Video: Introduction/tutorial to visual programming in Orange (python-based) a Data Mining Tool 2025
Data minearbejdere arbejder hurtigt. For at få fart, skal du bruge passende værktøjer og opdage handelens tricks. Dit bedste værktøj til data-minedrift er din hjerne med lidt know-how. Det næstbedste værktøj er en data mining applikation med en visuel programmeringsinterface.
Med visuel programmering er trinene i din arbejdsproces repræsenteret af små billeder, som du organiserer på skærmen for at skabe et billede af flow og logik i dit arbejde. Visuel programmering gør det nemmere at se, hvad du laver over flere trin, end det ville være med kommandoer (programmering) eller konventionelle menuer.
I dette eksempel kan du se arbejdsprocessen i hovedområdet af data mining applikationen. Omkring er menuer af nyere projekter, værktøjer til data-mining funktioner, en seer til at hjælpe dig med at navigere komplekse processer og en log. Disse detaljer varierer lidt fra et produkt til et andet.
Se nærmere på processen. Selv om du bare angiver i din søgen efter at være en data minearbejder, kan du sikkert forstå meget af hvad der sker lige ved at se på dette diagram, herunder følgende:
-
Du kan se CSV Reader. Hvis du er opmærksom på. csv (kommaseparerede værdier) dataformat, ved du sikkert allerede, at dette er dataimport. (Og det er det første skridt, du har brug for data til at gøre noget andet.)
-
Så ser du værktøjer, der er tydeligt mærket af funktioner som Kolonne Rename og String Manipulation. Dette er dataforberedelsestrin.
-
Tree Learner kan være mystisk, hvis du er ny til modellering, men dette værktøj opretter en beslutningstræ model fra en undergruppe af dataene.
-
De endelige trin gælder modellen til data, der blev holdt adskilt til testning, og udført nogle evalueringsteknikker.
