W dzisiejszych czasach firmy mają do dyspozycji wiele możliwości przekształcenia surowych danych w możliwe do zrealizowania kolejne kroki z wykorzystaniem oprogramowania Business Intelligence. Niektóre narzędzia do eksploracji danych mogą przyspieszyć ten proces dzięki algorytmom uczenia maszynowego. Eksploracja danych w dobie współczesnej wykracza poza prostą analizę danych i pozwala na wydobycie użytecznych informacji z ogromnych zbiorów danych w sposób bardziej inteligentny i efektywny niż kiedykolwiek wcześniej.

Możecie się zastanawiać, czym jest eksploracja danych i czy w ogóle jej potrzebujemy? Ten artykuł odpowie na te pytania i pomoże Ci porównać i porównać obecnych liderów w eksploracji danych, aby sprawdzić, czy oferują oni właściwe rozwiązanie dla Ciebie. Wybór odpowiedniego oprogramowania do eksploracji danych na obecnym rynku może być zniechęcający, ale jesteśmy tu po to, aby pomóc Ci poruszać się w terenie.

Zespół  zbadał wiele systemów oprogramowania i stwierdził, że jest to pięć najlepszych programów do eksploracji danych w swojej klasie.

Wiele narzędzi BI może w pewnym stopniu dokonywać eksploracji danych, ale które z nich jest najbardziej odpowiednie dla Twojej firmy? Odkryjmy głębiej, zbadajmy Twoje potrzeby i dowiedzmy się, co właściwe narzędzie do eksploracji danych może dla Ciebie zrobić.

Oto, co omówimy:

  • Czym jest eksploracja danych?
  • Dlaczego warto używać narzędzi do eksploracji danych?
  • Najlepsze narzędzia do eksploracji danych

 

Co to jest Data Mining?

Data Mining to proces eksploracji i analizy zbiorów danych w celu odkrycia znaczących wzorców. Najszerzej stosowany model eksploracji danych, standardowy proces eksploracji danych dla wielu branż (CRISP-DM), dzieli eksploracje danych na sześć głównych etapów: zrozumienie biznesu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, modelowanie, ocena i prezentacja danych. Metodologia ta symbolizuje idealną sekwencję zdarzeń w procesie eksploracji danych, a poszczególne etapy często służą jako wytyczne dla cyklu iteracyjnego, a nie sztywno liniowego.

1. Rozumienie biznesu
Po pierwsze, użytkownicy dowiadują się, jaka jest obecna sytuacja i co chcą osiągnąć poprzez eksplorację danych z perspektywy biznesowej. Definiują oni problem, określają cele i ustalają plan działania.

2. Zrozumienie danych
Użytkownicy powinni określić, jakie dane są niezbędne, zebrać swoje dane ze wszystkich dostępnych źródeł, zbadać i zbadać swoje dane, a następnie zweryfikować ich jakość pod względem dokładności i kompletności.

3. Przygotowanie danych
Krytycznym krokiem w procesie eksploracji danych jest właściwy dobór, oczyszczenie, skonstruowanie, sformatowanie i połączenie danych, przygotowanie ich do analizy. Choć czasochłonne, przygotowanie danych pomaga zapewnić możliwie najdokładniejsze wyniki poprzez oczyszczenie danych, oczyszczenie danych bezużytecznych i przekształcenie surowych danych w coś, z czym rozwiązanie BI może rzeczywiście współpracować.

4. Modelowanie
Modelowanie jest podstawą każdego projektu nauki maszynowej. Użytkownicy decydują, którą technikę modelowania zastosować, aby przetestować scenariusze odpowiadające celom projektu, a następnie generują modele za pomocą algorytmów. Etap ten polega na analizie danych i generowaniu tabel, wizualizacji, wykresów i diagramów, które ujawniają trendy i wzorce.

5. Ocena
Użytkownicy będą oceniać wyniki modeli w świetle ich pierwotnie zdefiniowanych celów biznesowych. Upewnią się, że opracowany model jest dokładny i kompletny, a także podkreślą, jakie spostrzeżenia są najbardziej wartościowe z wyników. W zależności od tego, co odkryje data mining, mogą oni zidentyfikować nowe cele i dodatkowe pytania, na które należy odpowiedzieć.

6. Prezentacja danych
Ostatnim krokiem w procesie eksploracji danych jest przekształcenie całej tej pracy w coś pożytecznego dla innych, zwłaszcza dla posiadaczy akcji. Użytkownicy przyjmą wyniki i określą strategię wdrożenia, która zapewni, że ich analiza będzie zrozumiała. Może to być tak proste jak stworzenie rozstrzygającego raportu lub tak złożone jak udokumentowanie powtarzalnego, łatwego do utrzymania procesu eksploracji danych od początku do końca. Może to obejmować prezentację dla klienta lub osoby podejmującej decyzję. Prezentacja danych, lub wdrożenie, jak to się czasami określa, podsumowuje wyniki projektu i analizuje wyniki, aby sprawdzić, czy konieczne są jakieś ulepszenia lub dalsze kroki.

 

Dlaczego warto używać narzędzi Data Mining Tools?

Jaka jest różnica między inteligencją biznesową, dużymi danymi a eksploracją danych i dlaczego eksploracja danych jest użyteczna? Zarówno eksploracja dużych ilości danych, jak i eksploracja danych mieszczą się w szerszym kontekście business intelligence, przy czym duże dane odnoszą się do koncepcji dużej ilości danych, a relacje między punktami danych a eksploracją danych do techniki wykorzystywanej do analizy drobnych szczegółów w danych. Eksploracja danych i business intelligence są ze sobą powiązane w relacji przyczynowo-skutkowej; eksploracja danych znajduje „co” w danych, podczas gdy BI odkrywa „jak” i „dlaczego” spostrzeżenia, które upoważniają do podejmowania decyzji w oparciu o dane. Data mining znajduje potrzebne informacje, podczas gdy BI określa, dlaczego są one ważne i jakie są następne kroki.

Data mining pomaga zrozumieć masywne bloki dużych danych i często dostarcza odpowiedzi na pytania, których nawet nie zamierzałeś zadawać. Dzięki automatycznemu uczeniu się maszyn, data mining przyspiesza wiele powtarzających się zadań w procesach analizy i modelowania danych. Może ona odkryć nieznane wcześniej wzorce, anomalie i korelacje w dużych zbiorach danych. Firmy mogą wykorzystywać narzędzia oprogramowania do eksploracji danych w wywiadzie biznesowym w celu identyfikacji wzorców i powiązań, które pomagają im lepiej zrozumieć swoich klientów i działalność gospodarczą, zwiększając przychody, zmniejszając ryzyko i nie tylko.

Dzięki aplikacjom w wielu różnych branżach, w tym w marketingu bazodanowym, wykrywaniu oszustw, zarządzaniu relacjami z klientami i wielu innych, mogą one usprawniać prognozowanie sprzedaży lub analizować czynniki wpływające na zadowolenie klientów. Może pomóc w ocenie skuteczności kampanii marketingowych. Narzędzia data mining identyfikują najistotniejsze informacje w zbiorach danych, pomagając użytkownikom przekształcić ich dane w użyteczne spostrzeżenia, które wpływają na ich planowanie i podejmowanie decyzji.

Najlepsze narzędzia Data Mining Tools

Teraz, gdy wiesz, co robią narzędzia oprogramowania do eksploracji danych, a co ważniejsze, co mogą zrobić dla Ciebie i Twojej firmy, przyjrzyjmy się niektórym z liderów branży. Postarałem się przedstawić  pięć najlepszych narzędzi do eksploracji danych dostępnych obecnie na rynku, bazując na opiniach użytkowników z zagranicy.

 

RapidMiner Studio

RapidMiner Studio jest wizualnym projektantem przepływu danych naukowych, który ułatwia przygotowanie i mieszanie danych, ich wizualizację i eksplorację. Dysponuje algorytmami uczenia maszynowego, które wspomagają jego projekty eksploracji danych i modelowania predykcyjnego.

RapidMiner Studio

Stosowany jako rozwiązanie SaaS lub samoobsługowe dla wszystkich systemów operacyjnych, jest odpowiedni dla firm każdej wielkości. Posiada wieczystą darmową wersję z obsługą społeczności, lub użytkownicy mogą wypróbować plan Enterprise za darmo przez 30 dni.

Co czyni go innym:

Wersja darmowa: RapidMiner posiada wieczystą darmową wersję, która może przetwarzać do 10.000 wierszy danych w połączeniu z jednym procesorem logicznym. Producent stale aktualizuje również swoją wersję open-source i utrzymuje solidne wsparcie dla społeczności.

Optymalizacja procesów: RapidMiner Studio może wykonywać wiele procesów równolegle. Użytkownicy mogą skonfigurować maksymalną liczbę procesów uruchamianych jednocześnie, aby dostosować się do zasobów dostępnych dla sprzętu w stosunku do wymaganych zasobów.

Przetwarzanie w bazie danych: Użytkownicy mogą uruchamiać przygotowanie danych i ETL wewnątrz baz danych, zwiększając szybkość i wydajność analityki oraz zmniejszając ilość przesyłanych informacji.

Interaktywne przygotowywanie danych: Narzędzie w ramach platformy RapidMiner, Turbo Prep dostarcza UI, w którym dane są zawsze widoczne, a użytkownicy mogą wprowadzać do nich zmiany krok po kroku, monitorując wyniki. Narzędzie to może zapisywać procesy, które mogą być później ponownie wykorzystane, oszczędzając czas użytkownika w przyszłości.

 

Zalety:
Wizualna analiza przepływu pracy: Rozwiązanie zapewnia środowisko drag-and-drop dla budowania procesów analitycznych. Ten przyjazny dla użytkownika interfejs użytkownika umożliwia szybkie, intuicyjne modelowanie danych.

Łączność i zarządzanie danymi: Użytkownicy mogą uzyskać dostęp, wczytywać i analizować zarówno ustrukturyzowane jak i nieuporządkowane dane. RapidMiner Studio może wyodrębniać informacje i przekształcać dane nieustrukturyzowane w dane ustrukturyzowane. Platforma może uzyskać dostęp do danych w niezliczonej ilości typów i lokalizacji plików, z kreatorami dla Microsoft Excel & Access, CSV i baz danych, a także łączność z bazami danych NoSQL, przechowywaniem w chmurze, Salesforce, dokumentami tekstowymi, stronami internetowymi i złączami baz danych JDBC. Dzięki temu użytkownicy mogą wydobywać dane z niemal każdego rodzaju źródeł.

Przygotowanie danych: Rozwiązanie może łączyć dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, wykorzystując do analizy nowo utworzone zestawy danych. Funkcje takie jak generowanie atrybutów, normalizacja, standaryzacja, sortowanie, tasowanie i inne pomagają użytkownikom w organizacji i oczyszczaniu danych.

Wizualizacja danych: Użytkownicy mogą wizualizować swoje dane na różne sposoby, w tym wykresy rozkładu, matryce i wykresy przejściowe, wykresy i modele statystyczne. Zaawansowany silnik wykresów umożliwia grupowanie, filtrowanie i agregowanie danych w locie.

Modelowanie danych: Dzięki zestawowi możliwości modelowania i algorytmów uczenia maszynowego, platforma może zarówno wykonywać modelowanie predykcyjne, jak i walidację modeli. Auto Model zapewnia również odpowiednie modele do rozwiązywania problemów użytkowników i umożliwia użytkownikom porównywanie wyników tych modeli za pomocą tablicy wyników modelu, która kontrastuje z wydajnością różnych modeli w czasie.

 

Alteryx Designer

Alteryx Designer jest samoobsługowym narzędziem nauki o danych, które wykonuje zintegrowane zadania związane z eksploracją danych i ich analizą. Użytkownicy mogą mieszać i przygotowywać dane z różnych źródeł oraz tworzyć powtarzalne przepływy pracy dzięki wbudowanym funkcjom „przeciągnij i upuść”. Ułatwia samoobsługową analizę danych i przyspiesza proces eksploracji danych, dając wszystkim użytkownikom, od analityków danych po użytkowników biznesowych, możliwość łatwego badania, analizowania i modelowania ich danych.

Alteryx Designer

Jest on częścią pakietu Alteryx, który składa się z pięciu produktów do analizy dużych danych i wywiadu biznesowego. Odpowiedni dla firm każdej wielkości, może być zainstalowany jako rozwiązanie SaaS lub on-premises solution tylko dla Windows.

Co czyni go innym:

Dostępność techniczna: Dostępne dla użytkowników z doświadczeniem w kodowaniu lub bez, rozwiązanie to daje użytkownikom swobodę wyboru między interfejsem bez kodu a interfejsem opartym na kodzie. Szybko łączy się również ze źródłami danych, bez konieczności stosowania kodu.

Przyspieszone przygotowanie danych: Dzięki narzędziom przyspieszającym ekstrakcję i łączenie danych z nieograniczonej liczby źródeł, a także zautomatyzowanym przepływom pracy, Alteryx Designer jest w stanie przygotować i ulepszyć dane tak, aby były gotowe do analizy, pozwalając użytkownikom skupić się na analizie i podejmowaniu decyzji.

In-Database Processing: Bez konieczności przenoszenia danych z bazy danych, Alteryx może przetwarzać mieszaniny i analizy w stosunku do dużych zbiorów danych, zapewniając znaczną poprawę wydajności w stosunku do tradycyjnych metod analitycznych, które przenoszą dane do osobnego środowiska do przetwarzania.

Skalowalność: Dzięki natywnej integracji z innymi produktami pakietu Alteryx, w tym Alteryx Server, Connect, Promote i Analytics Gallery, Alteryx Designer może pracować jako część większej, spójnej platformy, która może odpowiadać na wiele potrzeb w miarę rozwoju firmy.

Bezpłatne wersje próbne i demonstracyjne: Zainteresowani klienci mogą wybrać pomiędzy bezpłatną 14-dniową wersją próbną pełnej wersji produktu poprzez pobranie lub dostępem do interaktywnego demo online, bez konieczności pobierania, które umożliwia użytkownikom wypróbowanie produktu przez 90 minut z przewodnikiem na podstawie przykładowych danych.

 

Zalety:

Łączność z danymi: Dzięki natywnym połączeniom danych z ponad 70 źródłami Alteryx Designer może łączyć się z wieloma różnymi źródłami, w tym z hurtowniami danych, aplikacjami ERP i chmurami obliczeniowymi, plikami standardowymi, plikami Microsoft Office, danymi z mediów społecznościowych i wieloma innymi.

Przygotowywanie i łączenie danych: Poprzez wizualny interfejs użytkownika, Alteryx Designer pomaga użytkownikom zmaksymalizować wartość ich danych poprzez ich ekstrakcję i oczyszczenie, weryfikując kompletność i jakość zbiorów danych przed ich analizą.

Analiza i modelowanie danych: Od analizy przestrzennej do analizy predykcyjnej i nie tylko, Alteryx Designer posiada pełne spektrum analizy danych obejmujące dostęp do setek aplikacji analitycznych poprzez Alteryx Analytics Gallery. Upraszczając analitykę predykcyjną, pozwala użytkownikom na przeciąganie i upuszczanie konfigurowalnego zestawu narzędzi analitycznych do budowania modeli lub generowania własnych za pomocą niestandardowego kodowania R lub Pythona lub importowanych pakietów.

Przepływy danych: Za pomocą wizualnego interfejsu „przeciągnij i upuść”, użytkownicy mogą tworzyć powtarzalne, zautomatyzowane przepływy pracy, które budują modele analityczne i raporty. Scheduler pozwala użytkownikom zaplanować wykonywanie przepływów pracy regularnie lub o określonych porach lub częstotliwościach.

Opcje raportowania: Wgląd odkryty w rozwiązaniu może zostać przekształcony w raporty, które mogą być odświeżane na żądanie lub eksportowane do różnych formatów, w tym arkuszy kalkulacyjnych, XML, PDF oraz formatów kompatybilnych z wiodącymi narzędziami BI i wizualizacji danych innych firm, takimi jak Tableau, Microsoft Power BI i Qlik.

 

Sisense  Cloud Data Teams

Dawniej znany jako Periscope Data, Sisense for Cloud Data Teams jest rozwiązaniem analitycznym, które pomaga użytkownikom uzyskać użyteczny wgląd w dane w chmurze. Użytkownicy mogą budować potoki danych w chmurze, wykonywać zaawansowane analizy i tworzyć wizualizacje danych, które przekazują ich spostrzeżenia, umożliwiając podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Pulpity nawigacyjne aktualizowane w czasie rzeczywistym oraz dostęp dla nieograniczonej liczby użytkowników zachęcają użytkowników do zapoznania się z danymi w całej organizacji.

Sisense for Cloud Data Teams

Dostępny w modelu licencjonowania rocznego, może być wdrożony jako rozwiązanie SaaS lub samoobsługowe dla systemów Windows i Linux.

Co czyni go innym:

Szybszy ETL: Silnik danych dla platformy wykonuje pobieranie danych na dużą skalę i optymalizuje surowe dane poprzez omijanie etapów procesu ETL. Pozwala to na bezproblemowy proces importu danych poprzez zastrzeżoną technologię buforowania danych.

Łatwość użytkowania: Użytkownicy na wszystkich poziomach umiejętności technicznych mogą badać swoje dane i wizualizować trendy poprzez prosty język zapytań wyszukiwawczych, a nie poprzez kodowanie lub modelowanie, dzięki czemu eksploracja danych i analiza danych jest dostępna dla wszystkich pracowników.

Rozszerzalność: Platforma w unikalny sposób obsługuje SQL, Python i R wszystko w jednym środowisku, pozwalając użytkownikom na tworzenie zaawansowanych procesów analitycznych w dowolnym języku, integrując dowolne oprogramowanie open-source lub formuły z innych pakietów lub bibliotek. Pozwala to na wsparcie analityki prognostycznej, przetwarzania języka naturalnego i przygotowania danych do nauki maszynowej.

Zwiększona współpraca: Dzięki jednemu źródłu prawdy w scentralizowanej hurtowni danych, analizom wielokrotnego użytku i interfejsowi, który umożliwia szybkie przekazywanie zadań innym użytkownikom, Sisense for Cloud Data Teams pomaga analitykom i użytkownikom biznesowym na tej samej stronie odkrywać i udostępniać sobie nawzajem spostrzeżenia bez konieczności rozpoczynania od początku za każdym razem.

Zalety:
Łączność z danymi: Poprzez ekosystem natywnych złączy danych i partnerstwa ETL, system pozwala użytkownikom wzbogacić swoje pulpity o informacje z różnych plików, baz danych, sterowników, aplikacji i usług.

Data Engine: Silnik danych Sisense przesyła i przetwarza dane tam, gdzie mieszka w swojej hurtowni lub innej infrastrukturze, co skutkuje optymalną wydajnością zapytań i przyjmowaniem danych na dużą skalę.

Dane w chmurze: Dzięki silnikowi danych użytkownicy mogą kontrolować, kiedy i jak często ich dane są odświeżane oraz jak wygląda przepływ informacji, zapewniając widoczność i kontrolę nad swoimi rurociągami danych dzięki elastycznemu, niewymagającemu konserwacji rozwiązaniu.

Nauka maszynowa: Sisense for Cloud Data Teams umożliwia użytkownikom szkolenie modeli uczenia się maszynowego z wykorzystaniem zbiorów danych z ich bazy danych, a następnie testowanie ich na nieznanych danych. Używając R i Pythona, użytkownicy mogą budować jeszcze bardziej zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, aby rozszerzyć możliwości platformy.

Modelowanie danych w czasie rzeczywistym: Stosując podejście „Model-as-You-Go”, użytkownicy mogą badać zarówno modelowane jak i surowe dane poprzez analizę ad-hoc, bez konieczności budowania modeli wstępnych. Zespoły danych mogą składać zapytania bezpośrednio ze źródeł, odpowiadając na kluczowe pytania za pomocą jednego kliknięcia, generując własne raporty w locie.

 

TIBCO Data Science

TIBCO Data Science jest platformą, która łączy w sobie możliwości wielu dużych pakietów analitycznych i statystycznych w celu operacyjnego uczenia się maszyn w całej organizacji. Dzięki elastycznym opcjom autoryzacji i wdrażania, użytkownicy mogą tworzyć i modyfikować przepływy pracy i potoki danych. Dostarcza również narzędzia do modelowania danych, automatyzacji i współpracy, aby pomóc zwiększyć wartość danych firmy i przyspieszyć czas potrzebny na ich analizę.

TIBCO Data Science

Co czyni go innym:

End-to-End AI: TIBCO Data Science pomaga organizacjom zautomatyzować procesy w całym cyklu życia eksploracji danych, napędzane algorytmami uczenia maszynowego.

Data Science for All: Od interesariuszy do ekspertów w dziedzinie analizy danych, platforma umożliwia wszystkim użytkownikom dostęp do informacji za pomocą intuicyjnych przepływów pracy metodą „przeciągnij i upuść” i nie tylko.

Foster Cross-Team Collaboration: Dzięki platformie, która pozwala użytkownikom na interakcję z danymi i przekazywanie komentarzy, w tym podobnemu do Slack’a narzędziu komunikacji, TIBCO Data Science daje ludziom z różnych działów możliwość wspólnej pracy nad realizacją celów projektu.

Zarządzanie projektem: Użytkownicy mogą tworzyć miejsca pracy, które mogą być dzielone z każdym, dołączając przepływy pracy, dane i plany z chronologicznym podsumowaniem każdej wersji przepływu pracy, cyfrowym odpowiednikiem papierowej ścieżki dla projektów analitycznych.

 

Zalety:

Pełne spektrum analityczne: Wyposażona w solidny zbiór funkcji uczenia maszynowego, analizy prognostycznej i tekstowej, w tym ponad 16 000 zaawansowanych funkcji analitycznych, platforma pozwala firmom na manipulowanie, modelowanie i wykorzystywanie swoich dużych danych na wiele sposobów.

Odkrywanie i zarządzanie danymi: Dzięki natywnej łączności z większością źródeł danych, w tym Apache Hadoop, Spark, Hive i relacyjnych baz danych, rozwiązanie może dynamicznie indeksować metadane dotyczące projektów i analizować bez przenoszenia danych. Użytkownicy mogą konstruować złożone przepływy pracy w celu czyszczenia, mieszania, przekształcania i przygotowywania danych.

Uczenie się maszynowe: Zautomatyzowane modele analityczne mogą iteracyjnie uczyć się na podstawie danych i optymalizować ich wydajność. Użytkownicy nie muszą wyraźnie programować swoich komputerów w celu znalezienia nowych wzorów i spostrzeżeń, ponieważ platforma nauczy się, gdzie szukać.

Przetwarzanie w klastrach (In-Cluster Processing): Kiedy użytkownik wykonuje proces, rozwiązanie optymalizuje i wypycha obliczenia do wielu systemów baz danych automatycznie, dzięki czemu analitycy mogą uruchamiać swoje algorytmy w skali bez przenoszenia danych lub optymalizacji algorytmów w oparciu o logikę baz danych.

Wizualny interfejs Drag-and-Drop: Wizualny interfejs „przeciągnij i upuść” pozwala użytkownikom na wszystkich poziomach zaawansowania na zapytanie o dane bez konieczności znajomości zapytań SQL lub kodu programowania. Prowadzi on użytkowników przez cały proces nauki o danych, od eksploracji i transformacji danych po modelowanie i ocenę predykcyjną.

SAS Visual Data Mining i Machine Learning

SAS Visual Data Mining and Machine Learning to multimodalna platforma analityki prognostycznej i uczenia się maszyn, która wspiera kompleksowe wydobywanie danych poprzez wszechstronny interfejs wizualny i programowy. Dzięki technikom uczenia maszynowego zwiększa ona produktywność dzięki zautomatyzowanym zadaniom analitycznym. Umożliwia ono naukowcom zajmującym się danymi na wszystkich poziomach umiejętności przejęcie kontroli nad całym cyklem życia analizy wraz z analizą danych, modelowaniem danych i oceną modelu.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning

 

Może być wdrażany na miejscu na serwerze lub w chmurze poprzez hosting korporacyjny, prywatną lub publiczną infrastrukturę chmury lub platformę jako usługę.

Co czyni go innym:

Rozproszone przetwarzanie w pamięci masowej: Dzięki SAS Viya, autorskiemu silnikowi analitycznemu pamięci producenta, zadania analityczne są połączone razem jako jedno zadanie w pamięci, bez konieczności ponownego ładowania danych lub zapisywania wyników pośrednich na dyskach. Dzięki wbudowanemu zarządzaniu obciążeniem, rozwiązanie zapewnia jednoczesny dostęp do tych samych danych w pamięci dla środowiska wieloużytkownikowego i dystrybuuje operacje związane z obciążeniem na węzły, co w sumie prowadzi do szybszych obliczeń.

Łatwość użytkowania: Dzięki funkcjonalności „wskaż i kliknij”, szablonom najlepszych praktyk i generowaniu języka naturalnego, rozwiązanie upraszcza proces analityczny i zapewnia spójne zrozumienie w całym zespole analitycznym.

Zapoznaj się z opcjami: Użytkownicy mogą badać wiele podejść z bogatymi w funkcje blokami i potokiem uczenia maszynowego, szybko porównując je i kontrastując, co sprawia, że eksploracja danych staje się wyraźnie dostępnym procesem.

Zakoduj swoją drogę: Naukowcy zajmujący się danymi mogą korzystać z preferowanego przez siebie środowiska kodowania, z obsługą języków Python, R, Java i Lua.

Współpraca: SAS VDMML zapewnia środowisko do współpracy w zakresie udostępniania danych, fragmentów kodu, adnotacji i najlepszych praktyk wśród członków zespołu, ułatwiając jasną i spójną komunikację na temat metod, wyników i interpretacji.

Zalety:

Przygotowanie danych: Dzięki rozproszonym procedurom zarządzania danymi, rozwiązanie może wykonywać profilowanie danych na dużą skalę ze źródeł danych wejściowych z inteligentnymi zaleceniami dotyczącymi zmiennych pomiarów i ról. Użytkownicy mogą łączyć nieuporządkowane i ustrukturyzowane dane w zintegrowanych programach do nauki maszynowej w celu tworzenia nowych typów danych. Użytkownicy mogą badać, podsumowywać i ulepszać dane na różne sposoby z poziomu oprogramowania Model Studio.

Interfejs Drag-and-Drop: SAS VDMML posiada interaktywny interfejs „przeciągnij i upuść”, który nie wymaga kodowania, choć kodowanie jest nadal opcją. Dzięki najlepszym szablonom użytkownicy mogą realizować zadania związane z uczeniem się maszynowym lub korzystać ze zautomatyzowanego modelowania, aby od razu przejść do modelowania danych.

Zautomatyzowane modelowanie: System automatycznie rekomenduje najlepsze zestawy funkcji do modelowania poprzez ich uszeregowanie, aby wskazać ich znaczenie w przekształcaniu danych. Rurociągi wizualne, które są edytowalne przez użytkowników, są dynamicznie generowane na podstawie danych. Użytkownicy mogą tworzyć modele takie jak lasy decyzyjne, podbijanie gradientu, sieci neuronowe, wspierające maszyny wektorowe, sieci bayesowskie i inne poprzez nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego.

Ocena i punktowanie modeli: SAS Visual Data Mining and Machine Learning automatycznie oblicza nadzorowaną statystykę wydajności uczenia się modelu i automatycznie generuje kod krokowy SAS DATA dla punktacji modelu, który może być zastosowany do danych szkoleniowych, danych o holdoucie i nowych danych.

Automatyczny wgląd: System może automatycznie generować wgląd i raporty na temat projektów i modeli, zmniejszając tym samym krzywą uczenia się analityków biznesowych. Dzięki wbudowanemu oprogramowaniu do generowania raportów w naturalnym języku, ułatwia ono interpretację raportów i uzyskiwanie wartości z danych.