نرم افزار RapidMiner چیست؟

میزان داده های ایجاد شده و جمع آوری شده توسط سازمان ها و افراد خصوصی به طور چشمگیری در حال رشد است. این روند در اینترنت اشیا clearly با رشد مداوم به وضوح دیده می شود .

اما سایر صنایع نیز می توانند به طیف وسیعی از منابع داده دسترسی پیدا کنند یا بصورت عمومی یا خصوصی با هزینه اشتراک.

این افزایش حجم داده ها ، چالش های جدیدی را برای تحلیلگران و متخصصان ایجاد می کند ، که در زمینه بهینه سازی وظایف تجاری کار می کنند. سرعت توسعه در اقتصاد جهانی در حال افزایش است ، اما پاسخ سریع به تغییرات در سطح خرد به شرکت های جداگانه امکان گسترش می دهد. و برای کمک به آن ، ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین وجود دارد.

 

معرفی نرم افزار RapidMiner

RapidMiner یک نرم افزار داده کاوی با رابط کاربری گرافیکی است که برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و پیچیده و استخراج اطلاعات مفید استفاده می شود. این نرم افزار توانایی پردازش داده های مختلف را دارد و می تواند در کاربردهای مختلفی مانند بازاریابی، علوم داده، پزشکی، مهندسی صنایع و سایر زمینه های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گیرد.

RapidMiner یک پلتفرم یا نرم افزار علم داده است که توسط شرکتی به همین نام توسعه یافته است و دارای یک محیط یکپارچه برای آماده سازی داده ها، پیش پردازش داده، یادگیری ماشینی، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، یادگیری عمیق، متن کاوی متن کاوی و پیش بینی تحلیل پیش بینی کننده است. تجزیه و تحلیل در زیر توضیح داده شده است. ابزار RapidMiner در برنامه های تجاری و همچنین برای تحقیق، آموزش، نمونه سازی سریع و توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی استفاده می شود.

 

نرم افزار Rapidminer چیست؟

1.  آماده سازی داده ها پیش پردازش داده ها: به فرآیندی گفته می شود که دانشمند داده به دنبال بهبود کیفیت و کمیت داده های اولیه برای حذف ناخواسته، نویز و داده های اضافی است.
2. یادگیری ماشینی یادگیری ماشینی: به فرآیندی گفته می شود که در آن یک دانشمند داده با آموزش الگوریتم های یادگیری ماشینی به کامپیوتر، فرآیند تحلیل و پیش بینی را به رایانه ها واگذار می کند. مرحله یادگیری ماشینی پس از مرحله آماده سازی داده ها انجام می شود. تمامی الگوریتم های آماده سازی و یادگیری ماشینی در دوره های پیشنهادی زیر آموزش داده شده است.
3.  یادگیری عمیق یادگیری عمیق: یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق نیز شناخته می شود) بخشی از خانواده وسیع تری از روش های یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است.
4.  متن کاوی متن کاوی: به فرآیندی گفته می شود که داده های مورد تجزیه و تحلیل دیگر ساختاری ندارند، بلکه ساختاری ندارند و به صورت متن هستند و متخصص علوم داده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی استفاده می کند. NLP به دنبال استخراج دانش مفید از متن است.
5. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل پیش بینی شامل انواع تکنیک های آماری از داده کاوی، مدل سازی پیش بینی کننده و یادگیری ماشینی است که واقعیت های فعلی و تاریخی را برای پیش بینی رویدادهای آینده یا در غیر این صورت ناشناخته تجزیه و تحلیل می کند. تمامی الگوریتم های تحلیل پیش بینی در دوره های ارائه شده در زیر آموزش داده می شود.

 

محیط کاری نرم افزار RapidMiner

محیط کاری نرم افزار RapidMiner که در بالا نمایش داده شده است، دارای چند بخش و پنل کلیدی بوده که در ادامه بررسی هر یک می پردازیم.

• بخش Repository| مخزن داده ها: در این قسمت فرآیندهای کاری کاربر توسعه یافته در محیط RapidMiner و همچنین داده هایی که کاربر برای تجزیه و تحلیل در محیط RapidMiner وارد می کند ذخیره می شود.
• بخش Operators| عملوندها : در این قسمت الگوریتم های یادگیری ماشینی، پردازش متن و … در قالب عملوند قرار می گیرند و تنها با یک بار کشیدن و رها کردن می توان از آنها در فرآیند تحلیلی نرم افزار استفاده کرد.
• بخش Parameters| دیدگاه : در این بخش هر یک از عملوندها نشان داده می شود و متخصص علم داده می تواند آن را تغیر کند.
• بخش Help| راهنما : در این بخش مستندات اموزشی هر یک از عملوندها برای کاربر نمایش داده می شود.
• بخش Process| پروسه ها : کاربر عملوندهای خود را در این محیط می کشد تا بتواند مشکل خود را در قالب دنباله ای از عملوندها پیاده سازی کند.

 

چرا از نرم افزار  RapidMinerاستفاده کنیم؟

 

 

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

امروزه بسیاری از شرکت ها به تحلیلگران سیستم نیاز دارند.

هزینه های زیاد ، کمبود تجربه و در بیشتر موارد ، پیچیدگی بیش از حد نرم افزار موجود و هزینه های زیاد برای آموزش کارمندان. نگه داشتن سیستم های ذخیره سازی پردازش و ذخیره داده های گران قیمت از طرف دیگر ، آنها را مجبور به کنار گذاشتن ایده ساخت تحلیلی خود می کند.

کمبود متمایز راه حلهای منبع باز برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده وجود دارد .

اما یکی از مناسب ترین ، کارآمدترین و رایگان ترین راه حل های نرم افزاری ، RapidMiner Studio است.

ابزاری ایجاد شده برای داده کاوی ، با ایده اولیه ، که تحلیلگر نیازی به داشتن مهارت برنامه نویسی خوب ندارد. برای شفاف و روان بودن فرآیند داده کاوی ، مجموعه خوبی از اپراتورهای از پیش تعریف شده وجود دارد که طیف وسیعی از مشکلات را حل می کنند.

آنها همچنین می توانند اطلاعات را از منابع مختلف بدست آورند و پردازش کنند .

علاوه بر این RapidMiner ابزاری کامل برای فرآیندهای ETL است و بر بیش از 400 عملکرد تحلیلی ، سرور RapidMiner نیز وجود دارد.

که می تواند به عنوان مخزن (Cloud) برای ذخیره و اجرای فرایندهای استخراج (از جمله یک برنامه) استفاده شود. سرور دارای یک رابط وب برای مدیریت اتصالات به منابع داده و ارائه جزئیات از فرآیندهای استخراج است.

 

مراحله اول کار با RapidMiner

از سال 1950 تا 2015 بیش از 696،226 نفر در جاده های آلمان جان خود را از دست دادند.

سال ثبت شده سال 1970: 19.193 نفر در ترافیک جان خود را از دست دادند .

بیش از نیم میلیون نفر زخمی شدند و متاسفانه بسیاری از آنها فلج شدند تا به امروز ، تقریباً هر سال تعداد تصادفات رانندگی در آلمان به طور پیوسته کاهش یافته است.

این کاهش ممکن است چندین دلیل داشته باشد:

اتومبیل های پیشرفته ، اقدامات امنیتی مدرن در داخل و اطراف وسایل نقلیه ، کیفیت بهتر جاده ، محدودیت سرعت ، استفاده از کمربند ایمنی مورد نیاز قانون ، کاهش حد الکل و سایر موارد.

اما کدام یک از این نوآوری ها موثرتر هستند؟ آیا ارتباطی بین سال ، ماه و میزان یا هنر تصادفات رانندگی وجود دارد؟ آیا می توان میزان حوادث رانندگی را در دوره بعدی پیش بینی کرد؟

 

بیایید با RapidMiner آشنا شویم

 

در سمت چپ صفحه می توانید یک پانل مخزن داده و پردازش و اپراتورها را مشاهده کنید.

RapidMiner توانایی بارگذاری داده ها یا پردازش ها را از یک پایگاه داده یا فضای ذخیره سازی ابری (Amazon S3 ، Azure Blob ، Dropbox) فراهم می کند.

 

برای راحتی کار ، اپراتورها به دسته هایی زیر تقسیم می شوند:

۱-دسترسی به داده ها (پرونده های شغلی ، پایگاه های داده ، ذخیره سازی ابر ، جریان های توییتر ، Salesforce)

۲-اپراتورها برای کار با ویژگی ها (تغییر شکل انواع ، تاریخ ها ، عملیات تنظیم شده و غیره)

۳-اپراتورهای مدل سازی ریاضی (مدل های پیش بینی ، مدل های بهینه سازی مدل تجزیه و تحلیل خوشه ای)

۴-اپراتورهای کمکی (اجرای روالهای جاوا و Groovy ، ارسال پیام های الکترونیکی ، برنامه ریز رویدادها)

این دسته ها ، دسته اصلی هستند که هر یک از زیر مجموعه ها و اپراتورهای مختلف خود را دارند.

اضافه کردن اپراتورهای جدید با RapidMiner Market همیشه در حال رشد است.

به عنوان مثال ، در میان پسوندهای موجود ، یک عملگر وجود دارد که مجموعه داده ها را به سری های زمانی تبدیل می کند.

قسمت مرکزی صفحه ، فضای کاری برای ایجاد فرآیند تبدیل داده است.

با استفاده از کشیدن و رها کردن می توانیم منابع داده و عملگرهای مربوط به تبدیل داده ها را به روند خود اضافه یا تغییر دهیم یا حذف کنیم.

برای تعیین ارتباط بین اپراتورها ، پیاده سازی و پارامترهای فرآیند را تنظیم می کنیم. در پایین پنل میانی نکاتی وجود دارد – براساس فرآیندهای ساخته شده توسط کاربران دیگر

RapidMiner توصیه هایی را در مورد استفاده از عملیات به شما ارائه می دهد.

در پانل سمت راست می توانید پارامترهای ضبط دقیق و اصول عملکرد اپراتور انتخاب شده را مشاهده کنید.

مثال : حوادث رانندگی در مونیخ … خود را به عنوان داده کاو امتحان کنید

اول از همه ، داده ها را بارگیری کنید (شکل ۱ را ببینید) سپس با کشیدن و رها کردن یا از عملگر برای بارگذاری داده ها استفاده کنید.

 

 

 

در نتیجه اگر روی دکمه نتایج کلیک کنید می توانید داده های خود را به صورت جدول مشاهده کنید.

در صورت لزوم می توانید انواع داده ها یا نام ویژگی ها را با Import Wizard تغییر دهید.

سپس فرایند را اجرا کنید و نتیجه بارگیری داده های خود را مشاهده خواهید کرد (در این مورد بارگذاری پرونده csv). داده ها نشان دهنده تعداد جستجوها تا پایان ماه از 2000 تا 2017 است.

هنگام وارد کردن داده ها ، باید قالب برنامه را به صورت صحیح در برنامه های زمانی تنظیم کنید.

پس از آن ، بلوک داده خروجی را با نقطه خروجی نتایج (res) وصل کنید.

اکنون می توانید “start” را فشار دهید و برنامه آمار کلی را نشان می دهد. نتایج در شکل 4 خلاصه شده است.

رپیدماینر

برای مشاهده ویدیوی آموزشی Page Level Security in Power BI  در یوتیوب لینک زیر را کلیک کنید ⇓

⇐ ⇐  Page Level Security in Power BI

 

با استفاده از برگه نمودارها نمودار توزیع داده ها را بسازید.

نمودار اول به ما نشان می دهد که بیشترین تصادفات ناشی از خطای رانندگی بوده است (قرمز) ، دو گروه دیگر از تصادفات ناشی از رانندگی در حالت مستی (آبی) یا فرار از پلیس (سبز) است.

 

 

همانطور که مشاهده می شود ، می توانید داده ها را به صورت خودکار در بلوک های آماری تجسم کنید یا فقط از سبک های نمودار دیگر استفاده کنید.

علاوه بر این ، شما می توانید نمودار خود را سفارشی کنید و رنگ ها ، ابعاد ، سبک های دیگر را انتخاب کنید.

همچنین می توان نمودارهای پیچیده 3 بعدی یا بیشتر ایجاد کرد ، مانند این:

 

 

در اینجا می توانید ماه ها و سالها را در x-Axis ببینید ، میزان تصادفات در y-Axis و نوع تصادفات رنگی است که در شکل بالا مشخص شده است.

اندازه حباب میزان افراد فوت شده را مشخص می کند. در نتیجه ، مدل سازی 4 بعدی در RapidMiner بسیار آسان است.

حتی اگر تحلیلگر داده ها نیستید و در زمینه داده کاوی یا آماری تجربه ای ندارید ، می توانید راه حل گرافیکی خوبی برای داده های خود پیدا کنید.

 

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از ابزار   Tableau تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

*

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company