Molegro Data Modeller. Molegro Data Modeller - تطبيق منصة عبر منصة لاستدامة البيانات ونمذجة البيانات وتصور البيانات
التحميل الان

Molegro Data Modeller. الترتيب والملخص

Molegro Data Modeller. العلامات

عرض مرئي للمعلومات متخيل التصور ماديرر موديليد البيانات نمذجة البيانات

Molegro Data Modeller. وصف

Molegro Data Modeller - تطبيق عبر النظام الأساسي لتصنيع البيانات ونمذجة البيانات وتصور البيانات Molegro Data Modeller هو تطبيق عبر النظام الأساسي لتصنيع البيانات ونمذجة البيانات وتصور البيانات. واجهة المستخدم التي تركز جداول البيانات تجعل Molegro Data Modeller بديل بسيط وبأسعار معقولة الحلول المعقدة التي تعتمد على سير العمل أو المنتجات الإحصائية التي يحركها الأمر. فيما يلي بعض الملامح الرئيسية "Molegro Data Modeller": يوفر Modeller RegressionMolegro Foreller أنواعا مختلفة من طرق الانحدار: نماذج الانحدار الخطي المتعدد العلاقات الخطية البسيطة بين البيانات، وسريع وفعال. يقلل المربعات الأقل جزئية من أبعاد مجموعة البيانات قبل إنشاء نموذج. مناسبة لمجموعات البيانات مع العديد من المتغيرات المستقلة. الشبكات العصبية قادرة على نموذج العلاقات غير الخطية للغاية. آلات دعم الدعم قادرة أيضا على نموذج العلاقات المعقدة وتميل إلى أن تكون أقل عرضة للتجزئة من الشبكات العصبية. تحديد ميزة واختيار التحقق من الصحة والتحقق من الصحة يسهل إعداده في معالج الانحدار: يمكن اختيار مخططات مختلفة (إلى الأمام والخلف، والهيل المتسلق) ويمكن دمجها مع معايير اختيار الطراز المختلفة (معيار معلومات بايز أو عبور صحة R ^ 2). يمكن استخدام تصنيفات واصف مختلفة عند البحث في الوشفات. من خلال التحقق من الصحة سهلا. يمكنك التحقق من الصحة عبر استخدام إجازة واحدة، باستخدام عدد محدد من طيات عشوائية، أو عن طريق إنشاء طيات يدويا. التصور أنواع التصور المختلفة تفاعلية للغاية. يتم عرض اختيارات في جدول البيانات مباشرة في المؤامرات والعكس صحيح. من الممكن أيضا تطبيق مخططات تلوين مختلفة المعرفة من قبل المستخدم وتطبيق Jitter (إضافة الضوضاء الاصطناعية إلى قطع البيانات). يوفر ClusteringMolegroo Data Modeller نوعين من المجموعات: K- يعني التجميع (وهو فعال للغاية) ونظام التكتلات القائم على الكثافة (وهو قادر على التقاط أشكال الكتلة أكثر تعقيدا). تحليل المكون الرئيسي (PCA). تحليل المكونات .Principal هو طريقة للحد من أبعاد مجموعة البيانات. يتم إنشاء مجموعة جديدة من المكونات الرئيسية باستخدام مجموعات خطية من الواصفات الأصلية. ثم يتم تقليل عدد الواصفات عن طريق الحفاظ على الواصفات فقط التي تسهم معظمها على التباين. تحويل البيانات الجبرية. من الممكن العمل مع التحولات الجبرية مباشرة على الأعمدة: على سبيل المثال، سيؤدي "نشاط جديد = سجل (ACT) + Beta ^ 2" "عمود جديد يستند إلى التعبير. يوفر Modeller Dattent Data Modeller Outle DetectionMolegroo بطريقتين لتحديد موقع البيانات غير الطبيعية: طريقة قائمة على الربع التي تتحقق من مدى سرعة نقطة بيانات هي من النسبة المئوية 25 و 75. يفحص هذه الطريقة كل واصف بشكل فردي. طريقة قائمة على الكثافة التي تحسب الكثافة المحلية لكل نقطة بيانات. نقاط البيانات ذات الكثافة المنخفضة بعيدة عن نقاط البيانات الأخرى ويمكن أن تكون القيم المتطرفة. تقدم Substive Subset CreationMolegroo Data Modeller طريقة قائمة على الشبكة لإنشاء مجموعة فرعية متنوعة من مجموعة البيانات. من الممكن إنشاء شبكات في عدد تعسفيا من الأبعاد، وإذا كان العمل مع شبكة ثنائية الأبعاد وشبكة ثلاثية الأبعاد، فيمكن تصورها مباشرة في متآمرين البيانات. ميزات أخرى تدافع (خلط) من الأعمدة و "استبدل بقيم عشوائية" لأداء العشوائية y. إعداد البيانات: تحجيم، تطبيع، إصلاح القيم المفقودة. مصفوفة العلاقة. متصفح. تصدير gnuplot (لإنشاء وتخصيص مؤامرات جودة النشر). المساعدة عبر الإنترنت والتحقق التلقائي للتحديثات. التعليم: RoadnoteNote لمدة 30 يوما: من أجل تنزيل التطبيق، يجب عليك طلب نسخة تجريبية مجانية وحفظ التجربة مفتاح الترخيص. ما الجديد في هذا الإصدار: نموذج الانحدار نموذج المعلمة باستخدام البحث المستندة إلى الشبكة تصور البيانات عالية الأبعاد باستخدام خوارزمية خريطة ربيع جديدة جديدة تحسين خوارزميات اختيار ميزة وتفضيلات إضافية للتخصيص تم إضافة تشذيم واصف، تصور خريطة الربيع الشامل، مخططات التلوين الجديدة، وخيارات التكبير / التصغير إلى مربع حوار مصفوفة الارتباط تم إضافة خيار تقييم النسبة المئوية من نسبة الانقسام إلى معالج الانحدار خيار جديد لإنشاء مجموعات فرعية من E.G. نتائج المجموعات تحسينات واجهة المستخدم الثانوية وإصلاح الأخطاء

Molegro Data Modeller. برامج ذات صلة