مطالب قدیمی

۳۷ تا از بهترین ابزار های مصورسازی داده ها

قسمت دوم

ایجاد نمودارها و اینفوگرافیک می تواند بسیار وقت گیر باشد. اما ابزار های مصور سازی داده ها، آن را بسیار آسان تر می کنند. اغلب گفته می شود که داده یک نوع ارز جدید جهانی  است و وب دفتر معامله ارز ( صرافی) است که از طریق آن داد و ستد ارز می کنیم. به عنوان مصرف کننده، ما در حال شنا کردن در انبوهی از داده ها هستیم. داده ها در همه جا هستند حتی برچسب روی بسته های غذا که برای گزارش های سازمان بهداشت جهانی طراحی شده اند. در نتیجه برای طراحان بطور فزاینده ای مشکل می شود که حجم انبوهی از جریان داده ها را با جزییات زیاد بتوانند ارائه دهند. یکی از بهترین روش ها برای دریافت پیام شما به طور سراسری، استفاده از ابزار مصورسازی داده ها است که باعث می شود به سرعت توجه ها به پیام های کلیدی جلب شود و با ارائه داده های بصری، کشف الگو های شگفت انگیز و مشاهداتی که با نگاه آماری به تنهایی آشکار نمی شد را ممکن می سازد.

شما ممکن است ابزار رایگان را برای ایجاد یک اینفوگرافیک ترجیح دهید. دیوید مک کندلس ( روزنامه نگار و طراح اطلاعات): بوسیله مصورسازی اطلاعات ما آن را به یک چشم انداز تبدیل می کنیم که شما می توانید با چشم هاتان یک نوع نقشه اطلاعات را کشف کنید و وقتی شما اطلاعات بدست آمده را از دست می دهید نقشه اطلاعات به کار می آید و مفید است. روش های مختلفی برای گفتن یک داستان وجود دارد اما همه چیز با یک ایده شروع می شود. بنابراین برای کمک به شما برای شروع، ما بعضی از جذاب ترین ابزار مصور سازی موجود بر روی وب را برای شما جمع آوری کرده ایم.

۱-نرم افزار iCharts

tool16

 

iCharts می تواند عناصر تعاملی داشته باشد، و شما می توانید داده ها را از Google Docs  ترسیم نمایید. سرویس نرم افزار  iChartsیک راه حل میزبانی برای ایجاد و ارائه نمودار های فوری و دقیق برای گنجاندن در وب سایت شما فراهم می کند. انواع مختلف نمودار در دسترس شما است، و هر کدام از آنها با توجه به موضوع و طرح رنگ سایت شما کاملا قابل تنظیم است. نمودار های این نرم افزار، می توانند عناصر تعاملی داشته باشند، و این نرم افزار می تواند داده ها را از Google Docs، صفحات گسترده اکسل و دیگر منابع گرفته و نمودارهای آن را ترسیم نماید.

۲- نرم افزار Weka

weka

 

هنگامی که شما به طور عمیق به علم داده کاوی وارد می شوید شما نیاز دارید تا قابلیت های خود را برای مصورسازی داده ها گسترش دهید. نرم افزار WEKA یک ابزار خوب برای طبقه بندی و خوشه بندی داده ها بر اساس ویژگی های مختلف است، همچنین دارای توانایی برای تولید بخش های ساده است. WEKA  مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین برای انجام دادن کارهای داده کاوی، است و یک روش قدرتمند برای کشف داده است. میزکار Weka ، مجموعه­ای از الگوریتم­‏های روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیش پردازش داده­‏ ها می‏­ باشد. این نرم ­افزار به گونه ­ای طراحی شده است که می‏­توان به سرعت، روش­‏های موجود را به صورت انعطاف­پذیری روی مجموعه ­‏های جدید داده، آزمایش نمود. این نرم­ افزار، پشتیبانی‏‏ های ارزشمندی را برای کل فرآیند داده کاوی ­‏های تجربی فراهم می‏­ کند. این پشتیبانی‏ ها، آماده سازی داده­‏ های ورودی، ارزیابی آماری چارچوب­‏ های یادگیری و نمایش گرافیکی داده­‏ های ورودی و نتایج یادگیری را در بر می­ گیرند. همچنین، هماهنگ با دامنه وسیع الگوریتم­‏های یادگیری، این نرم­افزار شامل ابزارهای متنوع پیش پردازش داده ­هاست. این جعبه ابزار متنوع و جامع، از طریق یک واسط متداول در دسترس است، به نحوی که کاربر می‏­تواند روش­‏ های متفاوت را در آن با یکدیگر مقایسه کند و روش­‏ هایی را که برای مسایل مدنظر مناسب ­تر هستند، تشخیص دهد.
نرم­ افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرنده­ای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمی‏­ کند و در نیوزلند، یافت می ‏­شود. این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا می‏­شود و نیز تحت سیستم عامل­‏های لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی ، آزمایش شده است. این نرم­افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتم­‏های یادگیری متفاوت، فراهم کرده است که از طریق آن روش­‏های پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده­‏ موجود، قابل اعمال است.
نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتم­‏های مختلف یادگیری را فراهم می‏­کند و به آسانی می‏­توان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.
همچنین، این نرم­افزار شامل مجموعه متنوعی از ابزارهای تبدیل مجموعه­‏ های داده­‏ ها، همانند الگوریتم ­‏های گسسته سازی می‏­ باشد. در این محیط می‏­توان یک مجموعه داده را پیش پردازش کرد، آن را به یک طرح یادگیری وارد نمود، و دسته­ بندی حاصله و کارآیی­ اش را مورد تحلیل قرار داد. (همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامه­ای میسر است.)
این محیط، شامل روش­‏هایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، رده‏ بندی، خوشه­ بندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی می ‏­باشد. با در نظر گرفتن اینکه، داده­‏ها بخش مکمل کار هستند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش داده­‏ها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتم­‏ها، ورودی­‏های خود را به صورت یک جدول رابطه­ای به فرمت ARFF دریافت می‏­ک نند. این فرمت داده­‏ها، می‏­تواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه داده­ای تولید گردد.

برچسب ها

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

دکمه بازگشت به بالا