DataPreparador para Linux. Uma ferramenta de software livre projetada para ajudar com tarefas comuns de preparação de dados.
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DataPreparador para Linux. Classificação e resumo

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DataPreparador para Linux. Descrição

O DataPreparador é uma ferramenta gratuita de software projetada para auxiliar nas tarefas comuns de preparação de dados (ou pré-processamento de dados) na análise de dados e na mineração de dados. DataPreparador fornece: Uma variedade de técnicas para limpeza, transformação e exploração de dados Encadeamento de operadores de pré-processamento em um gráfico de fluxo (operador) Manipulação de grandes volumes de dados (uma vez que os conjuntos de dados não são armazenados na memória do computador) Ferramenta independente independente de quaisquer outras ferramentas Interface de usuário gráfica fácil de usar O DataPreparador pode ajudá-lo a explorar e preparar dados de várias maneiras anteriores à análise de dados ou da mineração de dados. Inclui operadores para limpeza, discretização, numeração, dimensionamento, seleção de atributos, valores ausentes, outliers, estatística, visualização, balanceamento, amostragem, seleção de linha e várias outras tarefas. Recursos Em geral Acesso de dados de arquivos de texto, bancos de dados relacionais e livros de trabalho do Excel Manipulação de grandes volumes de dados (uma vez que os conjuntos de dados não são armazenados na memória do computador, com a exceção de pastas de trabalho do Excel e conjuntos de resultados de alguns bancos de dados onde os drivers de banco de dados não suportam streaming de dados) Ferramenta independente, independente de quaisquer outras ferramentas Interface de usuário gráfica fácil de usar Corrente do operador para criar seqüências de transformações de pré-processamento (Árvore de operador) Criando a árvore modelo para dados de teste / execução Limpeza de dados. Remoção de caracteres Substituição de texto Conversão de data Operadores de atributos em colunas no conjunto de dados Excluir / mover atributos Remover atributos selecionados Mover atributos selecionados Discretizar atributos numéricos Largura igual Igual frequência Igual frequência de dados agrupados Lidar com valores ausentes Excluir registros contendo valores ausentes Remover atributos contendo valores ausentes Valores perdidos impectos Prever valores perdidos do modelo (árvore de dependência, modelo ingênuo Bayes) Incluem padrões de valor ausentes

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