Инструменты интеллектуального анализа данных для более эффективного анализа данных

Все больше компаний имеют большие объемы данных, которые являются ценными ресурсами для сегментации клиентов, управления продажами и целевого маркетинга. Однако если эти массивы данных не могут быть в достаточной степени проанализированы и оценены, они практически ничего не стоят для компаний. Существует огромное количество информации, но извлечь из нее пользу может только тот, кто знает, как ее использовать. На это также указывает исследователь тенденций и футуролог Джон Нейсбитт своей известной цитатой:

Инструменты интеллектуального анализа данных помогают управлять объемом данных и выявлять потенциально решающие тенденции и закономерности. Программное обеспечение для добычи данных становится все более сложным, а выбор инструментов растет. Чтобы помочь вам отследить наиболее важные программы для добычи данных, мы составили сравнительный обзор различных доступных программ для добычи данных.

Добыча данных — это термин, используемый для обозначения алгоритмических методов оценки данных, которые применяются к особенно большим и сложным наборам данных. Добыча данных предназначена для извлечения скрытой информации из больших объемов данных (особенно массовых данных, которые известны как Big Data), и, следовательно, для выявления еще лучше скрытых корреляций, тенденций и закономерностей, которые в них отображаются. Именно здесь на помощь приходят инструменты интеллектуального анализа данных.

Термин «добыча данных» не означает генерацию данных или даже сам набор данных, а относится к практике анализа данных. Многие из используемых методов заимствованы из статистики, однако добыча данных — это не чисто статистический, а скорее междисциплинарный метод, соединяющий информатику и математические выводы с технологиями машинного обучения (особенно обучения без наблюдения) и искусственного интеллекта. Эти мощные методы интегрированы в программное обеспечение для добычи данных, что позволяет оценивать большие массивы данных.

Тем не менее, для успешного применения интеллектуального анализа данных пользователи должны хорошо разбираться в наборах данных. Только тогда они смогут осмысленно использовать инструменты интеллектуального анализа данных — навыки программирования не требуются.

Отдельные задачи интеллектуального анализа данных:

• Классификация: Приписывает отдельные объекты данных к определенным заранее заданным классам (таким как кошки или велосипеды), которые ранее не были приписаны к этим классам; анализ дерева решений особенно полезен для классификации.

• Анализ выбросов отклонений: Выявляет объекты, которые не соответствуют правилам зависимости для связанных объектов; это позволяет найти причины несоответствий.

• Кластерный анализ: Выявляет кластеры сходства, а затем формирует группы объектов, которые по определенным аспектам более схожи, чем другие группы; в отличие от классификации, группы (или кластеры) не являются предопределенными и могут принимать различные формы в зависимости от анализируемых данных.

• Ассоциативный анализ: Выявляет корреляцию между двумя или более независимыми элементами, которые не связаны напрямую, но чаще встречаются вместе.

• Регрессионный анализ: Выявляет взаимосвязь между зависимой переменной (например, продажи продукции) и одной или несколькими независимыми переменными (например, цена продукции или доход клиента) и используется, в частности, для составления прогнозов относительно зависимой переменной (например, прогноз продаж).

• Предиктивная аналитика: Это фактически вышестоящая задача, которая направлена на составление прогнозов относительно будущих тенденций. Она использует, в частности, добычу данных и работает с переменной (предиктором), которая измеряется для отдельных людей или более крупных организаций.

Различные методы можно условно разделить на так называемые проблемы наблюдения (анализ отклонений, кластерный анализ) и проблемы прогнозирования (регрессионный анализ, классификация). Подробное объяснение различных методов добычи данных можно найти на сайте Zentut.

Для того чтобы провести сравнение лучших инструментов для добычи данных, мы представим инструменты, RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME и SAS. Доказано, что пользователи используют несколько программ, потому что инструменты для добычи данных имеют различные сильные стороны, которые можно комбинировать друг с другом. Инструменты для добычи данных часто совместимы друг с другом. Но даже имея всего один хороший универсальный инструмент, вы сможете многое сделать как новичок.

RapidMiner (ранее известный как YALE, «Yet Another Learning Environment») — один из самых популярных инструментов для добычи данных. В 2014 году, согласно опросу, проведенному KDnuggets, он был самым широко используемым инструментом для добычи данных после инструмента R. Он доступен бесплатно и прост в использовании, даже если вы не обладаете специальными навыками программирования. Тем не менее, он предлагает большой выбор операторов. Стартапы, в частности, используют этот инструмент по максимуму.

RapidMiner написан на Java и содержит более 500 операторов с различными подходами для выявления связей в данных — есть варианты для добычи данных, добычи текста, веб-добычи, а также для анализа настроений (sentiment analysis, opinion mining), среди прочего. Программа также импортирует таблицы Excel, файлы SPSS и наборы данных из многих баз данных, а также интегрирует инструменты для добычи данных WEKA и R. Это делает ее универсальным решением.

RapidMiner поддерживает все этапы процесса добычи данных, включая представление результатов. Инструмент состоит из трех основных модулей: RapidMiner Studio, RapidMiner Server и RapidMiner Radoop, каждый из которых выполняет различные методы добычи данных. Кроме того, RapidMiner подготавливает данные перед анализом и оптимизирует их для более быстрой последующей обработки. Для каждого из этих трех модулей существует бесплатная и платная версия.

Особой сильной стороной RapidMiner является предиктивная аналитика — так называется предсказание будущих событий на основе собранных данных. При сравнении программного обеспечения для добычи данных RapidMiner является одним из самых сильных инструментов из всех упомянутых.

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное Университетом Вайкато. Инструмент для анализа данных основан на Java и может использоваться в Windows, MacOS и Linux. Известный своими широкими возможностями машинного обучения, он поддерживает все основные задачи интеллектуального анализа данных, такие как кластеризация, ассоциация, регрессия и классификация.

Графический пользовательский интерфейс облегчает доступ к программе. Кроме того, WEKA предлагает подключение к базам данных SQL и может дополнительно обрабатывать запрашиваемые данные. Сильной стороной WEKA является классификация: инструмент для добычи данных известен своими многочисленными классификациями, включая искусственные нейронные сети, деревья решений, алгоритмы ID3 и C4.5. Однако WEKA менее мощна, когда речь идет о других методах, таких как кластерный анализ. Эта программа предлагает только самые важные процедуры.

Еще один недостаток: WEKA может испытывать проблемы с обработкой, если объем данных становится слишком большим. Это происходит потому, что инструмент для добычи данных пытается загрузить их все в память. Чтобы избежать этого, WEKA предлагает простую командную строку (CLI), которая облегчает работу с большими объемами данных.

Инструмент для поиска данных Orange существует уже более 20 лет и является проектом Люблянского университета. Ядро программы было написано на C++, но в начале программа была расширена за счет языка программирования Python, который сейчас используется в качестве языка запросов. Более сложные операции по-прежнему выполняются на C++. Orange — это комплексная программа для добычи данных, которая демонстрирует, как много можно сделать с помощью Python: Он предлагает полезные приложения для анализа данных и текстов, а также функции для машинного обучения. Когда речь заходит о поиске данных, он работает с операторами для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Этот инструмент для добычи данных также интегрирует визуальное программирование.

Что поражает в этом инструменте, так это то, что пользователи неоднократно подчеркивают, насколько интересным является это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных по сравнению с другими. Как новички, так и опытные пользователи признаются, что Orange их просто завораживает. Его популярность объясняется двумя причинами: во-первых, привлекательной визуализацией данных, которая делает работу с ними более интересной; во-вторых, скоростью и легкостью, с которой происходит визуализация. Программа визуально и мгновенно подготавливает входные данные. Понимание этих графиков и дальнейшая обработка анализа данных относительно просты, и можно быстро принимать бизнес-решения. Это делает Orange идеальным инструментом для добычи данных.

Еще одно преимущество для новичков — наличие многочисленных онлайн-учебников по этому инструменту. Еще одна особенность Orange заключается в том, что со временем он изучает предпочтения своих пользователей и реагирует на них соответствующим образом. Это еще один плюс в пользу инструмента для поиска данных.

KNIME был разработан в Университете Констанца и сейчас популярен среди большого международного сообщества разработчиков. Хотя KNIME изначально предназначался для коммерческого использования, он по-прежнему доступен как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Он был написан на языке Java и отредактирован с помощью Eclipse. Если сравнивать это программное обеспечение для поиска данных с другими, то спектр его функций особенно впечатляет: благодаря более чем 1 000 модулей и готовых пакетов приложений, этот инструмент помогает выявить скрытые структуры данных. Модули могут быть расширены за счет дополнительных коммерческих функций.

Среди его функций особенно привлекателен интегративный анализ данных — KNIME является одним из самых мощных инструментов в своей области и позволяет интегрировать многочисленные методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Он также особенно эффективен при предварительной обработке данных, т.е. извлечении, преобразовании и загрузке данных. Модульная конвейеризация делает его ориентированным на поток данных инструментом для добычи данных.

KNIME используется в фармацевтических исследованиях с 2006 года, а также является мощным инструментом поиска данных в секторе финансовых данных. Однако KNIME также часто используется в секторе бизнес-аналитики (BI). Здесь KNIME рассматривается как инструмент, который сделал предиктивную аналитику доступной и для неопытных пользователей. Этот инструмент интересен и для новичков, поскольку, несмотря на множество сильных функций, вам не потребуется много времени для ознакомления с ним. KNIME доступен как в виде бесплатной программы, так и в виде платной.

SAS (Statistical Analysis System) — это продукт Института SAS, одной из крупнейших в мире частных компаний по разработке программного обеспечения. SAS является ведущим инструментом добычи данных для бизнес-анализа, а также самой дорогой из перечисленных здесь программ. Однако именно она лучше всего подходит для использования в крупных компаниях.

SAS особенно хорош, когда речь идет о прогностическом секторе и интерактивной визуализации данных, что идеально подходит для больших презентаций. В принципе, это программное обеспечение для добычи данных представляет собой комплексное универсальное решение для успешной добычи данных. Инструмент характеризуется очень высокой масштабируемостью, поэтому можно пропорционально увеличить производительность за счет добавления дополнительного оборудования или других ресурсов. Это также делает его мощным инструментом для высококачественных бизнес-решений. Для технически менее опытных пользователей он имеет графический интерфейс пользователя.

Однако это программное обеспечение можно использовать бесплатно только при условии получения соответствующей лицензии от государственного учреждения. За использование SAS обычно взимается плата. Стоимость определяется по запросу и зависит от особых условий, например, она дешевле для органов власти или образовательных учреждений. SAS — одна из более дорогих альтернатив среди коммерческих инструментов. Однако есть возможность настроить набор функций и, следовательно, повлиять на цену.

SAS в основном используется в фармацевтических компаниях, где он зарекомендовал себя как стандарт. Она также часто используется в банковском секторе и предлагает оптимальные решения для BI и веб-майндинга. Помимо прочего, для этих целей у нее есть собственное программное обеспечение для бизнес-аналитики. Это делает его одним из самых мощных инструментов интеллектуального анализа данных на рынке.

После подробного сравнения программного обеспечения для добычи данных приведем обзор всех важных характеристик инструмента для добычи данных: