آشنایی با رپیدماینر
رپیدماینر چیست؟
حتما پیش آمده که به دنبال یک نرم افزار خوب آزمایشگاهی به جهت داده کاوی بوده باشید. وکا، کلمنتاین، رپیدماینر و یا spss نمونه هایی از نرم افزارهای تحلیل آماری هستند که به شما در کار داده کاوی کمک میکنند.
از بین این نرم افزارها رپیدماینر چشم ادم را بیشتر میگیرد. هرچند سرعت آن زیاد بالا نیست اما قابلیت هایی دارد که نرم افزارهایی که صرفا مخصوص کد نویسی هستند مانند متلب و یا نرم افزارهای آزمایشگاهی مانند وکا را جلو گذاشته و پیشگام میشود.
رپیدماینر یک نرم افزار داده کاوی است که توسط کمپانی به همین اسم تولید شده است. این نرم افزار در یادگیری ماشین و داده کاوی و متن کاوی و آنالیز پیش بینی و آنالیز تجارت استفاده می شود. این نرم افزار هم در محیط های صنعتی و هم دانشگاهی مورد استفاده قرار می گیرد.گفته می شود این نرم افزار 99 درصد راه حل های آنالیزی پیشرفته را بدون هیچ زحمت کدنویسی برای محقق داده کاوی فراهم می کند.این نرم افزار با زبان برنامه نویسی جاوا نوشته شده است. تمامی عملیات در نرم افزار رپیدماینر توسط پنجره گرافیکی انجام می شود. عملیات workflow در رپیدماینر به نام فرایند process شناخته می شوند که شامل چندین عملگر operator تشکیل می شوند. هر عملگر یک وظیفه را در فرایند انجام می دهد.این نرم افزار قابلیت ارتباط با نرم افزارهای داده کاوی دیگر مانند R و weka را دارد. RapidMiner قوی ترین و آسان ترین نرم افزار برای آنالیز داده ها به صورت عددی و نمایش گرافیکی نتایج حاصل از تحلیل داده ها است. هم چنین این نرم افزار قابلیت ورود کدهای داده کاوی از سایر برنامه ها مانند R و Python را دارد و می تواند از داده های سایر نرم افزار های داده کاوی مانند: Microsoft Excel و Microsoft Access ,Oracle ,IBM DB ,Microsoft SQL Server ,Teradata نیز استفاده کند. این نرم‌افزار یک ابزار داده‌کاوی متن‌باز است که با زبان جاوا نوشته‌شده است و از سال 2001 تابه‌حال، توسعه داده‌شده است. در این نرم‌افزار سعی گروه توسعه‌دهنده، بر آن بوده است که تا حد امکان تمامی الگوریتم‌های رایج داده‌کاوی و همچنین یادگیری ماشین پوشش داده شوند. به‌گونه‌ای که حتی این امکان برای نرم‌افزار فراهم‌شده است تا بتوان سایر ابزارهای متن‌باز داده‌کاوی را نیز به آن الحاق نمود. رابط گرافیکی شکیل و کاربر‌پسند نرم‌افزار نیز آن را یک سر و گردن بالاتر از سایر ابزارهای رقیب قرار می‌دهد. از نقاط قوت نرم‌افزار می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.
وقتی وارد فضای نرم افزار رپیدماینر میشوید حس میکنید که رابط کاربری خوب و قابل قبولی دارد. نرم افزار رپیدماینر طوری طراحی شده است که شما می توانید تمام عملیات داده کاوی را در یک مسیر خطی و پشت سر هم طی کنید. هر چیزی که در رپیدماینر میبینید یک آبجکت است. فیلترهای رپیدماینر، دیتاست های رپیدماینر و منابع داده ای رپیدماینر همگی در قالب آبجکت هایی قابل انتقال به صفحه مرکزی یا صفحه پراسس رپیدماینر هستند.
منابع داده ای مختلفی مانند فایلهای اکسل، اس کیو ال و … به عنوان دیتاسورس های رپیدماینر، قدرت بیشتری به آن میدهند. وقتی یک منبع داده را انتخاب کردید و آن را وارد نرم افزار رپیدماینر کردید، میتوانید به سهولت و راحتی آن را به داخل صفحه کشیده و برای آن ورودی و خروجی مشخص کنید.
داده‌کاوی
ما در جهانی زندگی می‌کنیم که روزانه مقدار زیادی اطلاعات جمع‌آوری میشود. روش‌های سنتی تبدیل داده‌ها به دانش، بر تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت دستی متکی است. با افزایش سریع حجم داده‌ها، این فرم تجزیه و تحلیل اطلاعات آهسته، گران و subjective است. روش سنتی در بسیاری از زمینه‌ها کاملا غیرعملی است و نمی‌تواند نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها را برآورده کند.داده‌کاوی، همچنین به عنوان کشف دانش از داده «KDD» شناخته میشود، میتواند این نیاز را با ارائه ابزار برای کشف دانش از داده‌ها تامین کند. داده‌کاوی فرآیند کشف الگوهای جالب و دانش از مقادیر زیادی داده است. منابع داده‌ها می‌توانند شامل پایگاه داده‌ها، انباره‌های داده، وب، سایر مخازن اطلاعات یا داده‌هایی باشند که به صورت پویا به سیستم منتقل می‌شوند.در دهه‌های گذشته، داده‌کاوی در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، مالی «به ویژه سرمایه‌گذاری»، تشخیص تقلب، تولید، مخابرات و بسیاری زمینه‌های علمی، از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی به‌کار گرفته شده است. همان‌طور که حجم اطلاعات پزشکی به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد، فشار رو به رشد برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارآمد برای استخراج اطلاعات مفید و کاربردی از مقادیر بسیار زیاد داده‌ها وجود دارد. چنین اطلاعاتی ممکن است نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌های پزشکی آینده ایفا کند.
بیشتر بخوانید : آشنایی با داده کاوی (Data Mining)
ابزارهای داده‌کاوی
برای اجرای مدل پیشنهادی، لازم است از برخی ابزارهای داده کاوی استفاده شود. یک ابزار داده‌کاوی کارآمد میتواند به ما در تبدیل داده‌های عظیم به اطلاعات مفید کمک کند. در چند سال گذشته، ابزارهای داده‌کاوی منبع باز و نرم‌افزارهای مختلفی برای استفاده وجود دارد مانند ردپیدماینر، محیط برای تجزیه و تحلیل دانش «WEKA»، «KNIME»، «Orange». همچنین کتابخانه‌های قوی رایگان زیادی برای زبان‌های پایتون و R توسعه داده شده‌است.از جمله این ابزارهای داده‌کاوی، رپیدماینر یکی از ابزارهای محبوب و کاملا کاربردی است. در این بررسی از رپیدماینر به عنوان ابزار استخراج داده استفاده شده‌است. رپیدماینر یکی از ابزارهای مورد استفاده برای کاوش و کشف دانش از جریان داده‌ها میباشد. این نرم‌افزار قابلیت تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها را با استفاده از اتصال به Hadoop وSpark دارد. این نرم‌افزار از تنوع وظایف استاندارد برای داده‌کاوی از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون، تجسم و انتخاب ویژگی پشتیبانی می‌کند.
هر ابزار داده کاوی در رپیدماینر یک فیلتر است. درخت های تصمیم، فیلتر های مشارکتی، خوشه بندی یا کلاسترینگ، کلاسیفیکیشن یا دسته بندی و ابزارهای بسیار خوبی به جهت پیش پردازش در رپیدماینر طراحی شده است. وجود ابزارهای زیادی مانند جداسازی داده های پرت از داده های معمولی به کمک فیلتر LOF قابل انجام میباشد.
رپیدماینر طوری طراحی شده است که هر ابجکت پس از انتقال به صفحه قابل کانفیگ کردن میباشد. همچنین ورودی هر ابجکت میتواند خروجی ابجکت بعدی باشد.
به عنوان مثال فرض کنید قصد دارید روی یک مجموعه داده یا دیتاست عملیات خوشه بندی را انجام دهید. برای این منظور ابتدا ابجکت دیتای ورودی را وارد صفحه میکنید، سپس از ابجکت فیلترینگ lof استفاده کرده تا داده های پرت استخراج شوند. خروجی دیتاست را به ورودی فیلتر متصل میکنید. حال نوبت دسکریتایز یا عددی سازی داده ها میرسد. برای اینکار باید فیلتر های مربوطه را وارد کرده و به ورودی ان مقادیر مناسب را فید دهید. در انتها باید ابجکت خوشه بندی مثلا کامیانه را وارد کرده و حروجی دسکریتایز شده و اماده را به ورودی آن فید دهید و آن را به خروجی بفرستید.
برای یادگیری رپیدماینر از پکیج زیر استفاده کنید
نقاط قوت نرم‌افزار رپیدماینر
ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم.
ظاهر پرداخته و آراسته.
نمای گرافیکی خوب
قابلیت تطابق با فایلهای خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel.
امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع.
وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب که برای این نرم‌افزار تهیه شده و در وب قرار داده شده‌است.
مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار.
امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است.
کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner به نرم افزار اضافه خواهند شد.
لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی ر سال 2014 شناخته شده است.
امکانات ویژه در این ابزار
به دلیل پیاده سازی و توسعه این نرم‌افزار با استفاده از زبان جاوا، امکان کار در سیستم‌های عامل مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد.
امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است.
برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر
پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM با استفاده از شبکه عصبی
انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتی
انجام پروژه تشخیص خرابی
انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
تشخیص عیب و خطا در سیستم
تشخیص بیماری
الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining ) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification) ، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection ) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر
شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
بگینگ و بوستینگ
الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
الگوریتم های فراابتکاری
ماشین بردار پشتیبان
ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
تشخیص داده پرت محلی
انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
روش های حل مشکل رده نامتوازن
سیستم استنباط بیزین
قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
بعد از مدتی کار با نرم افزار رپیدماینر متوجه میشوید که چقدر ساده و قدرتمند طراحی شده است.
2 دیدگاه
به گفتگوی ما بپیوندید و دیدگاه خود را با ما در میان بگذارید.
باسلام وخسته نباشید
من موضوع پایان نامه داده کاوی می خواستم ببین با رپیدماینر الگوریتم فرا ابتکاری قابل پیاده سازی هست مثل الگوریتم پروانه ال.وریتم زنبور عسل….باتشکر
سلام و عرض ادب
چون رپیدماینر تمامی الگوریتم های خودش رو به صورت ماژول در اختیار دیگران قرار میده لذا تعداد بسیار کمی از الگوریتم های فراابتکاری رو پیاده سازی کرده و یک کامپوننت به نام پایتون قرار داده تا کد های پایتون خودتون رو در اون بنویسید و ران بگیرید. لذا شما میتونید الگوریتم هایی مانند پروانه و یا مورچگان رو در اون پیاده سازی کنید