Что такое майнинг процессов? — ElectroNeek
Введение
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) активно развивается, помогая компаниям значительно увеличивать продуктивность и прибыль. Для того, чтобы технология работала эффективно, необходимо правильно спланировать сам процесс, ведь программные роботы действуют по чёткому алгоритму. Согласно отчёту Ernst & Young от 30% до 50% RPA-проектов оказываются провальными как раз из-за неправильного проектирования процессов в компании.
Ещё недавно для понимания структуры процессов в компании проводили интервью с сотрудниками, проверяли отчёты, а сейчас из-за большого объёма данных это превращается в многочасовые исследования. Поэтому появляются технологии, способные быстро анализировать и довольно точно прогнозировать все части процесса – как они происходят в реальности, а не со слов сотрудников. Часто некоторые задачи оценивают неверно, из-за чего складывается искажённая картина, а руководители не понимают, в чём на самом деле кроется проблема.
Возьмем, например, компанию, использующую ботов для финансовых и бухгалтерских процессов. Аудиторы замечают по отчётам, что эффективность работы ботов снижается от квартала к кварталу из-за неверно введенных в алгоритм параметров. А это случилось из-за некорректного анализа автоматизируемого процесса.
На основе данных и анализа выполнения задач майнинг процессов помогает системным интеграторам не только вычленить участки работы, готовые к автоматизации, но и спроектировать процессы так, как они протекают на самом деле. Это один из важнейших этапов в автоматизации любого процесса.
Поэтому майнинг процессов и роботизированная автоматизация тесно связаны друг с другом. Давайте разберёмся детальнее.
Суть технологии
Майнинг процессов — это совокупность технологий и инструментов для анализа и усовершенствования бизнес-процессов. Технологии машинного обучения и искусственный интеллект помогают анализировать все события, цифровые следы документов и транзакции, чтобы воспроизвести схемы процессов так, как они реализовываются в компании и предложить варианты улучшения.
Это позволяет:
- Получить информацию о том, как задачи выполняются сотрудниками
- Задокументировать все процессы и составить модели взаимодействия участников
- Выявить ошибки или сложности в процессах и оптимизировать их.
Майнинг процессов состоит из двух частей:
1. Технология, используя которую программа выполняет работу: собирает нужные данные и моделирует процессы в виде понятной схемы.
2. Методология, описывающая, как работать с полученными моделями и как их оптимизировать.
Как работает майнинг процессов?
Майнинг процессов — неотъемлемая часть успешной автоматизации. На базовом уровне такие инструменты позволяют компаниям понять структуру ежедневных действий. По сути, это общий план всех процессов в организации.
С помощью майнинга процессов можно увидеть неочевидные проблемы, узнать больше об эффективности всей системы и о том, какие функции готовы к автоматизации уже сейчас или в ближайшем будущем.
Усовершенствованные на основе этих данных алгоритмы помогают программным роботам более эффективно и точно выполнять свою работу, обеспечивая максимальную производительность.
Как майнинг процессов влияет на RPA?
Для компаний, не имеющих опыта в автоматизации, майнинг процессов — то, с чего стоит начать работу с RPA. Так автоматизация принесет максимальную пользу, позволив поручить программным роботам только те задачи, которые повлияют на прибыль и повысят рентабельность вложенных в технологию средств. Если компания уже начала автоматизировать процессы, то майнинг процессов поможет пересмотреть работу и улучшить показатели.
Майнинг процессов помогает быстрее внедрить RPA, выявить пробелы в деятельности компании и обеспечить максимальную эффективность автоматизации при минимально возможных затратах.
Кроме того, использование инструментов майнинга гарантирует стабильность работы системы после полной автоматизации. Для эффективности внедрения RPA требуется дать роботам повторяющиеся задачи, основанные на данных. Такие задачи сначала нужно вычленить из общего рабочего процесса, ведь автоматизировать неподходящие процессы — дорого и бессмысленно.
Совместное применение майнинга процессов и RPA имеет ряд преимуществ:
- Точность представления бизнес-процессов по заданным критериям.
- Определение наиболее подходящих процессов для роботизированной автоматизации.
- Определение оптимального способа выполнения задач для повышения производительности.
- Обеспечение полного анализа степени автоматизации бизнес-процессов.
Примеры использования майнинга процессов
Пример #1
Ускорение продаж: инструменты майнинга процессов могут анализировать воронки продаж и находить”узкие” места. Таким образом сокращается время цикла продажи, ресурсы расходуются более эффективно, а решения принимаются в режиме реального времени на основе актуальных данных. Улучшение показателей на каждом этапе увеличивает общую прибыль компании.
Пример #2
Качество доставки: майнинг процессов увеличивает удовлетворенность клиентов, благодаря уменьшению количества просроченных доставок. Это происходит потому, что выявить и устранить причину задержки можно быстрее и проще. Автоматизация процессов сокращает время на каждом участке работы, что снижает риск задержки или срыва поставки.
Пример #3
Прозрачность бизнеса: применение данной технологии поможет сделать процессы в компании более прозрачными и измеримыми, быстро получить необходимую детализацию всех ключевых процессов и эффективно их автоматизировать.
Пример #4
Оптимизация процессов: одной из частых проблем, возникающей при автоматизации процессов, является количество сценариев для выполнения той или иной задачи.
Возможности ElectroNeek
Экосистема ElectroNeek предлагает технологичные инструменты, включая интегрированную среду разработки, оркестрацию, создание ботов и расширенную аналитику. Майнинг процессов в ElectroNeek — это инструмент аналитики производительности.
Используя этот инструмент, ваша компания может отслеживать количество используемых приложений и сайты, где сотрудники проводят много времени. Кроме того, можно определить пассивное и активное время сотрудников, например среднюю продолжительность рабочего дня.
Инструменты аналитики продуктивностипозволяют снизить операционные расходы и количество рутинных задач. Благодаря полученным данным можно понять, какие сотрудники выполняют больше всего повторяющихся задач, сколько времени на это уходит и какие из этих задач можно передать программным роботам.
Ключевые преимущества использования инструментов ElectroNeek:
- Точность и актуальность анализа: получение результатов и статистики работы команды в режиме реального времени.
- Экономия: инструменты позволяют измерять производительность, сокращая затраты и время на аутсорсинг.
- Ускорение и упрощение процесса: автоматический анализ производительности снижает нагрузку и сокращает время на проверку процессов.
Выводы
В этой статье мы показали, что майнинг процессов – неотъемлемая часть успешной автоматизации в любой компании. Эта технология решает многие проблемы, связанные с традиционными способами измерения эффективности команды и анализом процессов. Комплексные решения ElectroNeek помогают решить многие бизнес-задачи и вывести компанию на новый уровень развития благодаря автоматизации и майнингу процессов. Более 100 компаний из банковской, страховой, нефтяной и газовой индустрий уже воспользовались преимуществами работы с ElectroNeek.
Инструменты Data Mining
Инструменты Data Mining — это наборы программных средств, с помощью которых выполняется подготовка данных и обеспечиваются алгоритмы их интеллектуального анализа, а также осуществляются процессы машинного обучения.
Об основных инструментах Data Mining и о направлениях их применения будет рассказано в представленной статье.
Основные инструменты Data Mining
Инструментарий интеллектуального анализа данных представлен следующими наиболее распространенными средствами:
-
Python — язык программирования, имеющий много полезных для Data Mining. К ним относятся Pandas, отвечающая за обработку данных, Numphy, работающая с матрицами, Sklearn и Pybrain, используемые в алгоритмах машинного обучения, Statsmodels, содержащая основные статистические функции и модели, Matplotlib, позволяющая визуализировать результаты обработки данных;
-
R — язык программирования и программная среда, специализированные для статистической обработки данных, машинного обучения и работы с графиками;
-
Weka — комплекс алгоритмов и инструментов для анализа данных и построения прогностических моделей.
Он характеризуется удобством интерфейса, возможностью предварительной очистки данных, поддерживает различные алгоритмы машинного обучения, выводит результаты работы в удобной форме и позволяет сравнивать их точность, представляет ход обработки данных в виде схем взаимосвязей;
-
Rapidminer — инструмент для решения задач, связанных с преобразованиями данных, статистическим анализом, машинным обучением и визуализацией результатов.
Также в Data Mining применяются:
-
SAS Enterprise Miner — пакетный клиент-серверный продукт, предназначенный для оптимизации проведения всех этапов Data Mining, от организации доступа к данным и заканчивая оценкой готовых моделей;
-
PolyAnalyst — система, проводящая автоматического и полуавтоматического анализ числовых массивов информации и извлечения из них нетривиальных данных в виде многомерных нелинейных моделей;
-
Cognos — комплекс программных продуктов для интеллектуального бизнес-анализа (BI-инструменты), работающий с запросами и отчетами;
-
STATISTICA Data Miner — средство универсальной и всесторонней обработки данных, имеющее большой набор готовых решений, гибкий механизм управления и высокую эффективность разведочного анализа;
-
Oracle Data Mining — модуль, используемый для работы с реляционными базами данных и реализующий алгоритмы поиска ассоциаций, кластеризации, классификации, построения регрессионных моделей, поиска существенных атрибутов и выделения признаков.
-
Deductor — платформа, состоящая из хранилищ, в которых находится информация из различных источников данных, и рабочего приложения, выполняющая импорт, обработку, визуализацию и экспорт данных в форме OLAP кубов, отчетов, моделей и закономерностей.
Применение инструментов Data Mining
Инструменты Data Mining чаще всего используются
-
специалистами по анализу данных;
-
маркетологами;
-
специалистами по анализу рисков;
-
маркетинговыми аналитиками;
-
специалистами по предотвращению мошеннических действий.
Обучиться использованию инструментария Data Mining все желающие смогут, пройдя курс профессиональной переподготовки по программе «Инструментальные средства бизнес-аналитики», которую проводит ВШБИ НИУ ВШЭ. Записаться на обучение по данному курсу можно на нашем сайте.
← Назад к списку
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.
10 лучших аппаратных средств для майнинга биткойнов в 2020 году
Майнинг биткойнов может быть очень прибыльным, но для этого требуется энергоемкое оборудование и глубокое понимание принципов, лежащих в основе технологии блокчейн. Для майнинга биткойнов вам понадобится специализированное оборудование для майнинга биткойнов, называемое специализированными интегральными схемами или ASIC. .
Сегодня на рынке представлено множество различных ASIC. Эти устройства эволюционировали в результате высококонкурентной гонки вооружений по добыче биткойнов – блокчейн Биткойн использует огромные объемы вычислительной мощности для решения чрезвычайно сложных математических задач и защиты своей сети, заставляя оборудование становиться все более мощным..
Устройства для майнинга биткойнов начального уровня могут иметь относительно низкую стоимость, в то время как высокопроизводительные майнеры могут стоить более 10000 долларов. При оценке оборудования ASIC с целью майнинга биткойнов вам необходимо взвесить мощность оборудования по сравнению с потребляемой мощностью, а также со стоимостью электроэнергии в вашем регионе..
В этой статье мы разберем 10 лучших аппаратных устройств для майнинга биткойнов 2020 года, представив разбивку по скорости хеширования, потребляемой мощности и потенциальной прибыльности..
Что следует учитывать при выборе оборудования для майнинга биткойнов
Биткойн-майнинг кардинально изменился с момента запуска сети Биткойн в 2009 году. В течение первых нескольких лет работы сети Биткойн добыча биткойнов могла выполняться практически на любом домашнем компьютере с относительно мощным процессором..
Однако по мере роста сети Биткойн вычислительные процессы, необходимые для защиты сети Биткойн, становились все более сложными, вынуждая майнеров переходить на более мощные графические процессоры, чтобы не отставать от спроса..
В конце концов, потребность в оборудовании с высокой хэш-мощностью – скоростью, с которой работает оборудование для майнинга, – привела к созданию специального оборудования ASIC. Узкоспециализированный характер оборудования ASIC позволяет майнерам биткойнов быстрее майнить, используя меньше электроэнергии..
Оборудование ASIC теперь необходимо для майнеров биткойнов. При выборе лучшего оборудования для майнинга биткойнов необходимо учитывать три основных фактора:
Цена:Цена оборудования для майнинга биткойнов зависит от операционной эффективности, надежности и вычислительной мощности. Как правило, более дешевое оборудование обеспечивает более низкую эффективность и более низкую прибыльность. Стоимость оборудования для майнинга должна быть включена в любой анализ прибыльности с учетом ожидаемого срока службы оборудования..
Оборудование для майнинга биткойнов, по сути, предназначено для преобразования электроэнергии в BTC. Если вы не знаете, как выбрать лучшее оборудование для майнинга биткойнов, лучше всего начать с энергоэффективности..
Скорость хеширования:Скорость хеширования – это скорость, с которой оборудование для майнинга биткойнов может выполнять интенсивные математические операции. Проще говоря, чем выше хешрейт оборудования, тем больше вероятность того, что майнер или пул майнинга, для которого работает оборудование, решит следующий блок в цепочке блоков Биткойн. Как правило, оборудование с более высокой скоростью хеширования стоит дороже..
В целом, лучший биткойн-ASIC – это самый экономичный и самый прибыльный ASIC. Разработка устройств ASIC быстро ускорилась за последнее десятилетие, при этом ежегодно выпускается новое оборудование, что часто делает старое оборудование устаревшим..
Вот лучшие ASIC для майнинга биткойнов в 2020 году:
1. Bitmain AntMiner S5
Bitmain Antminer S5 – не последнее предложение от пекинского производителя ASIC, но по-прежнему обеспечивает отличное соотношение цены и качества и эффективность. В отличие от более поздних моделей, таких как S7 и S9, AntMiner S5 использует более низкий источник питания – 115 вольт, потребляя в среднем 560 Вт..
Низкое энергопотребление S5 делает его идеальным ASIC для майнинга биткойнов начального уровня, способным обеспечить впечатляющую операционную эффективность. S5 генерирует скорость хеширования примерно 1 GH / s на каждые 0,51 Вт, что соответствует 0,51 J / GH..
S5 подходит как для майнеров-любителей, так и для домашних горнодобывающих предприятий начального уровня, с дополнительным преимуществом небольшого веса – чуть менее 2,5 кг. .
2. Bitmain AntMiner S7
Bitmain AntMiner S7 – еще одна старая модель из очень популярной линейки ASIC-устройств Bitmain, но сегодня она остается одним из самых популярных устройств в сети. Предлагая более низкое энергопотребление, чем S5, S7 широко распространен на китайских фермах по добыче биткойнов и может похвастаться впечатляющей адаптируемостью при использовании в сочетании с надежным источником питания, таким как APW3 мощностью 1600 Вт..
Хотя S7 действительно приносит разумную прибыль в зависимости от цен на электроэнергию, эффективность устройства зависит как от используемого источника питания, так и от температуры окружающей среды – S7 особенно чувствителен к окружающей среде, температура которой превышает 27 градусов Цельсия..
В целом S7 лучше всего подходит для майнеров, работающих в более прохладном климате, поскольку затраты на охлаждение могут значительно снизить рентабельность в более теплых регионах..
3. Bitmain AntMiner S9
Bitmain AntMiner, широко рекламируемый как самый эффективный и самый мощный биткойн-майнер на рынке, предлагает майнерам впечатляющую скорость хеширования 14 TH / s при удивительно низком энергопотреблении. .
Высокая хэш-мощность S9 обеспечивается тремя платами, на которых размещено 189 кораблей. В сочетании с блоком питания Antminer 1600 Вт, S9 дает вдвое большую эффективность, чем S7, при 0,1 Дж на гигахэш, при этом потребляемая мощность всего на 300 Вт больше, чем у предыдущей модели..
Ключевым недостатком S9 является высокая рабочая громкость – S9 не подходит для домашнего использования, поскольку прочная рама 4,7 кг имеет тенденцию увеличивать рабочий шум..
4. AntMiner T9
Выпущенный в августе 2017 года, AntMiner T9 остается одним из самых мощных устройств ASIC, доступных сегодня на рынке, а также одним из самых дорогих. T9 часто сравнивают с S9 с точки зрения производительности и эффективности, но он содержит некоторые заметные улучшения в качестве микросхемы, которые повышают стабильность оборудования..
Более поздняя партия AntMiner T9 потребляет около 1450 Вт, обеспечивая примерно 11,5 TH / s и КПД 0,126 J / GH. Анализ рентабельности, основанный только на производительности, ставит T9 ниже S9 с точки зрения прибыльности, но повышение стабильности делает T9 более надежным выбором для небольших горных работ..
5. AvalonMiner 741.
AvalonMiner 741, выпущенный в апреле 2017 года, предоставляет хобби и мелким биткойн-майнерам достаточно мощный майнер по доступной цене. Произведенный Canaan, 741 является значительным обновлением по сравнению с предыдущей моделью Avalon 721, объединяя новый дизайн охлаждения и более мощный набор микросхем..
Avalon 741 оснащен 88 микросхемами и новым механизмом охлаждения, который повышает эффективность воздушного потока внутри устройства, а также двойными радиаторами, установленными вокруг печатной платы. Майнер Canaan 741 2017 обеспечивает скорость хеширования 7,3 TH / s при уровне энергоэффективности 0,16 J / GH – гораздо более эффективно, чем другие ASIC-устройства в том же ценовом диапазоне..
6. Bitmain AntMiner L3+
Bitmain L3 + является одним из самых популярных ASIC-модулей в мире для майнеров Scrypt и ориентирован исключительно на добычу именно этого алгоритма. L3 + основан на чипе BM1485, который обеспечивает значительные улучшения по сравнению с набором микросхем, использовавшимся в предыдущей модели L3, – удваивая хешрейт и потребляемую мощность L3..
L3 обеспечивает скорость хеширования 504 MH / s при потребляемой мощности 800 Вт. Использование более высокого хешрейта с L3 + приводит к серьезному энергопотреблению, но более низкая цена устройства по сравнению с более дорогими моделями, такими как Innosilicon LTCMaster, делает L3 + лучшим майнером для Scrypt..
7. Bitmain AntMiner D3
Bitmain Antminer D3 является предшественником Bitmain D5 ASIC 2018, но является очень популярным устройством для майнеров, ориентированных на майнинг Dash – криптовалюты, которая изначально была разработана с учетом устойчивости к ASIC. D3 в настоящее время является самым эффективным майнером для майнинга Dash и предлагает серьезные конкурентные преимущества по сравнению с другими устройствами..
D3 обеспечивает скорость хеширования 19,3 ГХ / с при потребляемой мощности всего 1350 Вт. Реальный КПД D3 составляет 0,07 Дж / МГ. По сравнению с iBeLink DM384M, который имеет аналогичные требования к питанию и производит всего 384 MH / s, D3 остается более экономичным вариантом..
8. Dragonmint T1
Dragonmint T1, производимый Halong Mining, представляет собой впечатляюще мощный ASIC, обеспечивающий скорость 16TH / s при очень низком энергопотреблении. Потребители T1 0,015 Дж / ГХ, что по сравнению с потребляемой мощностью 0,098 Дж / ГХ Bitmain Antminer S9 обеспечивает значительное преимущество перед майнинг-сборками, ориентированными на Bitmain..
T1 интегрирует технологию ASICBoos, которая обеспечивает дополнительное повышение эффективности на 20 процентов при работе с алгоритмом Биткойн. Примечательно, что T1 использует набор микросхем DM8475, что обеспечивает более высокую прибыльность по сравнению с предложением Bitmain S9..
9. WhatsMiner M3X
WhatsMiner M3X производится компанией Pangolin Miner и обеспечивает индивидуальные функции для отдельных майнеров или майнинговых ферм, которые не ограничены высоким энергопотреблением и чрезвычайно высокой рабочей громкостью..
Хотя M3X не является идеальным вариантом для домашних майнеров-любителей, само устройство обеспечивает от 12 до 13 TH / s с потребляемой мощностью от 1900 Вт до 2100 Вт. Оснащенный технологией 28-нм микросхем ASIC, M3X питается от WhatPower P5, который, в частности, не работает при напряжении сети 110–120 В и требует для работы сетевого напряжения 180–240 В..
10. Авалон6
Avalon6 в настоящее время является лучшим биткойн-майнером для домашнего или хобби-майнинга биткойнов, обеспечивая впечатляющую функциональность с низким уровнем шума и разумным энергопотреблением по доступной цене..
Несмотря на то, что Avalon6 обеспечивает значительно более низкую скорость хеширования, чем Bitmains Antminer S7 или S9, на уровне 3,5 TH / s, чрезвычайно низкое звуковое излучение устройства вместе с массивом микросхем, состоящим из 80 18-нм чипов A3218, Avalon6 производит только 55 дБ шума в пределах 1,2. метров близость.
Стандартная частота 500 МГц Avalon6 может быть настроена с помощью регулятора частоты, что делает его идеальным для майнеров, которым требуется оборудование для майнинга биткойнов, которое эффективно работает со сложным контролем температуры или возможностями разгона..
Дополнительные соображения
Определение лучшего биткойн-майнера для ваших требований включает в себя тщательную оценку хешрейта любого данного майнера, требований к контролю температуры и потребляемой мощности. Стоимость электроэнергии в регионе, в котором вы будете эксплуатировать свое горнодобывающее оборудование, имеет решающее значение, поскольку она играет важную роль в расчете общей прибыльности..
Налоги на криптовалюту с майнинга
Также важно учитывать потенциальные налоговые последствия майнинга биткойнов. В зависимости от масштаба ваших усилий по добыче биткойнов и вашего географического положения, майнинг биткойнов может считаться коммерческой деятельностью или может приводить к налогообложению событий, когда вы избавляетесь от биткойнов, заработанных посредством майнинга..
Вы можете узнать, как именно обрабатывать вашу криптовалюту, полученную от майнинга, на ваши налоги здесь: Руководство по налогам на майнинг криптовалют.
Программное обеспечение для налогообложения криптовалюты
Если вы избавляетесь от биткойнов, полученных от майнинга на биржах криптовалют, вы можете использовать программное обеспечение для налогообложения криптовалют, такое как CryptoTrader.Tax, чтобы избавиться от стресса, связанного с налоговой отчетностью по криптовалюте. Используя CryptoTrader.Tax, можно импортировать все сделки, связанные с майнингом биткойнов, с любой конкретной биржи посредством бесшовной интеграции..
После того, как все ваши транзакции майнинга будут импортированы, CryptoTrader.Tax автоматически извлекает историческую справедливую рыночную стоимость каждой выплаты за майнинг и предоставляет вам отчет о доходах, который вы можете использовать с вашими налогами..
Вы можете узнать больше о том, как работает CryptoTrader.Tax здесь.
Другие лучшие инструменты
Узнайте больше о других ведущих криптовалютных продуктах:
- Лучшие криптоботы
- 5 лучших криптобирж
- 9 лучших криптовалютных кошельков (аппаратное обеспечение) & Программного обеспечения)
Sorry! The Author has not filled his profile.
En+ Group и BitRiver создают Bit+: СП по майнингу криптовалют
5 ноября 2020 года – En+ Group, ведущий мировой вертикально интегрированный производитель алюминия и электроэнергии, объявляет о сотрудничестве с компанией BitRiver, оператора крупнейшего в России центра колокейшна майнинга криптовалют. Партнеры создают совместное предприятие Bit+ для майнинга криптовалют с использование возобновляемой энергии. Первым проектом СП стал запуск площадки на 10 МВт. В планах – увеличить мощность объекта до 40 МВт.В рамках партнерства En+ Group обеспечит гарантированные поставки электричества площадке, а BitRiver займется ее операционным управлением. Объект расположен в непосредственной близости от центра обработки данных BitRiver в Братске, Иркутской области. Площадка состоит из мобильных платформ для майнинга (специально переоборудованных морских контейнеров, сопоставимых с полноценными майнинговыми центрами). В рамках первой фазы проекта запущены 14 платформ, каждая из которых вмещает 400 майнеров нового поколения S19 Pro (110 Th).
Михаил Хардиков, Руководитель энергетического бизнеса En+ Group:
«Мы активно поддерживаем развитие центров обработки данных в Иркутской области. Наши энергетические активы в регионе вырабатывают чистую и дешевую электроэнергию из возобновляемых источников. У нас есть резерв мощности, который мы готовы предоставить партнерам. Также важно, что низкая среднегодовая температура в регионе позволяет снизить энергопотребление центров, что повышает их эффективность и, одновременно, сокращает выбросы парниковых газов в атмосферу».
Игорь Рунец, генеральный директор дата-центра BitRiver:
«Наш стратегический партнер в России, компания En+ Group, обратилась к нам с запросом тестирования нового для себя направления — дата-центров под размещение устройств с высоким энергопотреблением. Совместным решением мы выбрали формат мобильной платформы, так как для тестирования бизнес-модели — это наиболее оптимальный вариант с точки зрения издержек на организацию и обслуживание бизнеса».
Сергей Серебренников мэр Братска:
«Привлечение инвестиций, создание новых рабочих мест — залог развития города и, как следствие, благополучия наших жителей. Мы приветствуем развитие инновационных направлений бизнеса в нашем городе и рады, что администрация Братска нашла в компании BitRiver надежного партнера. Мы и дальше будем поддерживать инициативы компании по расширению бизнеса, в том числе и совместные предприятия с En+ Group, Бит+, и совершенствовать условия по развитию инфраструктуры для ИТ-компаний».
О компании BitRiver:
Компания BitRiver, крупнейший оператор ЦОДов в России и СНГ, создана в 2017 году Игорем Рунцом. Штаб-квартира компании расположена в Москве, официальные представительства компании находятся в Китае, Японии, ОАЭ и США. Дата-центры компании специализируются на размещении оборудования с высоким энергопотреблением. В настоящее время суммарная мощность ЦОДов BitRiver составляет 110 МВт; к концу 2021 года показатель достигнет уровня в 260 МВт. BitRiver сотрудничает с крупнейшими майнинг-пулами в мире: Binance, BTC.com.
Полное руководство по оборудованию для горнодобывающей промышленности
Горные орудия — это оборудование, используемое для добычи из земли широкого спектра полезных ископаемых.
Добытые полезные ископаемые используются почти во всех потребительских товарах — от автомобилей до электроники, ювелирных изделий и т. Д. А такие полезные ископаемые, как уран и уголь, являются основными источниками энергии, на которые приходится 50% энергоснабжения США.
Все эти ресурсы добываются с помощью различных инструментов для добычи полезных ископаемых.
Прежде чем мы начнем определять ключевые инструменты добычи полезных ископаемых, важно понять различные типы добычи, для которых эти инструменты используются.
Вот меню, которое поможет вам сориентироваться в этом руководстве:
Обзор горнодобывающей отрасли
Горная промышленность подразделяется на две категории: открытая и подземная.
Тип полезных ископаемых и методы добычи, которые пытается извлечь горнодобывающая компания, напрямую влияют на то, какие инструменты горняки используют в своей работе.
Однако есть три этапа, которые одинаковы как для открытых, так и для подземных горных работ:
- Добыча. Добыча состоит из рытья, бурения или взрывных работ в земле для добычи полезных ископаемых.
- Погрузочно-разгрузочные работы. Обработка материалов состоит из сортировки материалов, отправки целевых минералов на участок обработки и отправки нерелевантных материалов на место хранения отходов.
- Обработка материалов. Обработка материалов — это процесс плавления, измельчения, измельчения или рафинирования минералов, превращение минералов в готовую продукцию для распределения.
Открытые разработки
Открытые горные работы используются для добычи полезных ископаемых, находящихся близко к поверхности земли.
К методам открытых горных работ относятся:
- Открытая добыча. Открытая добыча удаляет тонкие слои поверхностного материала, чтобы добраться до минерала. Слой над минералом называется покрывающим слоем и обычно состоит из почвы и горных пород. Этот метод открытой добычи обычно используется для добычи угля, лежащего у поверхности, и это метод, который используется для подготовки участка к открытой разработке.
- Добыча открытым способом. Добыча открытым способом — это метод, который включает бурение на поверхности земли для установки взрывчатых веществ.Эти взрывы создают большую яму для шахтеров, чтобы получить доступ к подстилающим камням. Этот метод добычи полезных ископаемых может использоваться для извлечения серебра.
- Разработка карьеров. Разработка карьеров — это процесс, при котором горняки режут блоки из твердого камня. Горняки также будут добывать побочные продукты этих твердых камней, такие как песок, гравий или мелкие камни. Карьеры доступны за счет открытых горных работ. Этот метод добычи полезных ископаемых обычно используется для добычи гранита, мрамора и других твердых камней.
- Добыча полезных ископаемых методом подземного выщелачивания. Добыча на месте в основном используется для извлечения урана, который используется в атомной энергетике. Этот метод добычи полезных ископаемых заключается в растворении минерала на месте без перемещения породы из поверхностных слоев.
- Россыпные разработки. Добыча россыпью используется для извлечения золота из песка или гравия с помощью поддонов и воды. Золото, которое имеет более высокую плотность, чем песок и гравий, тонет быстрее, что облегчает его сбор.
Карьер | Источник: Адам Роудс на Unsplash
Подземная добыча
Есть несколько полезных ископаемых, которые нельзя добыть открытым способом.
В этом случае будет использоваться подземная добыча. Из-за ограниченного характера подземной добычи процесс добычи отличается.
Подземная добыча состоит из:
- Взрывная добыча. Взрывная добыча, как бы это ни звучало, использует взрывчатые вещества для удаления слоев твердых горных пород, разрыхления горных пород и вскрытия участков подземных горных работ.
- Каменно-столбовые горные работы. Каменная и колонная добыча состоит из конструкции прямоугольных колонн, которые выдерживают вес потолка, в то время как горняки вычищают минералы вокруг колонн.Эту технику можно выполнить с помощью специального оборудования для подземных горных работ.
- Отступление горных работ. Отступающая добыча — это процесс удаления столбов из комнаты и добычи столбов. Этот метод подземной добычи стратегически удаляет столбы, извлекая оставшийся минерал из шахты. При снятии столбов мина рушится сама на себя. Это невероятно опасный метод подземных горных работ. Процесс снятия столба требует тщательного планирования, чтобы предотвратить травмы и смерть.
Соляная шахта | Источник: Szabolcs Molnar с сайта Pixabay
Типы горных инструментов
Для разных типов полезных ископаемых и различных технологий используются разные горные орудия. Существуют специальные инструменты для добычи мягких пород и специальные инструменты для твердых горных пород, точно так же, как есть специальные инструменты для методов добычи с поверхности и специальные инструменты для методов подземной добычи.
Рудники мягких пород, такие как шахты для добычи соли, угля, бокситов и поташа, не требуют использования взрывчатых веществ для добычи.Эти полезные ископаемые можно добывать только на специализированной технике.
Рудники твердых пород — например, те, которые созданы для добычи меди, золота, железа, свинца, платины, серебра, урана и цинка — требуют взрывчатых веществ для добычи. В этом случае гидравлические буры используются для сверления отверстий, в которые можно вставить взрывчатку, а затем взорвать их.
Какие инструменты носят с собой майнеры?
По сей день горняки все еще используют традиционные горные инструменты, такие как кирки, молотки, долота и лопаты, как для открытых, так и для подземных горных работ.
Помимо этих горных инструментов, у горняков всегда есть следующие средства индивидуальной защиты:
- Воздушные респираторные системы. Для дыхания чистым воздухом.
- Цоколь фары. Фонари, которые крепятся поверх защитного головного убора.
- Решения для обнаружения. Для поиска майнеров.
- Защита от падения. Набор средств безопасности для защиты шахтеров от падений.
- Средства защиты органов слуха. Для работы в шумных условиях.
- Шахтерская сумка. Пояс шахтера, обеспечивающий поддержку поясницы и несущий легкие аккумуляторные батареи, инструменты и самоспасатель.
- Защитные коммуникации. Беспроводная двусторонняя связь, а также двусторонний телефон для экстренных ситуаций.
- Защитные очки. Для защиты глаз.
- Защитный головной убор. Для защиты головы от падающего мусора и т. Д.
- Светоотражающая одежда. Мера безопасности, позволяющая легко увидеть шахтеров.
- Самоспасатели. Устройство индивидуальной аварийной защиты органов дыхания от окиси углерода и других вредных ядовитых газов.
Какие горные инструменты используются при разработке открытых месторождений?
Бурение взрывных скважинВзрывные скважины сверлят скважины в поверхности земли для размещения взрывчатых веществ.
Буровзрывной бур. Источник: Cat Models
. Экскаваторы роторныеЭкскаваторы роторные применяются в открытых горных выработках.Эти горные орудия непрерывно выкапывают, транспортируют и загружают материалы, выкапывая до 240 000 кубических тонн полезных ископаемых в день.
Роторный экскаватор | Источник: Thyssenkrupp
БульдозерыБульдозеры — это землеройные машины, которые перетаскивают грязь из одной местности в другую.
Бульдозер | Источник: Cat
Экскаваторы-драглайн ЭкскаваторыDragline используются при вскрышных работах на вскрышных работах. Массивная ковшовая система прикрепляется к большим стрелам и волочится по поверхности земли для земляных работ.Это одна из самых крупных наземных машин, используемых в любой отрасли.
Экскаватор-драглайн | Источник: Liebherr
Грейдеры Грейдеры используются для создания жизнеспособных дорог для карьерных самосвалов, чтобы они могли вывозить полезные ископаемые из шахты и поддерживать их прибыльность.
Грейдер | Источник: Cat
Шахтные комбайныШахтеры Highwall — это машины, которые добывают уголь из открытых пластов. Шахтеры с высокими забоями вращаются вверх и вниз по стене, измельчая минеральные отложения в стенах.Эти горные орудия также используются для разработки траншей.
Шахтный комбайн | Источник: Cat
Шахтные самосвалыШахтные самосвалы — это, по сути, большие самосвалы, используемые для добычи полезных ископаемых. Новые технологии позволили разработать полностью автономные карьерные самосвалы, которые используют LiDAR и радар для свободного передвижения по горному месту.
Шахтный самосвал | Источник: Cat
ЛопатыЛопаты используются для рытья и добычи битых пород и полезных ископаемых.
Лопата | Источник: Cat
Скреперы колесные тракторыСкреперы для колесных тракторов — еще один землеройный комбайн, который работает так же, как и плотницкий самолет. В отличие от бульдозеров, скреперы могут загружать и переносить материалы.
Скрепер для колесных тракторов | Источник: Cat
Какие горные инструменты используются при подземных горных работах?
Подъемники крановыеКрановые подъемники универсальны для подземных горных работ.Эти горные орудия можно использовать для загрузки взрывчатых веществ и других тяжелых грузов и оборудования.
Крановый подъемник | Источник: Vallee
Комбайны непрерывного действияКомбайны непрерывного действия используются в горных выработках в помещении и на колоннах и имеют большой вращающийся барабан с твердосплавными зубьями для очистки угля из пластов. Эти горные орудия могут добывать до пяти тонн угля в минуту и составляют примерно 45% подземной добычи угля. У них также есть конвейерные ленты, которые транспортируют уголь, что делает этот процесс автоматизированным с дистанционным управлением.
Комбайн непрерывного действия | Источник: Komatsu
Буровая установка для горных работ или буровая установка БурыJumbo или горные сверла используются для бурения скважин для взрывчатых веществ или для создания шахтных стволов, куда могут войти шахтеры.
Буровая установка Jumbo | Источник: Sandvik
Погрузчики и самосвалы Погрузчики и самосвалычрезвычайно компактны и маневренны, они разработаны специально для подземных шахт.Как следует из их названий, эти горные орудия загружают и уносят полезные ископаемые.
Погрузчики и самосвалы | Источник: Sandvik
Машины для разработки длинных забоевМашины для разработки длинных забоев — наиболее распространенные машины, используемые при подземной добыче угля. Эти горнодобывающие инструменты используются для строительства подземных галерей и туннелей, используя возможности машины для резки.
Машины для разработки длинных забоев | Источник: Victaulic
. Машины личного составаПерсональные машины перевозят горняков и их запасы по шахте в подземный рудник.
Машины кадровые | Источник: Рокион
УбежищаУбежища — это отдельные камеры безопасности для шахтеров, которые оснащены кислородом, пищей, водой и предметами гигиены на случай чрезвычайной ситуации. Эти камеры могут безопасно удерживать шахтеров от 96 часов до восьми дней.
Убежище | Источник: Strata Worldwide
. Каменные пылесосыКаменные пылесосы необходимы для предотвращения возгорания шахтных стволов.Пылесосы применяют инертную пыль или пыль с небольшим количеством горючих материалов, чтобы противостоять угольной пыли. Этот процесс особенно важен, когда происходят запланированные взрывы.
Шахтерская горная пыль | Источник: Wikiwand
Анкеры для кровлиКровельные анкеры укрепляют потолок шахты с помощью предохранительных домкратов, чтобы предотвратить провалы.
Анкерный болт | Источник: Advance Mining Solutions
. Совки Ковшииспользуются при горных выработках в помещении и на колоннах для погрузки полезных ископаемых на грузовики в подземной шахте.
Совки | Источник: Simmons Equipment Company
. Торкрет-машиныТоркрет-машины распыляют бетон вдоль стен и потолков шахтных туннелей, чтобы укрепить структурную целостность шахты или туннеля.
Торкрет-машины | Источник: Resource Erectors
. Маршрутные вагоныЧелночные вагоны транспортируют полезные ископаемые на конвейерные ленты при камерных и столбовых выработках. Эти инструменты перемещаются в самые отдаленные участки рудника.
Маршрутный вагон | Источник: Komatsu
Рельсы подземныеПодземные рельсы транспортируют горняков и материалы в шахту и из нее. Иногда майнерам может потребоваться час или больше, чтобы прибыть в рабочую зону.
Рельсы подземные | Источник: Mining Weekly
. Системы вентиляцииВентиляционные системы имеют решающее значение для присутствия рабочих на шахтах из-за вредной природы угля и, в частности, угольной пыли.Эти системы используются для обеспечения рабочих чистым воздухом и регулирования температуры под землей.
Система вентиляции | Источник: Groff Engineering
Важно отметить, что инструменты для подземных горных работ, которые работают в закрытых помещениях, не производят выбросов. Они специально сконструированы, чтобы иметь возможность перемещать тонны камней за раз в этих суровых условиях.
Топ-15 лучших бесплатных инструментов интеллектуального анализа данных: наиболее полный список
Полный список лучшего программного обеспечения и приложений для интеллектуального анализа данных (также известного как моделирование или анализ данных):
Интеллектуальный анализ данных служит основной цели обнаружения закономерностей среди больших объемов данных и преобразования данных в более точную / полезную информацию.
Этот метод использует специальные алгоритмы, статистический анализ, искусственный интеллект и системы баз данных. Он направлен на извлечение информации из огромных наборов данных и преобразование ее в понятную структуру для использования в будущем.
Наряду с основными службами, некоторые системы интеллектуального анализа данных предоставляют расширенные функции, включая хранение данных и процессы KDD (обнаружение знаний в базах данных).
Хранилище данных : Большое хранилище предметно-ориентированных, интегрированных, изменяющихся во времени данных, используемых для принятия управленческих решений.
KDD : процесс обнаружения наиболее полезных знаний из набора больших данных.
На рынке доступно множество инструментов интеллектуального анализа данных, но выбрать лучший из них непросто. Прежде чем вкладывать деньги в какое-либо собственное решение, необходимо учесть ряд факторов.
Все системы интеллектуального анализа данных обрабатывают информацию по-разному, поэтому процесс принятия решений становится еще более трудным. Чтобы помочь нашим пользователям в этом, мы перечислили ниже 15 лучших инструментов сбора данных на рынке, которые следует учитывать.
Список самых популярных инструментов и приложений для интеллектуального анализа данных
Поехали!
Здесь мы сравнили список бесплатных и коммерческих инструментов моделирования данных.
# 1) Xplenty
Xplenty предоставляет платформу с функциями для интеграции, обработки и подготовки данных для аналитики. С помощью Xplenty компании смогут максимально использовать возможности, предоставляемые большими данными, без вложений в соответствующий персонал, оборудование и программное обеспечение.Это полный набор инструментов для построения конвейеров данных.
Вы сможете реализовать сложные функции подготовки данных с помощью богатого языка выражений. Он имеет интуитивно понятный интерфейс для реализации ETL, ELT или решения репликации. Вы сможете организовывать и планировать конвейеры с помощью механизма рабочего процесса.
- Xplenty — это платформа интеграции данных для всех. Он предлагает варианты без кода и с низким кодом.
- Компонент API обеспечит расширенную настройку и гибкость.
- Он имеет функции для передачи и преобразования данных между базами данных и хранилищами данных.
- Он обеспечивает поддержку по электронной почте, в чате, по телефону и на онлайн-встречах.
Наличие: Лицензионные инструменты.
# 2) Рапид Майнер
Наличие: Открытый код
Rapid Miner — одна из лучших систем прогнозного анализа, разработанная компанией с тем же названием, что и Rapid Miner.Он написан на языке программирования JAVA. Он предоставляет интегрированную среду для глубокого обучения, интеллектуального анализа текста, машинного обучения и прогнозного анализа.
Инструмент может использоваться в широком спектре приложений, включая бизнес-приложения, коммерческие приложения, обучение, образование, исследования, разработку приложений, машинное обучение.
Rapid Miner предлагает сервер как в локальной, так и в публичной / частной облачной инфраструктуре. В его основе лежит модель клиент / сервер.Rapid Miner поставляется с фреймворками на основе шаблонов, которые обеспечивают быструю доставку с уменьшенным количеством ошибок (которые довольно часто встречаются в процессе написания кода вручную).
Rapid Miner состоит из трех модулей, а именно
- Rapid Miner Studio: Этот модуль предназначен для проектирования рабочего процесса, прототипирования, проверки и т. Д.
- Rapid Miner Server: для работы с моделями прогнозных данных, созданными в Studio .
- Rapid Miner Radoop: выполняет процессы непосредственно в кластере Hadoop для упрощения прогнозного анализа.
Нажмите Официальный сайт RapidMiner .
# 3) Оранжевый
Наличие: Открытый код
Orange — идеальный программный пакет для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Он лучше всего помогает визуализации данных и представляет собой компонентное программное обеспечение. Он был написан на языке вычислений Python.
Поскольку это программное обеспечение на основе компонентов, компоненты оранжевого цвета называются «виджетами». Эти виджеты варьируются от визуализации и предварительной обработки данных до оценки алгоритмов и прогнозного моделирования.
Виджеты предлагают основные функции, например
- Отображение таблицы данных и возможность выбора функций
- Чтение данных
- Обучение предикторов и сравнение алгоритмов обучения
- Визуализация элементов данных и т. Д.
Кроме того, Orange привносит более интерактивную и увлекательную атмосферу в скучные аналитические инструменты. Работать довольно интересно.
Данные, поступающие в Orange, быстро форматируются в соответствии с желаемым шаблоном, и их можно легко перемещать в нужное место, просто перемещая / переворачивая виджеты.Пользователи очень увлечены Orange. Orange позволяет пользователям принимать более разумные решения в короткие сроки, быстро сравнивая и анализируя данные.
Click Orange официальный сайт.
# 4) Weka
Наличие: Бесплатное ПО
Также известное как Waikato Environment — это программное обеспечение для машинного обучения, разработанное в Университете Вайкато в Новой Зеландии. Он лучше всего подходит для анализа данных и прогнозного моделирования.Он содержит алгоритмы и инструменты визуализации, поддерживающие машинное обучение.
Weka имеет графический интерфейс, который упрощает доступ ко всем его функциям. Он написан на языке программирования JAVA.
Weka поддерживает основные задачи интеллектуального анализа данных, включая интеллектуальный анализ данных, обработку, визуализацию, регрессию и т. Д. Он работает при условии, что данные доступны в форме плоского файла.
Weka может предоставлять доступ к базам данных SQL через подключение к базе данных и может дополнительно обрабатывать данные / результаты, возвращаемые запросом.
Click Официальный сайт WEKA .
# 5) KNIME
Доступность: Открытый исходный код
KNIME — лучшая платформа интеграции для анализа данных и отчетности, разработанная KNIME.com AG. Он основан на концепции модульного конвейера данных. KNIME состоит из различных компонентов машинного обучения и интеллектуального анализа данных, встроенных вместе.
KNIME широко используется в фармацевтических исследованиях. Кроме того, он отлично подходит для анализа данных о клиентах, анализа финансовых данных и бизнес-аналитики.
KNIME обладает замечательными функциями, такими как быстрое развертывание и эффективность масштабирования. Пользователи знакомятся с KNIME за гораздо меньшее время, и это сделало прогнозный анализ доступным даже для наивных пользователей. KNIME использует сборку узлов для предварительной обработки данных для анализа и визуализации.
Click KNIME официальный сайт.
# 6) Sisense
Наличие: Лицензия
Sisense — чрезвычайно полезное и наиболее подходящее программное обеспечение для бизнес-аналитики, когда речь идет о целях отчетности в организации.Он разработан одноименной компанией Sisense. Он обладает прекрасной способностью обрабатывать данные для малых и крупных организаций.
Он позволяет комбинировать данные из различных источников для создания общего репозитория и, кроме того, уточняет данные для создания подробных отчетов, которые совместно используются отделами для создания отчетов.
Sisense получила награду как лучшее программное обеспечение для бизнес-аналитики в 2016 году и по-прежнему занимает хорошие позиции.
Sisense генерирует отчеты с высокой степенью визуализации.Он специально разработан для нетехнических пользователей. Это позволяет перетаскивать объекты, а также виджеты.
Можно выбрать различные виджеты для создания отчетов в виде круговых диаграмм, линейных диаграмм, гистограмм и т. Д. В зависимости от цели организации. Отчеты можно детализировать, просто щелкнув для проверки подробностей и исчерпывающих данных.
Click Официальный сайт Sisense .
# 7) SSDT (инструменты данных SQL Server)
Наличие: Лицензия
SSDT — это универсальная декларативная модель, которая расширяет все этапы разработки базы данных в среде Visual Studio IDE.BIDS — это бывшая среда, разработанная Microsoft для анализа данных и предоставления решений для бизнес-аналитики. Разработчики используют SSDT-транзакцию — конструктивную возможность SQL для создания, обслуживания, отладки и рефакторинга баз данных.
Пользователь может работать напрямую с базой данных или может работать напрямую с подключенной базой данных, таким образом, предоставляя средства как на месте, так и за его пределами.
Пользователи могут использовать инструменты Visual Studio для разработки баз данных, таких как IntelliSense, инструменты навигации по коду и поддержку программирования через C #, Visual Basic и т. Д.SSDT предоставляет Table Designer для создания новых таблиц, а также редактирования таблиц в прямых базах данных, а также в подключенных базах данных.
Основываясь на BIDS, несовместимой с Visual Studio2010, появился SSDT BI, который заменил BIDS.
Click SSDT официальный сайт.
# 8) Apache Mahout
Наличие: Открытый код
Apache Mahout — это проект, разработанный Apache Foundation, который служит основной цели создания алгоритмов машинного обучения.Он ориентирован в основном на кластеризацию данных, классификацию и совместную фильтрацию.
Mahout написан на JAVA и включает библиотеки JAVA для выполнения математических операций, таких как линейная алгебра и статистика. Mahout постоянно растет, так как алгоритмы, реализованные внутри Apache Mahout, постоянно расширяются. Алгоритмы Mahout реализовали уровень выше Hadoop посредством шаблонов сопоставления / сокращения.
Для включения Mahout имеет следующие основные особенности:
- Расширяемая среда программирования
- Готовые алгоритмы
- Среда для математических экспериментов
- GPU выполняет вычисления для повышения производительности.
Click Mahout официальный сайт.
# 9) Oracle Data Mining
Наличие: Собственная лицензия
Компонент Oracle Advance Analytics, программное обеспечение для интеллектуального анализа данных Oracle предоставляет превосходные алгоритмы интеллектуального анализа данных для классификации, прогнозирования, регрессии и специализированной аналитики, которые позволяют аналитикам анализировать идеи, делать более точные прогнозы, ориентироваться на лучших клиентов, выявлять возможности перекрестных продаж и обнаруживать мошенничество .
Алгоритмы, разработанные внутри ODM, используют потенциальные сильные стороны базы данных Oracle. Функция интеллектуального анализа данных SQL может извлекать данные из таблиц, представлений и схем базы данных.
Графический интерфейс Oracle data miner представляет собой расширенную версию Oracle SQL Developer. Он предоставляет пользователям возможность прямого «перетаскивания» данных внутри базы данных, что дает лучшее понимание.
Click Официальный сайт Oracle Data Mining .
# 10) Погремушка
Наличие: Открытый код
Rattle — это инструмент интеллектуального анализа данных на основе графического интерфейса пользователя, который использует язык программирования R stats.Rattle демонстрирует статистические возможности R, предоставляя значительную функциональность интеллектуального анализа данных. Хотя Rattle имеет обширный и хорошо разработанный пользовательский интерфейс, он имеет встроенную вкладку кода журнала, которая генерирует дублирующийся код для любых действий, происходящих в графическом интерфейсе.
Набор данных, созданный Rattle, можно просматривать, а также редактировать. Rattle дает дополнительную возможность просматривать код, использовать его для различных целей и расширять код без ограничений.
Click Rattle Официальный сайт.
# 11) DataMelt
Наличие: Открытый код
DataMelt, также известный как DMelt, представляет собой среду вычислений и визуализации, которая предоставляет интерактивную структуру для анализа и визуализации данных. Он предназначен в основном для инженеров, ученых и студентов.
DMelt написан на JAVA и является многоплатформенной утилитой. Он может работать в любой операционной системе, совместимой с JVM (виртуальная машина Java).
Содержит научные и математические библиотеки.
Научных библиотек: Для рисования 2D / 3D графиков.
Математические библиотеки: Для генерации случайных чисел, подбора кривой, алгоритмов и т. Д.
DataMelt можно использовать для анализа больших объемов данных, интеллектуального анализа данных и статистического анализа. Он широко используется при анализе финансовых рынков, естественных науках и технике.
Щелкните официальный сайт DataMelt .
# 12) IBM Cognos
Наличие: Собственная лицензия
IBM Cognos BI — это интеллектуальный пакет, принадлежащий IBM, для составления отчетов и анализа данных, картирования оценок и т. Д.Он состоит из подкомпонентов, отвечающих конкретным требованиям организации, Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event studio и Workspace Advance.
- Cognos Connection: Веб-портал для сбора и обобщения данных на табло / отчетах.
- Query Studio: Содержит запросы для форматирования данных и создания диаграмм.
- Report Studio: Для создания управленческих отчетов.
- Analysis Studio: Для обработки больших объемов данных, понимания и выявления тенденций.
- Event Studio: Модуль уведомлений для синхронизации с событиями.
- Workspace Advanced: Дружественный интерфейс для создания индивидуальных и удобных документов.
Щелкните Официальный сайт Cognos .
# 13) IBM SPSS Modeler
Наличие: Собственная лицензия
IBM SPSS — это программный пакет, принадлежащий IBM, который используется для интеллектуального анализа данных и текстовой аналитики для построения прогнозных моделей.Первоначально он был произведен SPSS Inc., а затем приобретен IBM.
SPSS Modeler имеет визуальный интерфейс, который позволяет пользователям работать с алгоритмами интеллектуального анализа данных без необходимости программирования. Он устраняет ненужные сложности, возникающие при преобразовании данных, и упрощает использование прогнозных моделей.
IBM SPSS поставляется в двух редакциях, основанных на характеристиках
- IBM SPSS Modeler Professional
- IBM SPSS Modeler Premium — содержит дополнительные функции текстовой аналитики, объектной аналитики и т. Д.
Нажмите Официальный сайт SPSS Modeler .
# 14) SAS Data Mining
Наличие: Собственная лицензия
Система статистического анализа(SAS) — это продукт института SAS, разработанный для аналитики и управления данными. SAS может добывать данные, изменять их, управлять данными из разных источников и выполнять статистический анализ. Он предоставляет графический интерфейс для нетехнических пользователей.
SAS data miner позволяет пользователям анализировать большие данные и получать точную информацию для своевременного принятия решений.SAS имеет хорошо масштабируемую архитектуру распределенной обработки памяти. Он хорошо подходит для интеллектуального анализа данных, интеллектуального анализа текста и оптимизации.
Щелкните официальный сайт SAS .
# 15) Терадата
Наличие: Лицензия
Teradata часто называют базой данных Teradata. Это корпоративное хранилище данных, которое содержит инструменты управления данными вместе с программным обеспечением для интеллектуального анализа данных. Его можно использовать для бизнес-аналитики.
Teradata используется для анализа данных компании, таких как продажи, размещение продукта, предпочтения клиентов и т. Д., Он также может различать «горячие» и «холодные» данные, что означает, что они помещают менее часто используемые данные в секцию медленного хранения.
Teradata работает по архитектуре «ничего не разделять», поскольку ее серверные узлы имеют собственную память и возможности обработки.
Щелкните официальный сайт Teradata .
# 16) Доска
Наличие: Собственная лицензия
Board часто называют набором инструментов Board.Это программное обеспечение для бизнес-аналитики, аналитики и управления производительностью компании. Это лучший инструмент для компаний, стремящихся улучшить процесс принятия решений. Board собирает данные из всех источников и оптимизирует их для создания отчетов в предпочтительном формате.
Board имеет самый привлекательный и полный интерфейс среди всех программ бизнес-аналитики в отрасли. Board предоставляет возможность выполнять многомерный анализ, контролировать рабочие процессы и отслеживать планирование производительности.
Click Board официальный сайт.
# 17) Dundas BI
Наличие: Лицензия
Dundas — еще один отличный инструмент для панели управления, отчетности и анализа данных. Dundas довольно надежен благодаря быстрой интеграции и быстрому анализу. Он предоставляет неограниченные шаблоны преобразования данных с привлекательными таблицами, диаграммами и графиками.
Dundas BI обеспечивает фантастическую возможность доступа к данным на многих устройствах с надежной защитой документов.
Dundas BI помещает данные в четко определенные структуры определенным образом, чтобы упростить обработку для пользователя. Он состоит из реляционных методов, которые облегчают многомерный анализ и фокусируются на критически важных для бизнеса вопросах. Поскольку он генерирует надежные отчеты, он снижает затраты и устраняет необходимость в другом дополнительном программном обеспечении.
Щелкните официальный сайт Dundas BI .
Помимо вышеупомянутых 15 лучших инструментов, есть несколько других инструментов, которые достаточно близко попадают в топ-список и являются лучшими кандидатами для упоминания вместе с топ-15.
Дополнительные инструменты
№ 18) Intetsoft
Intetsoft — это аналитическая панель инструментов и инструмент для создания отчетов, который обеспечивает итеративную разработку отчетов / представлений данных и генерирует отчеты с точностью до пикселя.
Click IntetSoft Официальный сайт.
№ 19) KEEL
KEEL означает извлечение знаний на основе эволюционного обучения. Это инструмент JAVA для выполнения различных задач по обнаружению данных.Он основан на графическом интерфейсе.
Click KEEL официальный сайт.
# 20) R Интеллектуальный анализ данных
R — это бесплатная программная среда для выполнения статистических вычислений и графики. Он широко используется в академических, исследовательских, инженерных и промышленных приложениях.
Click R Официальный сайт DataMining .
# 21) h3O
h3O — еще одно отличное программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа больших данных. Он используется для анализа данных, хранящихся в прикладных системах облачных вычислений.
Click h3O официальный сайт.
# 22) Qlik Sense
Qlik Sense — это система бизнес-аналитики с красивым интерфейсом, завораживающим пользователя. В него также включены расширенные функции. Он обеспечивает интеграцию данных путем объединения нескольких источников данных и выполнения их анализа.
Click Официальный сайт Qlik Sense .
# 23) Birst
Birst — это веб-решение для бизнес-аналитики, которое объединяет различные команды, участвующие в принятии обоснованных решений.Он предоставляет децентрализованным пользователям централизованную среду для расширения модели данных без риска для управления данными.
Щелкните официальный сайт Birst .
№ 24) ELKI
Программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для исследования алгоритмов и кластерного анализа. ELKI написан на JAVA. Он предоставляет большой набор алгоритмов для упрощения оценки.
Click Официальный сайт ELKI .
№ 25) SPMF
SPMF — это библиотека с открытым исходным кодом, специализирующаяся на интеллектуальном анализе данных.Написано на JAVA.
Он содержит алгоритмы интеллектуального анализа данных, которые легко интегрируются с другим программным обеспечением Java.
Click SPMF официальный сайт.
# 26) GraphLab
GraphLab — это высокопроизводительное программное обеспечение для вычислений на основе графов, написанное на C ++. Он используется для выполнения широкого круга задач интеллектуального анализа данных.
Click Официальный сайт GraphLab .
# 27) Молоток
Mallet — удобный инструмент для обработки естественного языка, кластерного анализа, классификации и извлечения данных.Это программное обеспечение с открытым исходным кодом на основе JAVA.
Click Mallet официальный сайт.
# 28) Alteryx
Alteryx — это платформа для сбора, уточнения и анализа данных. Он предоставляет инструменты перетаскивания для построения аналитических рабочих процессов.
Click Alteryx Официальный сайт.
# 29) Mlpy
Mlpy — это аббревиатура от Python для машинного обучения. Он предоставляет широкие методы машинного обучения для решения проблем и направлен на поиск разумного решения.Это мультиплатформенное программное обеспечение с открытым исходным кодом. Работает с Python.
Click Mlpy Официальный сайт.
Заключение
Прежде чем принять окончательное решение о том, какой инструмент интеллектуального анализа данных купить, пользователь должен изучить бизнес-требования. Вопросы, например, соответствует ли инструмент поведению клиентов?
Способствует ли это повышению эффективности? Соответствует ли это системе и управлению? Принесет ли это нечто новое, чего раньше не было? Это должно быть хорошо продумано, и только после того, как будут найдены подходящие ответы на все эти вопросы, пользователь должен приступить к принятию решения.
Как вы думаете, мы упустили какой-нибудь из ваших любимых инструментов?
25 лучших инструментов и программного обеспечения для интеллектуального анализа данных (обновление за декабрь 2021 г.)
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 выгоды для бизнеса.
Для интеллектуального анализа данных доступно множество полезных инструментов. Ниже приводится тщательно подобранный список 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.
Лучшие инструменты интеллектуального анализа данных (бесплатное / платное программное обеспечение)
1) Интеллектуальный анализ данных SAS
Система статистического анализаявляется 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.
Характеристики:
- Инструменты интеллектуального анализа данных SAS помогают анализировать большие данные
- Это идеальный инструмент для интеллектуального анализа данных, интеллектуального анализа текста и оптимизации.
- SAS предлагает архитектуру распределенной обработки памяти, которая хорошо масштабируется
Ссылка для скачивания: https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.html
2) Терадата
Teradata — это открытая система обработки с массовым параллелизмом для разработки крупномасштабных приложений для хранилищ данных. Teradata может работать на серверной платформе Unix / Linux / Windows.
Характеристики:
- 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-Программирование
R — это 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,
- Предоставляет набор операторов для вычислений на массивах, в частности, на матрицах,
- Обеспечивает согласованный, интегрированный набор инструментов больших данных для анализа данных.
- Он предоставляет графические возможности для анализа данных, которые отображаются на экране или в печатном виде.
Ссылка для скачивания: https: // www.r-project.org/
4) ПЛАТА
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.
Характеристики:
- 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) Дундас
Dundas — это готовый к работе инструмент интеллектуального анализа данных, который можно использовать для создания и просмотра интерактивных панелей мониторинга, отчетов и т. Д. Вы можете развернуть Dundas BI в качестве центрального портала данных для организации.
Характеристики:
- Серверное приложение с полной функциональностью продукта
- Интеграция и доступ ко всем источникам данных
- Настраиваемая визуализация данных
- Интеллектуальные инструменты перетаскивания
- Визуализировать данные 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 в стиле Intelligence — это полезная платформа для интеллектуального анализа данных.Это позволяет быстро и гибко преобразовывать данные из различных источников.
Характеристики:
- Он помогает получить доступ к структурированным и частично структурированным 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 интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом. Он используется для анализа данных, хранящихся в прикладных системах облачных вычислений.
Характеристики:
- h3O позволяет использовать вычислительную мощность распределенных систем и вычисления в памяти
- Позволяет быстро и легко внедрить в производство с использованием Java и двоичного формата.
- Помогает использовать такие языки программирования, как R,
- Python и другие, чтобы построить модель в h3O
- Распределенная обработка в памяти
Ссылка для скачивания: https://www.h3o.ai/
8) Qlik
Qlik — инструмент интеллектуального анализа и визуализации данных. Он также предлагает панели мониторинга и поддерживает несколько источников данных и типов файлов.
Характеристики:
- Интерфейсы перетаскивания для создания гибких интерактивных визуализаций данных
- Мгновенно реагируйте на взаимодействия и изменения.
- Поддерживает несколько источников данных и типов файлов
- Это обеспечивает легкую защиту данных и контента на всех устройствах.
- Он 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.
Характеристики:
- Разрешить несколько методов управления данными
- GUI или пакетная обработка
- Интегрируется с внутренними базами данных
- Интерактивные панели управления с общим доступом
- Предиктивная аналитика больших данных
- Обработка удаленного анализа
- Фильтрация, объединение, объединение и агрегирование данных
- Создание, обучение и проверка прогнозных моделей
- Отчеты и запущенные уведомления
Ссылка для скачивания: https: // my.Rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
10) Oracle BI
Oracle BI — это система машинного обучения и визуализации 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.
Характеристики:
- Помогает выстроить непрерывные рабочие процессы обработки данных
- Смешивание данных из любого источника
- Позволяет агрегировать, сортировать, фильтровать и объединять данные на локальном компьютере, в базе данных или в распределенных средах больших данных.
- Создание моделей машинного обучения для классификации, регрессии и уменьшения размерности
Ссылка для скачивания: https://www.knime.com/software-overview
12) Танагра
Tangra — это бесплатный инструмент интеллектуального анализа данных в учебных и исследовательских целях. Он предлагает различные методы интеллектуального анализа данных, от статистического обучения, анализа данных и машинного обучения.
Характеристики:
- Предлагает простое в использовании программное обеспечение для интеллектуального анализа данных для исследователей и студентов.
- Он позволяет пользователю добавлять свои методы интеллектуального анализа данных.
Ссылка для скачивания: https://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/en/tanagra.html
13) Решатель
XLminerSolver — это простой в использовании инструмент интеллектуального анализа данных профессионального уровня для визуализации, прогнозирования и интеллектуального анализа данных в Excel. Он предлагает полный набор функций подготовки данных для импорта и очистки ваших данных.
Характеристики:
- 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.
Характеристики:
- Позволяет создавать интерактивные информационные панели без технических навыков
- Создайте единую версию истины с бесшовными данными
- Объедините несвязанные данные в одном централизованном месте
- Восточный перетаскиваемый пользовательский интерфейс
- Позволяет получить доступ к информационным панелям даже в мобильном устройстве
- Захватывающая визуализация
- Определяет критические метрики с помощью фильтрации и вычислений
- Обрабатывает крупномасштабные данные на одном сервере.
Ссылка для скачивания: https: // www.sisense.com/
15) Data Melt
DataMelt — это бесплатный инструмент для числовых вычислений, математики, анализа 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 на 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.
- Позволяет легко и объективно 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.
Характеристики:
- Разрешает анализ ассоциативных правил
- Поддерживает последовательный анализ шаблонов и последовательных правил
- Предлагает высокопроизводительный анализ паттернов,
- Майнинг временных рядов.
- Поддержка сложного 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.
Характеристики:
- Аналитика для среднего бизнеса
- Позволяет проводить специальный анализ.
- Предлагает быструю аналитическую обработку в режиме онлайн
- Автоматическая отчетность по расписанию
- Полностью настраиваемая приборная панель
Ссылка для скачивания: https: // www.alteryx.com/
19) Энтерпрайз Майнер
Enterprise Miner — это программное обеспечение SAS, которое предлагает вам и передовые алгоритмы, разработанные, чтобы помочь вам решать самые серьезные проблемы, и предлагает лучшие решения для вашего бизнеса.
Характеристики:
- Помогает повысить точность прогнозов. Делитесь достоверными результатами
- Простой в использовании графический интерфейс и пакетная обработка
- Расширенное прогнозное и описательное моделирование
- Предлагает Автоматизированный скоринг
- Автоматизация развертывания и оценки модели
Ссылка для скачивания: https: // www.sas.com/en_us/software/enterprise-miner.html
20) Часы данных
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.
Характеристики:
- Функция перетаскивания позволяет пользователям создавать индивидуальное представление данных
- Выявление торговых аномалий
- Анализируйте, как альтернативные сценарии повлияют на производительность, используя исторические данные
Ссылка для скачивания: https: // www.datawatch.com/in-action/panopticon-streaming-analytics-platform/
21) Продвинутый майнер
Продвинутый майнер — полезный инструмент для обработки, анализа и моделирования данных. Его удобный интерфейс рабочего процесса позволяет вам исследовать различные типы данных.
Характеристики:
- 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) Аналитический решатель
ВAnalytic Solver можно бесплатно 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 помощью формул Excel.
Ссылка для скачивания: https://www.solver.com/products-overview
23) PolyAnalyst
PolyAnalyst — это инструмент интеллектуального анализа и анализа данных для извлечения практических знаний, скрытых и фактически структурированных в данных.
Характеристики:
- Помогает получить доступ к данным из разных 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 понимание
Ссылка для скачивания: https://www.megaputer.com/polyanalyst/
24) Цивис
Civis дает вам возможность принимать обоснованные решения с учетом данных специалистов и рынка решений.Это позволяет вашей команде эффективно сотрудничать и быстрее находить решения.
Характеристики:
- Предлагает архитектуру, продукты и процессы, которые помогут вам защитить ваши данные.
- Вы можете настроить с помощью библиотеки модулей приема данных и ETL.
- Напишите код в сценарии, предлагает 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 интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования. Система отличается интуитивно понятным руководством пользователя, продуманной реализацией.
Характеристики:
- Идеальная платформа для проектной среды для целенаправленной работы
- Специальные рабочие процессы, которые позволяют предлагать целенаправленную навигацию
- Четкие шаги рабочего процесса с проверенными настройками по умолчанию
- Ветвление рабочего процесса, позволяющее создавать варианты 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.
💻 Какие инструменты интеллектуального анализа данных являются лучшими?
Вот список некоторых из лучших инструментов интеллектуального анализа данных:
- SAS Data Mining
- Терадата
- R-Программирование
- СОВЕТ
- Дундас
- Inetsoft
- h3O.AI
- Qlik
⚡ Почему важен интеллектуальный анализ данных?
Data Mining позволяет преобразовывать необработанные данные в полезную информацию для ускорения роста бизнеса. Это помогает предприятиям выявлять закономерности и тенденции среди своих клиентов для увеличения продаж за счет разработки более совершенной маркетинговой стратегии и снижения затрат.
✅ Как работает интеллектуальный анализ данных?
Процесс интеллектуального анализа данных состоит из следующих этапов:
- Понимание бизнеса
- Понимание данных
- Подготовка данных
- Преобразование данных
- Моделирование
- Оценка
- Развертывание
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 предприятиям 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
- MonkeyLearn | Инструменты интеллектуального анализа текста без кода
- RapidMiner | Перетаскивание рабочих процессов или интеллектуального анализа данных в Python
- Oracle Data Mining | Модели интеллектуального анализа данных
- IBM SPSS Modeler | Платформа прогнозной аналитики для специалистов по данным
- Weka | Программное обеспечение с открытым исходным кодом для интеллектуального анализа данных
- Knime | Готовые компоненты для проектов интеллектуального анализа данных
- h3O | Библиотека с открытым исходным кодом, предлагающая интеллектуальный анализ данных на Python
- Orange | Набор инструментов для интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом
- Apache Mahout | Идеально подходит для комплексного и крупномасштабного интеллектуального анализа данных
- 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 со своими существующими инструментами для выполнения интеллектуального анализа данных в реальном времени.
Начните немедленно с предварительно обученных моделей интеллектуального анализа текста, таких как анализатор тональности ниже, или создайте индивидуальное решение для удовлетворения более специфических потребностей бизнеса.
Тест с вашим собственным текстом
Их обслуживание клиентов было ужасным.Я был в ожидании 2 часа! Classify TextMonkeyLearn 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 отрицательных отзывов в социальных сетях и предоставления детальной информации, которая помогает принимать более правильные решения.
С помощью MonkeyLearn вы также можете подключить 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 выявлять закономерности, выбросы и тенденции в 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 обнаруживать 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 загрузить 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. В финансовой индустрии, например, к распространенным вариантам использования относятся кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и оценка 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 решетчатые 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, включающих огромные объемы 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 пробная версия бесплатного 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.
15 лучших инструментов интеллектуального анализа данных для обнаружения закономерностей и корреляций
Считается, что аналитика и информатика данных обладают огромным потенциалом для решения задач сегодняшних организаций. Данные — это новая революция, и организации должны принять их, чтобы быть готовыми к будущему.Передовые и инновационные технологии в области хранения данных, интеллектуального анализа данных и анализа данных упростили использование данных для принятия решений на основе данных.
Инструменты интеллектуального анализа данных очень важны и помогают организациям анализировать поведение клиентов, делать прогнозы, выявлять тенденции и обнаруживать скрытые закономерности в данных. Существует множество инструментов для интеллектуального анализа данных, которые можно использовать, чтобы раскрыть потенциал данных для создания среды на основе данных. Некоторые инструменты интеллектуального анализа данных требуют минимального опыта программирования, в то время как некоторые из них можно использовать бесплатно и вообще не требуют опыта программирования.Чтобы использовать эти инструменты интеллектуального анализа данных, вам потребуются только навыки работы с данными и понимание, которые помогут вам детализировать данные и лучше понять их.
Прежде чем мы познакомимся с лучшими инструментами интеллектуального анализа данных, доступными на рынке, давайте посмотрим, что такое интеллектуальный анализ данных.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Data Mining — это процесс извлечения и обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием методов статистики, машинного обучения и баз данных. Это первый шаг к преобразованию необработанных данных в значимую информацию.Основная цель интеллектуального анализа данных — извлечь информацию из набора данных и подготовить понятную структуру, чтобы ее можно было использовать в дальнейшем.
Хорошее чтение: что такое интеллектуальный анализ данных? Понимание в 200 словах
Он известен как этап анализа процесса «Обнаружение знаний в базах данных». Он включает в себя такие задачи, как поиск аномалий, кластерный анализ, предварительная обработка данных, рассмотрение сложности, управление данными, последовательный анализ шаблонов и анализ ассоциативных правил.
Вот список самых популярных программ и инструментов для интеллектуального анализа данных.
Популярные инструменты интеллектуального анализа данных
- Oracle Data Mining
- RapidMiner
- Оранжевый
- IBM SPSS Modeler
- Века
- КНИМ
- Погремушка
- SAS Data Mining
- Интеллектуальный анализ данных SQL Server
- Танагра
- ELKI
- Sisense
- Анаконда
- DataMelt
- Терадата
Oracle Data Mining:
Oracle Data Mining является частью Oracle Database Enterprise Edition .Он предлагает множество алгоритмов интеллектуального анализа и анализа данных для ассоциации, регрессии, обнаружения аномалий, выбора функций, классификации и прогнозирования.
Он включает интеллектуальный анализ данных в базе данных Oracle. Это означает, что нет необходимости извлекать и передавать данные в отдельные инструменты или места, или на специализированные серверы. Интегрированный подход ODM помогает организациям эффективно управлять данными и обнаруживать закономерности, тенденции и идеи на основе данных. В ODM задачи интеллектуального анализа данных могут выполняться асинхронно как часть конвейеров обработки базы данных.
ODM широко используется в базе данных Oracle и позволяет пользователю использовать все аспекты технологического стека Oracle как часть приложения. Это очень популярный и один из мощных инструментов интеллектуального анализа данных, предлагающий алгоритмы интеллектуального анализа и анализа данных для обнаружения новых идей, выявления тенденций и прогнозирования поведения клиентов.
RapidMiner:
RapidMiner — популярная программная платформа для обработки данных, которая предлагает интегрированную среду для подготовки данных, интеллектуального анализа текста, прогнозной аналитики, глубокого обучения и машинного обучения.Он разработан на основе модели с открытым ядром и используется специалистами по обработке данных по всему миру.
Ранее он назывался YALE (Еще одна учебная среда). RapidMiner предлагает мощные возможности интеллектуального анализа данных и машинного обучения, используемые ведущими мировыми организациями и брендами для анализа данных и машинного обучения.
RapidMiner получил множество одобрений со стороны сообщества специалистов по анализу данных и таких популярных фирм, как Forrester, Gartner, G2 Crowd и т. Д. Это комплексная платформа для анализа данных, предлагающая решения для подготовки данных, операций с моделями и машинного обучения для различных отраслевых вертикалей.Он доказал, что помогает организациям лучше понимать данные, увеличивать прибыль, сокращать расходы и избегать рисков.
Оранжевый:
Orange — это набор инструментов для визуализации данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом. Он предлагает набор мощных, многофункциональных и интерактивных средств визуализации данных с помощью простых в использовании интерфейсов и разнообразных виджетов визуализации. Он идеально подходит для начинающих, студентов и ученых. Благодаря встроенным алгоритмам машинного обучения, функциям предварительной обработки данных, надстройкам для интеллектуального анализа текста, прогнозного моделирования и визуализации данных Orange широко используется профессионалами в области данных без необходимости изучения какого-либо языка программирования.Вам потребуются базовые знания концепций и алгоритмов интеллектуального анализа данных и науки о данных для лучшего понимания данных.
В Orange доступны различные виджеты и расширения, с помощью которых аналитики данных могут использовать этот инструмент для решения широкого круга задач.
IBM SPSS Modeler:
IBM SPSS Modeler — это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных и текстовой аналитики, разработанное IBM. Его простой в использовании визуальный интерфейс позволяет пользователям использовать статистические алгоритмы и алгоритмы интеллектуального анализа данных без или с небольшим опытом программирования.Он используется для построения прогнозных моделей и выполнения аналитических задач. Это устраняет ненужные сложности в процессе преобразования данных. Его можно использовать для обнаружения и предотвращения мошенничества, клиентской аналитики, управления рисками, улучшения качества здравоохранения, управления качеством и т. Д.
Он доступен в двух отдельных редакциях IBM — SPSS Modeler Professional и SPSS Modeler Premium.
Weka:
Weka — это аббревиатура от Waikato Environment for Knowledge Analysis.
Он был разработан Университетом Вайкато, Новая Зеландия. Это бесплатное и простое в использовании программное обеспечение для интеллектуального анализа данных предлагает набор инструментов и алгоритмов для анализа данных и прогнозного моделирования. Он полностью реализован на Java и работает практически на любой вычислительной платформе. Weka содержит набор методов предварительной обработки данных и моделирования. Он используется для задач интеллектуального анализа данных, таких как кластеризация, регрессия, классификация и предварительная обработка данных. Простота использования, интуитивно понятный графический интерфейс и обширный набор алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения делают его широко используемым инструментом интеллектуального анализа данных среди профессионалов в области данных.
Он также используется в компоненте интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики Pentaho Business Intelligence Suite.
КНИМ:
Konstanz Information Miner (KNIME) — это платформа для анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом. Он был разработан группой инженеров Констанцкого университета. Он написан на Java и использует механизм расширения для предоставления дополнительных функций через плагин. Он включает модули для интеграции данных, преобразования данных, интеллектуального анализа данных, анализа и аналитики.Это комплексная платформа для задач науки о данных и машинного обучения, которая помогает организациям контролировать свои данные и выполнять различные анализы данных для обнаружения аномалий, выявления рисков и прогнозирования тенденций, а также управления клиентами.
Погремушка:
Rattle — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, предлагающее графический пользовательский интерфейс (GUI) для интеллектуального анализа данных с использованием языка программирования R. Это популярный статистический пакет, который используется в различных департаментах и других организациях по всему миру для анализа данных.
Он предоставляет функции для статистического анализа, создания моделей, моделей машинного обучения, исследовательского анализа данных и визуализации графических данных. Все взаимодействия через графический интерфейс фиксируются в виде сценария R и могут выполняться в R без использования интерфейса Rattle.
SAS Data Mining:
SAS расшифровывается как система статистического анализа.
SAS является старейшим лидером в Магическом квадранте Gartner для платформ обработки данных и машинного обучения за восемь лет своего существования.Благодаря простым в использовании интерфейсам с возможностью перетаскивания и перетаскивания, SAS упростил организациям лучшее понимание данных, выполнение расширенной аналитики, визуализацию данных и упрощение подготовки данных.
Это пакет статистического программного обеспечения, разработанный институтом SAS для интеллектуального анализа данных, модификации, управления данными, аналитики и визуализации данных.
SAS Enterprise Miner — это инструмент расширенной аналитики и интеллектуального анализа данных, предназначенный для помощи пользователям в разработке описательных и прогнозных моделей. SAS Enterprise Miner не является бесплатной версией и используется большим количеством компаний по всему миру для создания более совершенных и точных моделей прогнозирования наиболее прибыльных возможностей.
Это идеальный инструмент для интеллектуального анализа данных, анализа текста и оптимизации.
Интеллектуальный анализ данных SQL Server:
SQL Server в основном используется как средство хранения данных во многих организациях. Благодаря прогрессу в хранении данных и управлении ими, SQL-сервер предлагает несколько функций интеллектуального анализа данных, которые можно использовать для различных операций интеллектуального анализа данных.
SQL Server Data Mining предлагает девять алгоритмов интеллектуального анализа данных для классификации, оценки, кластеризации, прогнозирования, определения последовательности и ассоциации.Он также включает несколько стандартных алгоритмов, таких как модели кластеризации EM и K-средних, логистическая регрессия и линейная регрессия, деревья решений и многое другое.
SQL Server Data Mining теперь доступен как машинное обучение SQL Server. Он позволяет пользователю выполнять сценарии Python и R в базе данных, а также развертывать модели машинного обучения в базе данных для подготовки и очистки данных.
Танагра:
Tanagra — это бесплатный набор программного обеспечения для машинного обучения для исследовательских и академических целей.Он поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных, таких как визуализация, регрессия, факторный анализ, классификация, кластеризация и интеллектуальный анализ ассоциативных правил. Он широко используется во франкоязычных университетах и исследованиях. Этот проект является преемником SIPINA, который реализует различные алгоритмы контролируемого обучения.
Он действует скорее как экспериментальная платформа и позволяет пользователям добавлять свои собственные методы интеллектуального анализа данных и сравнивать характеристики с другими. Это бесплатный мощный инструмент интеллектуального анализа данных, которым пользуются начинающие разработчики, студенты, исследователи и профессионалы в области данных.
ЭЛКИ:
ELKI — это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, написанное на Java. Он был разработан для использования в исследованиях и обучении. В центре внимания ELKI — неконтролируемые методы кластерного анализа и обнаружения выбросов. Его используют исследователи, специалисты по анализу данных и студенты. В этой платформе алгоритмы интеллектуального анализа данных и задачи управления разделены, поэтому возможна независимая оценка. Он открыт для произвольных типов данных, мер, форматов файлов или расстояния. Он предлагает большой набор алгоритмов с высокой степенью параметризации для простой и объективной оценки алгоритмов.
Sisense:
Sisense — это программное обеспечение для бизнес-аналитики и анализа больших данных, которое также предлагает функции для подготовки, запроса и визуализации наборов данных. Sisense’s Insight Miner использует методы и алгоритмы машинного обучения, чтобы предоставлять пользователям скрытые возможности анализа данных.
Sisense — это ведущая платформа облачной аналитики, предлагающая широкий спектр функций для управления, мониторинга и визуализации данных, позволяющих получать важные бизнес-идеи. Продукты и услуги Sisense широко используются в мире данных, и это одна из ведущих платформ бизнес-аналитики и аналитики на рынке.
Анаконда:
Anaconda — это колыбель науки о данных Python. Это самая популярная в мире платформа для обработки данных. Это распространение языков программирования Python и R для обработки данных, приложений машинного обучения, крупномасштабной обработки данных и прогнозной аналитики.
Он поставляется со многими из самых популярных и полезных инструментов для анализа данных. Это исключительно большое и процветающее сообщество специалистов по обработке данных с большим количеством пакетов и активными пользователями.Anaconda предлагает индивидуальные, командные и корпоративные версии. В его облачном репозитории доступно более 7500 пакетов. Отлично подходит для глубоких моделей и нейронных сетей.
DataMelt:
DataMelt — это программа для научных вычислений, анализа и визуализации данных. Он используется для подбора кривой, интеллектуального анализа данных и статистического анализа данных. Он написан на Java и, следовательно, может работать на любой платформе с JVM. Он предназначен для инженеров по обработке данных, студентов и исследователей.DataMelt нацелен на создание среды анализа данных с использованием пакетов с открытым исходным кодом, пользовательских интерфейсов и инструментов. Он использует языки программирования высокого уровня, такие как Jython, JRuby, Java и Apache Groovy.
Это мощное программное обеспечение для анализа данных, особенно полезное для анализа больших объемов числовых данных, интеллектуального анализа данных и статистического анализа данных.
Терадата:
Teradata Warehouse Miner позволяет пользователям выполнять интеллектуальный анализ данных в хранилище Teradata. Он предлагает логистическую регрессию, дерево решений, кластеризацию, правило ассоциации и алгоритмы линейной регрессии.
Teradata — поставщик программного обеспечения, продуктов и услуг, связанных с базами данных и аналитикой. Он назван лидером в Forrester Wave ™: облачное хранилище данных, первый квартал 2021 года. Он используется рядом известных брендов и отраслей для эффективного управления данными, аналитики и хранения данных. Он признан лидером в области управления данными и аналитики.
Инструменты интеллектуального анализа данных: копание, обнаружение и декодирование скрытых закономерностей в данных
В этом сообщении блога мы подытожили основные инструменты интеллектуального анализа данных.Если вы считаете, что мы упустили какой-либо известный инструмент сбора данных, который должен быть в этом списке, вы можете сообщить нам об этом в комментариях.
Чтобы выбрать лучший инструмент интеллектуального анализа данных, вам необходимо более внимательно изучить свои требования и другие параметры, влияющие на ваш выбор. Прежде чем выбрать какой-либо инструмент интеллектуального анализа данных, убедитесь, что вы выбрали инструмент, который соответствует вашим потребностям.
Данные — ценный актив, и организации должны их учитывать, анализировать, использовать и принимать более обоснованные решения, способствующие увеличению доходов и роста.
Интеллектуальный анализ данных: выбор лучших инструментов, методов и прочего
Примеры работы инструментов интеллектуального анализа данных
Существует бесчисленное множество примеров того, как это может работать на практике. Вот лишь некоторые из них:
Маркетинг
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. Оперативность транзакций может быть проанализирована для выявления мошеннических транзакций 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 прогнозировать отсутствие запасов на уровне магазина / продукта.
Принятие решений
С интеллектуальным анализом данных вы можете получить представление о процессах и тенденциях, которое иначе 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.
Отдел кадров
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, поскольку он может раскрыть 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 вложений. 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.
Лучшие инструменты интеллектуального анализа данных — обзоры, цены и демонстрации к 2021 году
Основная проблема для предприятий заключается в том, как превратить большие запутанные наборы данных в информацию, которую пользователи могут использовать для улучшения операций.Между тем, пока компании изо всех сил пытаются найти лучший подход, их наборы данных продолжают расти и становиться все более запутанными, в то время как некоторые из их конкурентов превращают собственный анализ в практические идеи и конкурентные преимущества.
Программное обеспечениеData Mining решает именно эту проблему. Это основное приложение в большинстве инициатив в области бизнес-аналитики и часто единственный инструмент, способный извлечь полезную информацию из огромного массива данных. По мере того, как затраты на вычисления и приложения становятся все более доступными, интеллектуальный анализ данных больше не является делом исключительно корпоративного класса.Теперь даже компании, работающие в сфере малого и среднего бизнеса, внедряют инициативы по интеллектуальному анализу данных и пожинают плоды.
В этом руководстве покупателя мы обращаемся к следующим моментам и отвечаем на следующие вопросы:
Что такое программное обеспечение интеллектуального анализа данных?
Общие характеристики программного обеспечения интеллектуального анализа данных
Преимущества интеллектуального анализа данных
Основные соображения при выборе программного обеспечения интеллектуального анализа данных
Что такое программное обеспечение интеллектуального анализа данных?
Программное обеспечениеData Mining позволяет пользователям применять полуавтоматический и прогнозный анализ для анализа необработанных данных и поиска новых способов просмотра информации.Обычно он применяется к очень большим наборам данных, с большим количеством переменных или связанных функций, или к любому набору данных, слишком большому или сложному для человеческого анализа.
Вот несколько примеров того, как интеллектуальный анализ данных используется в различных отраслях:
Компании электронной торговли используют интеллектуальный анализ данных, чтобы анализировать демографические данные посетителей и узнавать, как повысить качество обслуживания клиентов. Например, они могут обнаружить, что некоторые товары лучше продаются в определенное время дня. Используя это понимание, они могут увеличить продажи, перенастроив, какие продукты отображаются в зависимости от времени суток.
Страховые компании используют интеллектуальный анализ данных, чтобы найти закономерности в группах населения, которые могут использоваться в процессах андеррайтинга и управления политиками. Вооруженные этим пониманием, они могут предложить более привлекательные политики, адаптированные к конкретным сегментам клиентов.
Поставщики услуг используют интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше удовлетворять потребности своих клиентов и предлагать наиболее эффективные возможности дополнительных продаж. Провайдеры кабельных и интернет-услуг регулярно собирают данные о клиентах, чтобы улучшить свои предложения услуг.
- Государственные учреждения используют интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше понять многие крупномасштабные социальные, политические и экономические изменения. Например, местное правительство могло бы найти более эффективные способы развития своей дорожной и транспортной инфраструктуры, извлекая данные, полученные в результате мониторинга моделей дорожного движения в течение недели.
Также важно отметить, чего программное обеспечение интеллектуального анализа данных не выполняет. А именно, он вообще не собирает данные. Большинство решений для интеллектуального анализа данных предназначены для работы с уже существующими наборами данных.Покупателям рекомендуется обращать пристальное внимание на язык и описания, используемые в маркетинговых материалах поставщиков, чтобы убедиться, что покупаемый инструмент является именно тем решением, которое им нужно.
Общие характеристики программного обеспечения интеллектуального анализа данных
Платформы интеллектуального анализа данных часто включают в себя множество инструментов, иногда заимствованных из других связанных областей, таких как машинное обучение, искусственный интеллект и статистическое моделирование. Предложения действительно различаются от поставщика к поставщику, но есть некоторые функции, общие для всех.Сюда могут входить:
Предварительная обработка данных | Помогите преобразовать существующие наборы данных в правильные форматы, необходимые для начала процесса интеллектуального анализа данных. |
Кластерный анализ | Эти инструменты могут классифицировать (или кластеризовать) группы записей на основе заранее определенных переменных или могут предлагать переменные, которые дадут наиболее четкую кластеризацию. |
Обнаружение аномалии | Обычный инструмент интеллектуального анализа данных, который обнаруживает выбросы и аномальные записи в обширных, сложных и / или взаимосвязанных наборах данных. |
Автоматизация процессов | Интеллектуальный анализ данных по определению требует автоматизации. Но разные платформы интеллектуального анализа данных требуют разной степени участия человека и контроля. |
Преимущества интеллектуального анализа данных
Приложения интеллектуального анализа данных помогают пользователям обнаруживать корреляции и связи в больших наборах данных. Они часто включают множество записей с несколькими переменными и могут даже содержать смешанные структурированные и неструктурированные данные.Из-за размера и сложности этих наборов данных любые ценные корреляции в них остались бы незамеченными, если бы не неустанный алгоритмический анализ, выполняемый с помощью программного обеспечения интеллектуального анализа данных.
Хотя конкретные цели варьируются от компании к компании, мы можем сказать, что компании обычно внедряют системы интеллектуального анализа данных для:
Ускорьте обнаружение с помощью полуавтоматического анализа
Сегментируйте клиентов на группы на основе однородных видов деятельности и демографии
Создание моделей для прогнозирования будущих тенденций
Классический пример того, как эти системы могут быть использованы, — это модели покупок клиентов в продуктовых магазинах.Если покупатели склонны покупать такие предметы, как туалетная бумага, подгузники и алкоголь перед выходными, розничные продавцы могут разместить эти предметы ближе друг к другу, чтобы максимизировать доход. Владельцы магазинов могут еще больше воспользоваться этой возможностью, разместив на этих товарах специальные предложения, чтобы стимулировать дополнительные покупки.
Основные соображения при выборе программного обеспечения интеллектуального анализа данных
При оценке программного обеспечения интеллектуального анализа данных вы должны учитывать следующее:
Лучший в своем классе или интегрированный пакет? Покупатели должны подумать, хотят ли они автономное, лучшее в своем классе приложение для интеллектуального анализа данных или предпочитают использовать модуль интеллектуального анализа данных от своего существующего поставщика планирования ресурсов предприятия (ERP).Если покупатели предпочитают оценивать автономные системы, им следует обсудить возможности интеграции с этими чистыми поставщиками.
Вам нужно инвестировать в оборудование? Компании, не имеющие ИТ-ресурсов (или бюджета для инвестиций в новые, более быстрые серверы), могут вместо этого разместить свои данные в облаке. Однако достижения в области обработки в оперативной памяти повысили скорость и возможности этих приложений, уменьшив вложения в ИТ, ранее необходимые для эффективного использования приложений интеллектуального анализа данных.