Интеллектуальный анализ данных — используем Orange

Orange — это инструмент для визуализации и анализа данных с открытым исходным кодом. Orange разрабатывается в лаборатории биоинформатики на факультете компьютерных и информационных наук Университета Любляны, Словения, вместе с сообществом открытого исходного кода.

Orange — это библиотека Python. Интеллектуальный анализ данных (Data mining) осуществляется с помощью визуального программирования или сценариев Python. Сценарии Python могут выполняться в окне терминала, интегрированных средах, таких как PyCharm и PythonWin, или оболочках, таких как iPython.

Категория —  Data Mining Software.

Лицензия  —  Open Source.

Стоимость — бесплатно.

Преимущества Orange для машинного обучения и анализа данных

• Для всех — начинающих и профессионалов.
• Выполнить простой и сложный анализ данных.
• Создавайте красивую и интересную графику.
• Использование в лекции анализа данных.
• Доступ к внешним функциям для расширенного анализа.

Лучшая и отличительная черта Orange — это замечательные визуальные эффекты.

Этот инструмент содержит компоненты для машинного обучения, дополнения для биоинформатики и интеллектуального анализа текста, а также множество функций для анализа данных.  Orange состоит из интерфейса Canvas, на который пользователь помещает виджеты и создает рабочий процесс анализа данных.

Виджеты предлагают базовые функции, такие как чтение данных, отображение таблицы данных, выбор функций, предикторы обучения, сравнение алгоритмов обучения, визуализация элементов данных и т. д. Пользователь может интерактивно исследовать визуализации или передавать выбранное подмножество в другие виджеты.

В Orange процесс анализа данных (Data mining) может быть разработан с помощью визуального программирования.

Orange запоминает выбор, предлагает часто используемые комбинации. Orange имеет функции для различных визуализаций, таких как диаграммы рассеяния, гистограммы, деревья, дендрограммы, сети и тепловые карты.

Комбинируя виджеты, создайте структуру аналитики данных. Существует более 100 виджетов с охватом большинства стандартных и специализированных задач анализа данных для биоинформатики.

Orange читает файлы в собственном и других форматах данных.

Классификация использует два типа объектов: ученики и классификаторы. Учащиеся рассматривают данные, помеченные классом, и возвращают классификатор.

Методы регрессии в Orange очень похожи на классификацию. Они предназначены для интеллектуального анализа данных (Data mining), помеченных классом.

Обучение базовых наборов обучающих данных включает прогнозы отдельных моделей, чтобы достичь максимальной точности.

Модели могут быть получены из разных выборок обучающих данных или могут использовать разных учеников в одних и тех же наборах данных.

Учащиеся также могут быть разнообразны, изменяя свои наборы параметров.

Чем Orange поможет SEO-специалисту:
• Анализ и визуализация данных при аудите своего сайта или сайтов конкурентов;
• Анализ ссылочного, выявление связей в группе сайтов;
• Интеллектуальный анализ текстового контента (text-mining).
• Кластеризация данных.

Настройка системы Orange для анализа данных

Orange поставляется со встроенным инструментом Anaconda, если вы его предварительно установили. Если нет, выполните следующие действия для загрузки Orange.

Шаг 1: Перейдите на https://orange.biolab.si и нажмите «Скачать».

Шаг 2: Установите платформу и установите рабочий каталог, в котором Orange будет хранить свои файлы.

Прежде чем углубимся в работу Orange, давайте определим ключевые термины, которые помогут в дальнейшем понимании:

Виджет — основная точка обработки любых действий с данными. Виджет выполняет действия в зависимости от того, что вы выберете в селекторе виджетов в левой части экрана.

Рабочий процесс — это последовательность шагов или действий, которые вы выполняете на платформе для решения задачи.

Перейдите к разделу «Примеры рабочих процессов» на начальном экране, чтобы изучить варианты дополнительных рабочих процессов и используемых моделей.

Создание первого рабочего процесса

Нажмите «New» и создайте первый рабочий процесс.

Это первый шаг на пути к решению любой задачи. Обдумайте, какие шаги необходимо предпринять для достижения конечной цели — алгоритм построения процесса.

Импорт данных в Orange

Шаг 1: Нажмите на вкладку «Data» в меню выбора виджетов и перетащите виджет «File» в пустой рабочий процесс.

Шаг 2: Дважды щёлкните виджет «File» и выберите файл с данными, который вы хотите загрузить в рабочий процесс.

Шаг 3: Как только вы сможете увидеть структуру набора данных с помощью виджета, вернитесь, закрыв это меню.

Шаг 4: Поскольку нам нужна таблица данных, чтобы лучше визуализировать наши результаты, мы нажимаем на виджет «Data Table».

Шаг 5. Теперь дважды щёлкните виджет, чтобы визуализировать таблицу.

Визуализация данных при помощи Orange

Виджет Scatter Plot один из самых популярных в среде Orange. Нажмите на полукруг перед виджетом «File», перетащите его в пустое место в рабочем процессе и выберите виджет «Scatter Plot».

Как только создадите виджет Scatter Plot, дважды щёлкните по нему и изучите данные. Вы можете выбрать оси X и Y, цвета, формы, размеры и другие настройки.

Экспериментируйте, добавляя или меняя виджеты в вашем рабочем процессе.

Это только первая (вводная) статья об интеллектуальном анализе данных (Data mining) с использованием Orange. В следующей статье рассмотрим пример использования Orange для поисковой оптимизации сайтов.