Программы для классификации данных

Аудит и классификация данных
на базе системы

СёрчИнформ FileAuditor
30 дней для тестирования «СёрчИнформ FileAuditor»ОФОРМИТЬ ЗАЯВКУ
Время чтения
Шрифт

Для того чтобы систематизировать большой массив разрозненных данных используются специальные компьютерные программы. Они предназначены для анализа, сортировки и классификации файлов, в которых содержатся цифровые таблицы, тексты и изображения, описывающие разнообразные факты и явления. С помощью программных инструментов осуществляется проверка, преобразование и визуализация данных перед их размещением в информационных базах.

Задачи, которые решаются с помощью программ анализа и классификации

Целью классификации является распределение многочисленных данных на определенные группы по признакам сходства или отличия. 

В процессе обработки информации решают следующие задачи:

  • Очистка информации, собранной из разнородных источников – выявление расхождений, устранение ошибок, удаление фоновых шумов;
  • Упорядочивание, минимизация объема информационных массивов, представление объектов в единообразной форме, удобной для изучения и машинной обработки;
  • Выбор методик анализа и моделей классификации;
  • Машинное обучение (настройка нейросетей) с помощью «библиотек» (таких как Scikit-Learn, Turtle Graphics, Boost). В памяти компьютера закрепляются алгоритмы преобразования исходных данных и получения конечных результатов;
  • Разделение объектов на классы с использованием определенных моделей классификаторов;
  • Визуализации результатов (данные представляются в графической, текстовой или иной форме).

Для решения всех этих задач используются разнообразные программные приложения, написанные на языках Python, Lisp, C++, R, Java, Prolog и других.

Программные средства машинного обучения

При анализе социально-экономических явлений, производственных процессов, медицинских и научных данных исследователям приходится иметь дело с многоплановой, разнотипной информацией. Для ее обработки используются различные методы интеллектуального анализа (Data Mining): «кластерный анализ», «метод опорных векторов», «к-ближайших соседей», «дерево решений», «наивный байесовский классификатор» и другие. 

Для машинного обучения используются такие программные приложения, как:

  • NeoNeuro Machine Learning – для проведения математических расчетов и исследования статистических показателей;
  • AutoML – для создания графических каталогов, а также определения места расположения многочисленных объектов на изображении;
  • Комплекс программ STATISTICA– для проведения кластерного, факторного, дискриминантного анализа, а также применения методов «деревья классификации» и «многомерное шкалирование»;
  • TensorFlow (Тензорный поток) – для перевода исходных объектов информации в матричную или векторную форму, выполнения математических преобразований многомерных массивов с текстовыми данными;
  • Azure ML Studio – для сбора и подготовки информации, составления выборки, анализа и классификации объектов методами линейной регрессии;
  • Microsoft Cognitive Toolkit – для создания приложений, «записных книжек», проведения интерактивного обмена информациией и ее графической визуализации.

Такие программные средства применяют для интеллектуального анализа и классификации информации в финансовой сфере (для оценки бизнес-рисков, прогнозирования прибылей, планирования инвестиций). Они используются в маркетинге (для анализа товарооборота), здравоохранении (при диагностике заболеваний), в производственной, научной и образовательной сфере.

ПО с открытым исходным кодом

Так называют программное обеспечение, доступное для просмотра и самостоятельного внесения изменений. Программы с открытым кодом используются для распознавания текстов, изучения электронных словарей, хранения личных данных и фотографий.

Открытыми программами являются:

  • Apache Spark MLlib – средство для быстрой обработки большого количества неструктурированных данных, восстановления информации в памяти компьютера после отказов и зависания программ. Производится трансформация, фильтрация, объединение, кластеризация объектов информации;
  • DropIt – бесплатное средство копирования, перемещения, переименования, объединения или разделения документов, архивирования, отправки данных по email;
  • TagScanner – приложение для обработки музыкальных файлов. Задаются правила их сортировки, после чего файловые данные автоматически распределяются по жанрам, альбомам и исполнителям;
  • XnView – бесплатная версия программы PhotoMove для сортировки фотоснимков, упорядочивания фотоальбомов, конвертации графических файлов и поиска дублированных данных;
  • Hazel – программное приложение для распределения по отдельным папкам данных различного вида (изображений, документов, звуковых файлов). Программа позволяет обозначить данные с помощью ключевых слов (тегов), переименовать и архивировать файлы;
  • IBM Watson – группа приложений для машинного обучения, обеспечения доступа к интернет-серверам, ускорения работы в операционной системе macOS.

Программное обеспечение для сбора, статистического анализа информации

Используются программные продукты следующего назначения:

  • Набор алгоритмов Knime – анализ информации методами математической статистики, составление отчетов в процессе классификации объектов;
  • OpenRefine – очистка, преобразование формата, а также расширение данных (обработка больших информационных массивов);
  • R-Programming – статистические расчеты и получение результатов в виде графических изображений;
  • Orange – визуализация результатов в виде точечных диаграмм, столбцов (гистограмм), древовидных схем (дендрограмм), цветовых (тепловых) карт;
  • RapidMiner – подготовка, обработка исследуемой информации, машинное обучение, анализ, визуализация, размещение в базовых хранилищах (в «интегрированной среде»);
  • Pentaho – анализ, визуализация, составление отчетов и прогнозирование результатов классификации;
  • NodeXL – анализ и визуализация объектов, расчет статистических зависимостей, ускорение доступа к информации в социальных сетях;
  • Gephi – выявление и отражение связей между данными при проведении сетевого анализа (например, построение сетевой модели служебных взаимоотношений сотрудников большой компании).

Анализ информации, которая хранится в файловой системе предприятия, помогает провести «СёрчИнформ FileAuditor».  


Программные средства визуализации информации

Примерами таких приложений являются:

  • Datawrapper – позволяет размещать в текстах данные в виде графиков и таблиц (файлов CSV, PDF или Excel);
  • Solver – используется для представления результатов финансового отчета, показателей рентабельности, характеристик бюджета компаний;
  • QlikView – применяется для сжатия информации, ее сохранения в памяти компьютера и предоставления пользователям доступа к данным;
  • Tableau Public – устанавливается для быстрого подключения к электронным файлам, таблицам, а также публикации общедоступных бизнес-материалов;
  • Google Fusion Tables – используется для построения картографических документов (например, расположения объектов нефтедобычи в определенном районе).

Программные приложения для сентимент-анализа информации

Сентимент-анализом называют эмоциональную оценку качественных и количественных характеристик объектов (составление отзывов о событиях, товарах, документах). Такая оценка позволяет классифицировать данные с позитивной, негативной и нейтральной эмоциональной окраской (определить «полярность»).

Для этих целей используют следующие программные приложения:

  • Opentext – распознавание достоверности сведений, определение степени их субъективности путем оценки мнения авторов контента;
  • Semantria – сбор и анализ комментариев, отзывов клиентов для разработки новых идей и проектов развития бизнеса;
  • Trackur – мониторинг социальных сетей по ключевым словам для выявления настроений и тенденций в бизнесе, общественной жизни;
  • SAS Sentiment Analysis – уточнение классификации, добавление новых терминов на основании лингвистического анализа текстов, а которых описываются исследуемые данные;
  • Opinion Crawl – оценка событий, товаров, людей, компаний. Построение круговых диаграмм сопоставления данных, поиск публикаций, посвященных определенным объектам.

***

Классификация множества данных, собранных из разнотипных источников, позволяет сгруппировать объекты по характерным признакам, упростить их поиск в хранилищах и дальнейшее использование. 

В процессе классификации используется специальное программное обеспечение для сбора информации, преобразования в форму, пригодную для компьютерной обработки.

С помощью программ машинного обучения задаются алгоритмы поиска сходства, отличий и взаимосвязей между анализируемыми данными. Для удобного восприятия и возможности сопоставления объектов, разделенных на категории, проводится их визуализация. При этом используются программные приложения для представления объектов в виде графиков, диаграмм, таблиц или альбомов.

02.12.2020

ПОДПИШИТЕСЬ НА ПОЛЕЗНЫЕ СТАТЬИ

Рассказываем о тенденциях отрасли, утечках и способах борьбы с ними