. Д.
                • Помогает создавать статистические модели, анализ важности переменных, кластерный анализ и т. Д.
                • Простая и эффективная интеграция моделей с внешними ИТ-приложениями

                Ссылка для скачивания: https://algolytics.com/products/advancedminer/


                22) Analytic Solver

                Analytic Solver может использовать инструмент «укажи и щелкни». Это позволяет вам проводить анализ рисков и предписывающую аналитику в вашем браузере. Он предлагает полнофункциональные рабочие места для интеллектуального анализа данных.

                Характеристики:

                • Помогает учесть неопределенность и решить с помощью оптимизации моделирования, стохастического программирования и надежной оптимизации.
                • Позволяет определить имитационную модель Монте-Карло с использованием формул Excel.

                Ссылка для скачивания: https://www.solver.com/products-overview


                23) PolyAnalyst

                PolyAnalyst — это инструмент интеллектуального анализа и анализа данных. инструмент для извлечения практических знаний из скрытых и актуальных структурированных данных.

                Функции:

                • Помогает вам получить доступ к данным из различных источников и объединить данные из разных источников.
                • Вы можете выбирать из широкого набора статистических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения.
                • Предлагает вам создать отчет о наполнении, который можно резюмировать и передать ваше мнение.

                Ссылка для скачивания: https://www.megaputer.com/polyanalyst/


                24) Civis

                Civis дает вам возможность информировать решения с учётом аналитиков данных и рынка решений.Это позволяет вашей команде эффективно сотрудничать и быстрее находить решения.

                Функции:

                • Предлагает архитектуру, продукты и процессы, которые помогут вам защитить ваши данные.
                • Вы можете настроить с помощью библиотеки приема данных и модулей ETL.
                • Напишите код в сценарии, предложите несколько сценариев или заданий в рабочий процесс и определите рабочий процесс для запуска по расписанию.
                • Позволяет превратить ваш анализ и модели в приложения, работающие в гибкой инфраструктуре производственного уровня.

                Ссылка для скачивания: https: // www.civisanalytics.com/civis-platform/


                25) Viscovery:

                Viscovery — это программный пакет, ориентированный на рабочий процесс. Он основан на самоорганизующихся картах и ​​многомерной статистике для исследовательского анализа данных и прогнозного моделирования. Система отличается интуитивно понятным руководством пользователя, продуманной реализацией.

                Характеристики:

                • Идеальная платформа среды проекта для целенаправленной работы
                • Выделенные рабочие процессы, которые позволяют предлагать целенаправленную навигацию
                • Четкие шаги рабочего процесса с проверенными настройками по умолчанию
                • Ветвление рабочего процесса, позволяющее генерировать вариации модели
                • Функции для интегрированной документации и аннотаций
                • Несколько инструментов для облегчения использования

                Ссылка для скачивания: https: // www.viscovery.net/somine/

                Часто задаваемые вопросы:

                ❓ Что такое инструмент интеллектуального анализа данных?

                Инструмент интеллектуального анализа данных — это программное приложение, которое используется для обнаружения закономерностей и тенденций в больших наборах данных и преобразования этих данных в более точную информацию. Это поможет вам определить неожиданные взаимосвязи между данными для роста бизнеса. Он также позволяет анализировать, моделировать, планировать и прогнозировать данные с помощью единой платформы.

                ⚡ Почему важен интеллектуальный анализ данных?

                Интеллектуальный анализ данных позволяет преобразовывать необработанные данные в полезную информацию для ускорения роста бизнеса.Это помогает предприятиям выявлять закономерности и тенденции среди своих клиентов, чтобы увеличить продажи за счет разработки более совершенной маркетинговой стратегии и снижения затрат.

                ✅ Как работает интеллектуальный анализ данных?

                Процесс интеллектуального анализа данных работает в следующие этапы:

                • Понимание бизнеса
                • Понимание данных
                • Подготовка данных
                • Преобразование данных
                • Моделирование
                • Оценка
                • Развертывание

                💻 Какие инструменты интеллектуального анализа данных лучше всего?

                Вот список некоторых из лучших инструментов интеллектуального анализа данных:

                • SAS Data Mining
                • Teradata
                • R-Programming
                • Dundas BI
                • h3O.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *