RapidMiner

Этот пакет сравнительно самый молодой в представленном выше списке. Проект RapidMiner был создан в 2001 году под названием YALE - Yet Another Learning Environment (дополнительная образовательная среда) в Дортмундском университете группой исследователей в области искусственного интеллекта. С 2004 года он становится проектом с открытым исходным кодом. Среди пользователей RapidMiner быстро набирает популярность и в 2009 году занимает второе место среди пакетов предназначенных для интеллектуального анализа данных (Data Mining), причем 80% пользователей, использующих его как основной, собирались использовать его и далее (для пакета R этот показатель – 50%). В 2010 по этой же категории RapidMiner занимает первое место! В настоящее время он широко применяется при составлении и анализе реальных проектов в бизнесе, производстве, научных исследованиях и т.д., всюду, где приходится решать задачи классификации, выявления структурных связей, получения алгоритмов принятия решений на основе больших массивов данных.

На официальном сайте проекта (https://rapidminer.com/products/studio/) можно получить как бесплатную, укороченную, версию Community Edition, так и расширенную платную – Enterprise Edition.

Интерфейс RapidMiner сильно отличается от стандарта общения с классическими статистическими пакетами. Вместо обработки данных при помощи выбора последовательности команд (требований), используется построение потоков данных проходящих через некоторые узлы. В пакете существует большое количество таких узлов, реализующих различные алгоритмы обработки (в бесплатной версии их около 300) В качестве ответа предлагается либо некоторая таблица, либо красивая графическая (древовидная) модель для выявления параметров, по которым принимаются решения.

Пакет Gretl [сайт http://gretl.sourceforge.net ]

Небольшой по занимаемому объему (около 45 мб) статистический пакет, относящийся к свободно распространенным. Предназначен для эконометрического моделирования (регрессионный анализ, временные ряды). Позволяет получать большинство описательных статистик, строить графики, создавать скрипты. Данные для обработки можно создавать как в самом пакете, так и импортировать, например, из SPSS или Excel. Имеет русскую локализацию (т.е. русифицирован). Хорошая наглядность, простой и интуитивно понятный интерфейс, но возможностей маловато.

Расширяет возможности вариантов обработки данных интеграции Gretl с GNU R. Ниже Вы видите пример получения описательных статистик на выборке a.

Результаты обработки можно получить в формате LaTeX. В июне 2013 в Оклахома – Сити была проведена третья конференция участников проекта gretl. Очень быстро растет база пользовательских программ, написанных сторонниками этого пакета.

Дата добавления: 2015-07-08