Ferramenta de mineração de dados forex

Introdução à mineração de dados FX.

Vamos fazer uma introdução simples e rápida a um dos campos mais interessantes hoje - Data Mining. Existe uma ampla gama de aplicativos de mineração de dados. Devemos integrar a mineração de dados em nossas negociações de câmbio.

FX, FOREX ou o câmbio.

FX é o maior mercado em termos de volume negociado diariamente. Tem três níveis principais de participantes: os meninos grandes, o nível intermediário e os operadores simples, como você e eu. Tem uma natureza especulativa, o que significa que na maioria das vezes não trocamos mercadorias. Nós nos importamos apenas com a diferença e queremos comprar em baixa e vender em alta ou vender em alta e comprar em baixa. Por operações curtas ou longas, podemos ganhar pips. Dependendo do seu volume de negociação, o valor do pip pode variar de um centavo a 10 $ e mais. Esta é a principal maneira de ganhar dinheiro no mercado de câmbio (juntamente com o Carry Trade, Brokering, Arbitrage e outros). Observe que o mercado de FX é enorme, mas é adequado para todos os níveis de jogadores. Pense no mercado de câmbio como um supermercado infinito com um número infinito de produtos e clientes, mas também tem um número infinito de caixas. Significa que há uma quantidade igual de oportunidades para todos.

Mineração de dados e aprendizado de máquina.

Data Mining é um sub-campo maduro da Ciência da Computação. Trata-se de muitos dados e extração não trivial de conhecimento utilizável de enormes quantidades de dados. É feito pelo processamento inteligente de dados usando algoritmos de Machine Learning. Mineração de dados não é apenas CRUD (criar, ler, atualizar e excluir). Temos vários métodos de mineração de dados. Por este meio os métodos e algumas aplicações.

Classificação - classificando e-mail como spam, classificando uma transação como fraude. Associação - o YouTube sugere-nos novos vídeos com base no nosso histórico. A Amazon nos sugere mais itens durante o checkout. Agrupamento - análise de dados não estruturados, como notícias econômicas e opiniões, para encontrar grupos comuns. Process Mining - examine logs de operadores de chamadas para encontrar operações ineficientes. Text Mining - notícias de mineração ou análise técnica para reconhecimento de padrões.

O Algorithmic Trading é uma execução automatizada de um algoritmo de negociação. No nosso caso, o algoritmo de negociação vem da mineração. A negociação automatizada é feita por algum tipo de linguagem de programação. Velocidade e robustez são pontos-chave aqui: o operador humano não pode vencer o programa de computador em relação a esses atributos. Pode ser HFT (High Frequency Trading) e programação de baixo nível (como C ++) ou negociação de longo prazo e programação de alto nível (como Java).

Misture o comércio algorítmico com mineração de dados.

Misturar a mineração de dados no comércio algorítmico é importante. O mais importante é os dados. Um princípio simples afirma que, se seus dados não forem bons o suficiente, seus modelos não serão bons o suficiente (GIGO). É tudo sobre como criar um modelo, implementá-lo e testá-lo (como sempre). Atualmente este fluxo é principalmente manual.

Existem muitas opções de software de código aberto no campo de Mineração de Dados. WEKA é uma estrutura de Data Mining originada na Universidade de Waikato, Hamilton, Nova Zelândia. O WEKA é escrito em Java e tem uma ótima API. Além disso, você tem implementações para a maioria dos algoritmos de Machine Learning conhecidos.

Mistura de boas ferramentas é vital. Existem muitos modelos de negociação possíveis. Jogar uma moeda é um sistema de negociação estúpido, mas é um sistema de negociação. Precisamos da Mineração de Dados para encontrar o ouro. Boas ferramentas são fáceis de obter tão boa sorte com a mineração.

Se você estiver procurando por mais informações sobre negociação de FX científica, sua próxima etapa é explorar ferramentas de Data Mining e dados históricos. Visite algonell para mais detalhes. Você pode nos encontrar no twitter, facebook, Google+, LinkedIn e WordPress.

Data Mining uma estratégia de Forex Majors.

Por causa das características indevidas de diferentes pares de moedas, muitas estratégias quantitativas de Forex são projetadas com um par de moedas específicas em mente. Embora isso possa produzir muitas estratégias de negociação lucrativas, também há vantagens no desenvolvimento de estratégias que podem ser negociadas em vários pares de moedas. Isso introduz um elemento de diversificação que pode fornecer um nível adicional de proteção de downside.

Daniel Fernandez publicou recentemente um sistema que ele projetou para negociar em cada uma das quatro principais firmas de Forex. Seu objetivo era encontrar um sistema que produzisse um histórico de 20 anos de negociações lucrativas em EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF.

Daniel usa uma abordagem de mineração de dados para desenvolver uma estratégia para negociar as quatro majors Forex.

Para construir seu sistema, Daniel usou seu software de mineração de dados para definir sinais de entrada e saída que teriam produzido uma estratégia comercial lucrativa em cada um dos quatro pares de moedas nos últimos 20 anos. O que ele apresenta é uma combinação de três regras baseadas em preços que formam a base de sua estratégia Forex Majors.

Daniel's Forex Majors Strategy.

A estratégia Forex Majors da Daniel é muito simples, pois sempre tem uma posição, longa ou curta, em cada um dos quatro pares de moeda que negocia. Ele baseia todos os seus negócios em gráficos diários.

A estratégia é longa quando as três condições a seguir são atendidas:

A estratégia é curta quando as três condições a seguir são atendidas:

Como você pode ver, a estratégia é basicamente uma tendência otimizada seguindo a estratégia. Isso faz sentido, porque Daniel afirma, no início de seu artigo, que as estratégias de acompanhamento de tendências de longo prazo geralmente são as melhores estratégias para negociar múltiplos mercados.

Uma regra adicional que a estratégia de Daniel utiliza é uma stop loss baseada em ATR. O stop-loss fixo é definido em 180% do ATR de 20 dias. Se o stop-loss for acionado, a estratégia permanece fora do mercado até que um sinal seja gerado na direção oposta. Testes indicam que reentrar em um sinal na mesma direção afetou negativamente o desempenho.

Desempenho de backtesting.

Os resultados do backtesting que Daniel incluiu em seu post mostram que a estratégia foi bastante lucrativa. Produziu uma taxa de ganho de 45%, um fator de lucro de 1,38 e uma taxa de recompensa para risco de 1,68. A maior preocupação de Daniel com a estratégia era que o período máximo de rebaixamento representava um tempo muito longo.

De acordo com os números de Daniel, o retorno médio anual foi de 9,67%. Isso consistiu em 16 anos lucrativos, 4 anos perdidos e um ano que basicamente se igualou. O melhor ano foi um retorno de 37,76%, e o pior ano foi uma perda de 20,2%.

Daniel observa que este sistema não representaria uma boa estratégia autônoma por causa de seus retornos em relação aos levantamentos máximos. No entanto, ele sugere que poderia ser uma parte interessante de uma estratégia maior e multi-sistema.

Sim, a mineração de dados é um sistema muito útil na estratégia Forex, que ajuda a obter mais e mais informações sobre o produto.

Negociação Científica.

Aprendizado de máquina nos mercados de FX e de ações.

O Aprendizado de Máquina é um campo de inteligência artificial no qual os computadores aprendem em vez de seguir um script. Contanto que você tenha dados informativos suficientes sobre uma determinada categoria, você pode usá-la para criar um algoritmo para uma IA que permita dirigir um carro, pilotar um avião e no mundo dos mercados Forex e de ações para prever o alcance e a direção do mercado usando dados anteriores. Estudando cuidadosamente a enorme quantidade de dados sobre tendências de mercado anteriores, podemos usá-la para desenvolver padrões que nos ajudem a prever a evolução do mercado em um grau razoável. Embora muitos traders estejam usando o método exato há anos, mas usando o Machine Learning, o processo não só se torna mais rápido, mas também mais preciso, levando ao desenvolvimento de melhores estratégias de negociação.

Muitos indivíduos e empresas tiraram proveito do Machine Learning e negociaram com sucesso nos mercados de ações e FX. Os sistemas usados ​​por essas empresas e indivíduos são baseados em correlações fracas descobertas por um analista quantitativo. Dependendo do tamanho das empresas, essas estratégias podem ser usadas em uma escala de cem a milhões e, às vezes, até mais, mas isso não significa que elas tenham um sistema invulnerável. Apenas as empresas mais rápidas que podem fazer o comércio podem realmente se beneficiar dessas correlações, mas mesmo assim não há garantia de retorno. Mesmo com uma quantidade decente de indivíduos e empresas usando o Machine Learning e um interesse ainda maior de pessoas normais, ainda não há modelos de Aprendizado de Máquina adequados que possam ser usados ​​em tempo real. Por que é tão difícil? Ao contrário de um reconhecimento facial ou AI de condução automática que tem problemas bem definidos que não mudam ao contrário dos dados que precisam ser previstos nos mercados de ações e FX. Quando tentamos implementar a mesma abordagem no Forex e no mercado de ações, os métodos falham e resultam em muitos problemas, principalmente devido a elementos aleatórios do mercado e sua dependência de tempo.

Até mesmo um algoritmo executado em aprendizado on-line (onde uma estratégia pode continuar se otimizando com base em novos dados) pode se tornar obsoleto por uma única mudança aleatória no mercado. Por exemplo, se você tinha dados de Forex ou de mercado de ações para 2000-2013, treinou um algoritmo de IA com ele e validou-o com dados de 2014-2015, o que não significa que haja uma razão para que ele funcione devido aos conjuntos de dados sendo aleatório e sem precedentes. A melhor abordagem é usar tanto uma abordagem baseada em dados quanto uma abordagem de aprendizado on-line, tendo em mente que mudanças importantes na estratégia serão necessárias. Aprendizado de máquina em Forex e no mercado de ações é definitivamente benéfico, mas precisa de uma abordagem mais sólida que possa explicar as mudanças aleatórias no mercado.

Aussie e Kiwi Move Lower.

A economia australiana está em declínio desde fevereiro, quando comprou mais de US $ 1,10. As coisas pioraram depois que surgiram as grandes notícias sobre os fracos dados de emprego da Austrália. Inicialmente, esperava-se que a mudança esperada nos dados do emprego fosse superior a + 15K, mas as mudanças no emprego ocorreram a um ritmo drástico de -3,9K. Isso não apenas apresentou a economia australiana sob uma luz negativa, mas também sugeriu que o mercado de trabalho na Austrália poderia estar enfraquecendo. Vendo os números mais do que baixos em comparação com a mudança esperada causou muitos comerciantes para retirar o que afetou negativamente o par AUD / USD. Isso fez com que o AUD / USD caísse de 0,7475 para 0,7445, mas conseguiu retornar a 0,7465.

Por outro lado, também temos novidades da Nova Zelândia, que também não eram todas ótimas. O PIB inicial da Nova Zelândia era de 1,1%, mas após o seu lançamento hoje ficou aquém e ficou em 0,9%. Naturalmente, isso levou a um declínio acentuado no valor do NZD, mas depois que os dados do PIB foram revisados ​​para 0,9%, ele se recuperou rapidamente. Segundo a CoreLogic, o mercado imobiliário em expansão desempenhou um papel importante no crescimento saudável da Nova Zelândia, que fez com que os preços médios das moradias aumentassem 14,6% no mês de agosto.

Depois que as informações do AUD e do NZD chegaram, finalmente chegou a hora de avaliar o AUD / NZD. Embora inicialmente as coisas pareçam melhores para o NZD em comparação com os dados fracos do AUD, mas espera-se que a Nova Zelândia reduza ainda mais as taxas, o que significaria uma nova queda no valor do NZD no futuro próximo. Nas próximas semanas, essa mudança de valor poderia adicionar um tom otimista ao AUD / NZD.

No final, o AUD / NZD é provavelmente uma compra melhor, mas precisaria de provas de que a estagnação salarial da Austrália estava acabando e subindo em flecha para torná-la mais otimista.

+ 30% em 4 meses.

Nossa abordagem Scientific Trading FOREX fez mais de 35.000 pips, 1000 trades e + 30% de ROI na conta de 10.000 $ em apenas 4 meses! Nossos algoritmos de negociação mostraram o poder da análise de Aprendizado de Máquina e Big Data. Analisando terabytes de dados históricos com abordagem intensiva de Data Mining e uma ampla variedade de tecnologias de ponta, somos capazes de revolucionar o Algorithmic Trading para os investidores de varejo.

Desempenho de negociação, março & # 8211; Junho de 2016.

Hoje em dia Algorithmic Trading continua a ser uma arte obscura dos meninos grandes. É tudo sobre latência, proximidade física e superioridade do poder de computação combinado com uma coleção de cientistas de topo, quantos e assistentes de dados. Caros investidores de varejo, você não tem lugar nessa arena porque não tem chance.

Nossa abordagem é diferente, não perseguiremos a latência, em vez disso, iremos negociar nos gráficos H1, H4 ou D1 e lidar com as latências / atrasos / off quotes de maneira fácil e transparente. A infra-estrutura de mercado não faz parte de nossa abordagem, não aplicamos HFT (High Frequency Trading), usamos PCs padrão e, além disso, você pode executar o algoritmo facilmente a partir de sua casa sem precisar de TI.

Scientific FX Trading em ação.

Aplicamos análise técnica pura com a maioria dos indicadores disponíveis em 4 e 5. Além dos indicadores básicos, adicionamos muitas variações e níveis personalizados para melhorar a precisão da previsão. Apoiamos nossa negociação por back-testing por longos períodos e múltiplas configurações para verificar a consistência do modelo.

Participe da nossa abordagem de negociação científica hoje. Você pode experimentá-lo gratuitamente nos seguindo no twitter, facebook, StockTwits, Google+ ou assinando nossos 4 sinais. Visite algonell para mais detalhes.

Mineração de dados FX com o Apache Spark.

Vamos apresentar nossa experiência com a massiva mineração de dados off-line usando várias tecnologias de software livre em um lote semanal de dados históricos de 1 TB nos últimos 10 anos com recursos de +400. Apresentaremos o fluxo antigo e as melhorias feitas usando o Apache Spark e o S3.

O problema com o qual estamos lidando é um processo ETL de lote semanal para o nosso treinamento de modelos back-end. Nós treinamos modelos de classificação e os usamos em negociação em tempo real para classificação de tendência e entrada de posição. Esse processo é realizado no final de uma semana de negociação, mas quando os mercados enlouquecem, voltamos a executar o treinamento para obter uma nova tomada de decisão.

Temos usado o WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) como a principal fonte de algoritmos de Machine Learning e Data Mining. O WEKA tem tudo o que você deseja: filtros, classificadores, conjuntos e seletores de recursos sob a API Java.

Começamos com um aplicativo Java simples para filtrar, limpar, transformar e treinar modelos de classificação. O problema é que o aplicativo é executado em uma única CPU e o WEKA não foi projetado para ser usado em ambientes multiencadeados. O processamento de 1 TB de dados históricos com tamanho médio de conjunto de dados de 500 MB cada e todas as semanas leva a que os aplicativos sejam executados por dias, às vezes até mesmo a criação de modelos antes que a semana de negociação termine.

Fluxo do mecanismo de negociação on-line e ETL em lotes offline.

Decidimos incorporar o Apache Spark para o trabalho. Além disso, em vez de usar o HDD, passamos para o S3 para evitar limitações de armazenamento. O Spark é um mecanismo de computação distribuída no topo da tecnologia clássica de redução de mapa. Melhora o tempo de execução utilizando cálculos em memória com pequenas unidades de cálculo chamadas tarefas. A principal estrutura de dados do Spark é o RDD (Resilient Distributed Dataset), que permite o particionamento entre vários nós do cluster e a execução de tarefas separadas com operadores atômicos. Uma vez que seus cálculos são independentes, você pode utilizar todo o poder de seu cluster processando dados simultaneamente.

O Apache Spark fornece funcionalidade rápida de Aprendizado de Máquina por meio de biblioteca adicional chamada MLlib. A biblioteca fornece codificadores, classificadores e conjuntos. No entanto, podemos obter mais flexibilidade usando o WEKA em nosso caso de uso.

Temos negociado com períodos de 6 gráficos: M5, M15, M30, H1, H4 e D1. Assim, temos executado processos de mineração de dados em lote para cada período. O tempo de execução de um aplicativo Java simples variava de 1 a 22 horas em um core i5 padrão com 12 GB de memória. Temos executado o trabalho do Spark em 32 núcleos Xeon com 60 GB de memória e o tempo de execução foi reduzido para variar de 10 minutos a 2 horas. Esta é uma grande melhoria.

Confira os links a seguir para mais informações:

8000 pips em 2016 Q1.

Dinheiro fala e bs pega o ônibus. Para Algonell, o inovador da Scientific FX Trading, janeiro foi um dos melhores meses para negociar nos últimos dois anos. Fevereiro apenas nos chutou na cara. Março foi positivo e espetacular. Eventualmente acabamos com Q1 com 8000 pips.

Desempenho Algonell para 2016 Q1.

Temos negociado usando algoritmos de aprendizado de máquina desde o início do ano, e não surpreendentemente, há padrões nos dados. Os economistas tendem a gritar sobre o ARIMA, o equilíbrio e mercados eficientes. Quants analisam silenciosamente os dados e obtêm os insights em realidade. Assim, gerentes de carteira, fundos de hedge e outros participantes do mercado, você pode gritar ou aderir à revolução do Investimento Quantitativo, porque é o varejo mais do que nunca.

Você pode entrar em uma negociação analisando os períodos atuais de M5, M15, H1, H4, D1, mensal, semanal, trimestral ou anual, mas é melhor dar uma olhada em todos os dados disponíveis simultaneamente. Bem, na verdade, é melhor você deixar a Inteligência Artificial resolver seu problema e economizar seu tempo. Somos humanos, tendemos a cometer erros e não podemos lidar com grandes quantidades de dados disponíveis no mercado de câmbio.

Desempenho de negociação algorítmica.

Machine Learning é um sub-campo da Inteligência Artificial que lida com os algoritmos concretos para resolver problemas generalizados. Pense na sua estratégia de negociação: provavelmente é um algoritmo de & # 8220; se, então, & # 8221; regras. Você encontrou o seu sistema dourado e funciona, mas ele pode acompanhar o infinito do mercado? Provavelmente não é, enquanto o Machine Learning permite que você construa modelos comerciais generalizados para ser bom no futuro invisível, e você pode verificar seus modelos & # 8217; qualidade cientificamente. Aplicativos de aprendizado de máquina estão em qualquer lugar. Desde carros de corrida, classificação de tendências e filtragem de spam até companhias de seguros que oferecem empréstimos e gerenciam riscos.

Então, como você se une à multidão? Infelizmente, ainda não há multidão. Comerciantes de varejo seguem suas regras de ouro, ou regras de ouro de algum super-amigo-gordon-mestre-do-universo. Os comerciantes de varejo têm medo de caixas pretas, enquanto a maioria deles incorporam estratégias de negociação originalmente criadas por outra pessoa. Então, na verdade eles usam caixa preta com buracos.

O que você pode fazer para aplicar o Aprendizado de Máquina na sua negociação? Comece lendo e explorando ferramentas como o Inovance, confira os sinais de negociação da Algonell e leve algum conhecimento da Coursera Data Science. Por fim, sinta-se à vontade para perguntar à comunidade sobre qualquer assunto. comunidade é o primeiro lugar a procurar implementações, discussões e respostas de qualidade.

Nove das melhores ferramentas gratuitas de mineração de dados.

Ferramentas de Mineração de Dados.

A mineração de dados pode ser difícil, especialmente se você não souber quais são as melhores ferramentas de mineração de dados gratuitas. No Springboard, tratamos de ajudar as pessoas a aprender ciência de dados, e isso começa com o fornecimento de dados com as ferramentas certas de data mining.

No ano passado, os especialistas em mineração de dados da Kdnuggets realizaram pesquisas regulares com milhares de leitores. Aqui está a lista das 10 ferramentas de mineração de dados gratuitas mais populares, com porcentagens de compartilhamento de leitor e uma comparação com os anos anteriores:

Lista de ferramentas de mineração de dados e compartilhamento (entre os leitores do KDnuggets):

Observe que o antigo standby, o Excel, deu um mergulho este ano. Os mais poderosos Python e Spark fizeram os ganhos mais significativos da lista. A popularidade do Spark reflete a expansão do Hadoop e de ferramentas de big data nos negócios tradicionais. Algumas ferramentas populares que não fizeram parte da lista de ferramentas de mineração de dados incluem H2O (0xdata), Actian, MLlib e Alteryx.

Da mesma forma, o SAS vem apresentando um declínio no uso desde 2015. Em 2014, o SAS foi considerado entre os quatro principais idiomas para Analytics, Data Mining e Data Science. Em 2017, o SAS não fez mais a lista dos 5 principais idiomas.

Quer saber quais dessas ferramentas de mineração de dados podem ser mais relevantes para você? Aqui estão mais algumas informações para ajudá-lo a restringir a lista e identificar a melhor ferramenta de mineração de dados a ser usada.

Não há mistério porque o R é a super estrela das ferramentas gratuitas de mineração de dados nesta lista. É gratuito, de código aberto e fácil de aprender para pessoas com pouca ou nenhuma experiência em programação. Ele é executado em várias plataformas UNIX, Windows e Mac OS. Algumas pessoas até se referiram a R como "Excel para uma nova geração". # 8221; Há literalmente milhares de pacotes pré-construídos disponíveis para você baixar, assim você pode começar a executar os algoritmos mais avançados contra conjuntos de dados extremamente grandes.

R é uma poderosa ferramenta de mineração de dados porque permite que você execute três tarefas diferentes em uma única plataforma:

Manipulação de dados: os desenvolvedores podem dividir facilmente grandes conjuntos de dados multivariados, permitindo um formato que seja fácil de analisar e digerir. Visualização de dados: Depois de dividir seu conjunto de dados, você pode usar funções gráficas de prateleira em R para visualizar os dados. Essa visualização pode incluir gráficos animados e interativos. Análise de Dados: O R possui mais de 4.000 pacotes que realizam análises estatísticas.

2. RapidMiner.

RapidMiner e R estão no topo de seus jogos em termos de popularidade e uso. RapidMiner tende a ser a escolha preferida para startups e next gen & # 8220; smart plant & # 8221; fabricantes. Os aplicativos móveis e os chatbots tendem a depender dessa plataforma de software para aprendizado de máquina, prototipagem rápida, desenvolvimento de aplicativos, mineração de texto e análise preditiva para a experiência do cliente.

O RapidMiner é um software analítico preditivo de software livre que pode ser usado ao iniciar qualquer projeto de mineração de dados. Uma versão desktop gratuita está disponível, o que permite o uso de 4 aceleradores: Marketing Direto, Manutenção Preditiva, Churn e Análise de Sentimentos. Você pode usar os conjuntos de dados de amostra gratuitos para percorrer este produto ou trocar os dados com os seus.

3. IBM SPSS Modeler.

Se você estiver trabalhando em projetos de grande escala, como a análise textual, verá que o ambiente de trabalho do IBM SPSS e sua interface visual são extremamente valiosos. Ele permite que você gere uma variedade de algoritmos de data mining sem programação. Você também usaria isso para detecção de anomalias, redes bayesianas, CARMA, regressão de Cox e redes neurais básicas que usam perceptrons multicamadas com aprendizado de propagação reversa. Não para os fracos de coração.

Essa ferramenta de mineração de dados pode ser comprada por meio de uma assinatura mensal e, no momento, eles oferecem uma avaliação gratuita de 30 dias para aqueles interessados ​​em ter uma ideia de como essas análises preditivas podem mudar o processo de melhorar a tomada de decisões.

4. SAS Data Mining.

Volte a esta ferramenta para o trabalho de nível empresarial, já que os usuários não precisam necessariamente de habilidades estatísticas para gerar modelos usando essa ferramenta de mineração de dados. Utilizando o SAS Rapid Predictive Modeler, os usuários não técnicos são guiados através de um conjunto de tarefas de mineração de dados.

Ele capturou as avaliações mais importantes da Forrester e da Gartner, de modo que os investidores estarão a bordo. O SAS também é uma boa opção para modelos de mercado preditivos de redução de dimensão e criação de visualizações interativas para apresentações e melhor tomada de decisões. Você só pode acessar uma versão gratuita limitada deste software através de instituições educacionais. Se você contratar trabalho para uma grande organização que executa o SAS Enterprise, aproveite cada momento.

Como uma linguagem livre e de código aberto que pode ser baixada e instalada no seu computador, o Python é mais frequentemente comparado ao R para facilidade de uso. Ao contrário do R, a curva de aprendizado do Python tende a ser tão curta que se torna lendária. Muitos usuários acham que podem começar a construir conjuntos de dados e fazer análises de afinidade extremamente complexas em minutos, o que faz dela uma ferramenta de mineração de dados extremamente eficiente e eficaz. As visualizações de dados de casos de uso de negócios mais comuns são diretas, desde que você esteja confortável com conceitos básicos de programação, como variáveis, tipos de dados, funções, condicionais e loops.

Se você é novo no Python, há muitos livros e tutoriais que ajudarão você a entender a edição em Python.

Um ótimo exemplo do que o Python pode criar, o Orange é um pacote de software de componentes de aprendizado de máquina e processos de manipulação de dados. É gratuito e ideal para iniciantes, com vários tutoriais com fluxos de trabalho de mineração de dados pré-carregados. As visualizações mais comuns necessárias para uma carreira profissional estão a apenas alguns cliques de distância, incluindo mineração de texto, mapas de calor, dendrogramas e gráficos de dispersão. A Orange faz esta lista das melhores e gratuitas ferramentas de mineração de dados por causa de seus visuais interativos super fáceis que podem ser feitos por qualquer pessoa, iniciante ou avançado! Usuários avançados do Orange também podem usá-lo como uma biblioteca Python para manipulação de dados e alteração de widgets. A laranja até aprende suas preferências conforme você a usa.

As pessoas com fundos de banco de dados estão mais confortáveis ​​com a estrutura amigável do KNIME. Ele é construído com base na idéia de forro modular de dados e mesas interativas. O nome é abreviação de Konstanz Information Miner, referindo-se à universidade alemã onde nasceu. Isso tende a ser a primeira escolha daqueles nas ciências da vida, que exaltam as virtudes de sua GUI intuitiva.

Para aqueles que são novos na plataforma desta ferramenta de mineração de dados, o KNIME montou uma série de cursos de curta duração para melhor entender a ciência de dados e como usar a plataforma de forma eficaz.

A atração da Spark está abrindo caminho através dos vastos oceanos do tráfego do data center com facilidade. Os trabalhos do Spark executados pelo Python estão sendo implantados em projetos com uso intenso de dados por todos, da NASA à Amazon. Se você estiver indo para uma carreira de big data ou borda de rede / IoT, provavelmente precisará conhecer o Spark eventualmente, uma das melhores ferramentas de data mining de software livre para lidar com grandes quantidades de dados. O Spark é separado de outras ferramentas de mineração de dados devido à sua simplicidade geral, velocidade e suporte a uma grande quantidade de linguagens de programação, incluindo Python, R, Java e Scala.

A Spark começou em 2009 como um projeto na Universidade da Califórnia, em Berkeley, no âmbito do AMPLab, e agora está tendo uma boa parcela de uso como uma ferramenta de mineração de dados. É financiado por alguns patrocinadores corporativos, como Databricks, IBM e Huawei. Para entender melhor o Spark, você pode baixar um e-book gratuito que compartilhe com você todas as amplas faixas de uso do Spark.

Se você quiser sair na ponta, comece a aprender H2O. Em menos de cinco anos, ele foi instalado milhares de vezes, com aplicativos para detecção de fraudes no Paypal e métricas de clientes para o popular plug-in do WordPress ShareThis. Como o R, tem uma comunidade de usuários muito ativa e entusiasta que está impulsionando seu crescimento. O H20 faz a lista das principais ferramentas de data mining por causa de seu processamento rápido e preciso na memória de grandes conjuntos de dados, sua escalabilidade com big data e sua facilidade de uso.

Em 2018, a H2O foi nomeada líder entre os 16 fornecedores descritos pelo Quadrante Mágico 2018 da Gartner para Plataformas de Data Science e Machine Learning. Ele é usado por empresas como ADP, Capital One, Kaiser Permanente, Comcast, Macy's e Cisco.

Antes de tomar uma decisão final sobre qual é a ferramenta de mineração de dados certa para você, comece do final e trabalhe para trás. Você está procurando informações para encontrar:

Ações preditivas do comportamento do cliente? Formas de melhorar a eficiência ou a qualidade na produção? Padrões recorrentes nos movimentos do mercado? Irregularidades que indicam fraude? Uma visão mais profunda das leis naturais? Algo que nunca foi feito antes?

Aplique suas habilidades de mineração de dados para ajudá-lo a selecionar a ferramenta certa para o trabalho. Idealmente, você tentaria tudo nesta lista de ferramentas de mineração de dados (e mais) em um futuro próximo para adquirir experiência em primeira mão sobre quais são as melhores ferramentas de mineração de dados para você com sua abordagem individual para compreender as implicações dos dados.

Você acha que perdemos uma de suas melhores ferramentas de mineração de dados? Deixe-nos saber nos comentários abaixo!

Pesquisa nos EUA na Web para dispositivos móveis.

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Eu quero todo o meu acesso perdido yahoo conta 'delete'; Solicitando suporte para exclusão de conta antiga; 'exceto' minha conta do Yahoo mais recente esta conta não excluir! Porque eu não quero que isso interfira com o meu 'jogo' on-line / jogos / negócios / dados / Atividade, porque o programa de computador / segurança pode 'roubar' minhas informações e detectar outras contas; em seguida, proteger as atividades on-line / negócios protegendo da minha suspeita por causa da minha outra conta existente fará com que o programa de segurança seja 'Suspeito' até que eu esteja 'seguro'; e se eu estou jogando on-line 'Depositando' então eu preciso dessas contas 'delete' porque a insegurança 'Suspicioun' irá programar o jogo de cassino 'Programas' títulos 'para ser ... mais.

10 Melhor Software de Mineração de Dados Para Melhor Análise.

O que é mineração de dados? analisar os dados e descobrir padrões em grandes conjuntos de dados é chamado de mineração de dados. Ferramentas de mineração de dados são um deve ter para todas as empresas nos dias de hoje. Como os dados estão crescendo exponencialmente no mundo de hoje, tornou-se possível prever o futuro daqui a 10 anos com base nesses dados. Temos uma enorme quantidade de dados (também chamados Big Data) e precisamos tomar decisões inteligentes deles.

Há várias ferramentas de software eficazes para Data Mining que podem nos ajudar a encontrar relacionamentos, clusters, padrões, categorizar, resumir, etc. a partir dos enormes conjuntos de dados. Essas ferramentas de mineração de dados podem nos ajudar a tomar decisões mais precisas que resultam lucrativas para nossos negócios.

Nós compilamos uma lista de 10 melhores ferramentas de software de mineração de dados para analisar dados grandes de vários ângulos. Esses softwares podem ajudá-lo a tirar inferências de seus dados comerciais.

As 10 principais ferramentas de mineração de dados.

1. RapidMiner.

O RapidMiner é uma das ferramentas de mineração de dados mais populares disponíveis gratuitamente. É um software de mineração de dados de código aberto. A melhor coisa é que os usuários não precisam escrever códigos. Ele já possui muitos modelos e outras ferramentas que nos permitem analisar os dados com facilidade.

São ferramentas para pré-processamento de dados, análise preditiva, vários classificadores, modelagem estatística, etc. O Rapid Miner permite converter os dados em ações. Ele ajudará você a prever os resultados futuros usando vários algoritmos de mineração de dados e de aprendizado de máquina.

2. Mineração de Dados SAS.

Descubra padrões de conjuntos de dados usando o software comercial de mineração de dados SAS. Sua modelagem descritiva e preditiva fornece insights para uma melhor compreensão dos dados.

Os usuários não precisam fazer nenhum tipo de código. Eles oferecem um fácil de usar GUI. Eles têm ferramentas automatizadas de processamento de dados, clustering para o final, onde você pode encontrar melhores resultados para tomar decisões corretas. Como é um software de mineração de dados comercial, há uma série de ferramentas avançadas, como processamento escalável, automação, algoritmos intensivos, modelagem, visualização de dados e exploração, etc.

O WEKA é uma ferramenta de mineração de dados muito sofisticada. Ele mostra vários relacionamentos entre os conjuntos de dados, clusters, modelagem preditiva, visualização etc. Há vários classificadores que você pode aplicar para obter mais informações sobre os dados.

O WEKA está disponível gratuitamente sob licença pública GNU. Eles têm um pacote de vários algoritmos de aprendizado de máquina para aplicativos de mineração de dados.

4. Software & # 8211; R.

O R-Software é outra ferramenta popular de mineração de dados de código aberto GNU. Já tem vários módulos e funções pré-definidos. Os usuários precisam escrever scripts para suas operações.

O software R é uma ótima ferramenta para computação estatística e gráficos. Esta ferramenta de mineração de dados é mais usada por cientistas, pesquisadores e estudantes para requisitos de mineração e análise de dados. Também fornece ferramentas para modelagem linear e não linear, testes estatísticos, classificação, agrupamento, etc.

5. Software de mineração de dados laranja.

A Orange é uma ferramenta de mineração de dados e aprendizado de máquina de código aberto com bibliotecas e ligações de programação e front-end de programação visual. O pacote vem com componentes de pleno direito para pré-processamento de dados, pontuação e & amp; filtragem, exploração de dados, avaliação de modelos, classificação & amp; agrupamento etc.

O KNIME possui todas as ferramentas de mineração de dados necessárias para a extração, pré-processamento, transformação e carregamento de dados. Ele possui uma interface gráfica do usuário que ajuda os usuários a conectarem facilmente os nós para processamento de dados.

Ele combina vários componentes para mineração de dados e aprendizado de máquina. O KNIME é muito útil na análise de inteligência de negócios e dados financeiros. Você pode facilmente estender o KNIME adicionando plugins.

NLTK(Natural Language Tool Kit) is best for language processing tasks. Build python programs to deal with human language data. There is a pool of language processing components. There are packages for different purposes.

You only need to pull your desired package and use it. You can also customize small tasks using python.

8. JHepWork.

JHepWork is another open-source data mining tool best for scientists, engineering students and researchers. It is an interactive data mining tool competitive to commercial data mining software.

JHepWork shows interactive 2D and 3D plots for data sets for better analysis. There are numerical scientific libraries and mathematical functions implemented in Java.

Pentaho provides a comprehensive platform for data integration, business analytics and big data. With this commercial tool you can easily blend data from any source. Get insights into your business data and make more accurate information driven decisions for future.

10. Tanagra.

Tanagra is a data mining software developed for academic and research purposes. It is available for free. There are tools for exploratory data analysis, statistical learning, machine learning and databases area.

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Insights de Negociação.

Michael Lydick.

February 19, 2011.

The Power Of Data Mining.

We leverage the power of data mining and statistical analysis, powered by today’s high speed computer processors, enabling smaller traders to analyze the markets like their billionaire multinational counterparts.

Taking tens of thousands of data bars, weeks into the past, tools like the Flux compare week after week after week and days into the past like a personal high-powered private investigator. If behavior patterns repeat with enough frequency to form a pattern, it displays on your screen with total clarity. If the pattern is developing, or eroding, it displays as “chop” on your screen and shows no clear direction or pattern.

These patterns and cycles are dynamic, meaning they change over time. This fact prevents smaller traders from ever discovering their existence. An individual simply cannot analyze ten thousand data bars by hand, week after week after week. So the cycles remain hidden from view, and the markets continue to appear “random”. In reality, each trading day has it’s own unue “fingerprint”, that will only exist that way, for that 24 hour period.

As a result, most traders enter an emotional state of paranoia. Broker after broker report that most traders cut their winners short – and give their losing trades a much longer leash. Similarly, most traders rely completely on lagging indicators and fail to employ any predictive or cyclic analysis in their trading, putting them at an extreme disadvantage.

When traders use lagging indicators, they are always just behind the market movers. Anxiety develops quickly, as the next 3 seconds could bring fortune or ruin. Every bar is a potential trade. Every bar is potentially a missed opportunity. Most of the traders that we talk to this way have all but "burnt out", sitting in their office chairs 8,10, 15 or more hours a day wondering if the next bar will be the signal. Inevitably, they perform psychological suicide to make the pain stop, and usually end up blowing out their accounts.

Traders that employ predictive tools trade more confidently, and allow winning trades go to targets based on observed cycles and behaviors. They simply EXPECT their trades to work. This one difference could be the difference between a profitable account, and a blown up account. There's a difference between "expecting" something to happen, and "hoping" something will happen. I can't think of a dirtier or more destructive word than "hope" in trading. It's an account killer.

In our webinars, we reveal that human beings as a whole, follow extremely predictable routines throughout their weeks.

Moreover we show that human behavior as a whole can be predicted and traded profitably in the markets. In his comprehensive book “Trading Systems and Methods”, Perry Kaufman makes this point very clearly. He states that many of the great traders, like W. D. Gann were able to forecast market movements days and weeks in advance. In Gann’s case, his cycle forecasts were reportedly 85%+ accurate. In his book, Kaufman states,

“….There are some approaches to trading that are DIRECTLY DEPENDENT ON HUMAN BEHAVIOR, and cannot be represented by mathematical technues”

If a man like W. D. Gann, with no computers, a piece of paper, and some pens can be 85% + accurate in his predictive forecasts, there has to be something going on beyond “random” in the markets.

In fact, we see from Gann's later writings, that of everything he had studied in his carreer, he had one piece of advice for all who would come after him in the pursuit of trading profits:

"TIME is the most important factor in determining market movements and by studying the past records of the averages or individual stocks you will be able to prove for yourself that history does repeat and that by KNOWING THE PAST YOU CAN TELL THE FUTURE. There is a definite relation between TIME and PRICE. Now, by a study of the TIME PERIODS and TIME CYCLES you will learn why tops and bottoms are found at certain TIMES and why Resistance Levels are so strong at certain TIMES and bottoms and tops hold around them. "

100 years after Gann, we first turned on the Flux tools looking for time cycles in the markets that we traded. We expected to see 1 of 2 things once the data mining was complete. either cycles, or chaos. Proof that the markets had distinct turning point times, or proof once and for all that the markets were random, and we had no way to anticipate what was coming next. Here's what came back when the data mining algorithms were done:

See the hills and valleys? See how some times of the day are expected to trend upwards, and others are expected to be choppy?

See how some times of day have clear peaks to them. obvious reversal times?

This is what Gann dreamed about, before the age of computers and personal PC's. This is what I believe he was doing in his head, with pencil and paper.

Something very few if any humans today could even hope to accomplish.

In his book, “The New Market Wizards”, Jack Schwager interviews dozens of the world’s modern “super traders”, and concluded at the end of his studies,

“…my experience with the interviews conducted for this book and it’s predecessor leaves me with little doubt that t he random walk theory is wrong …”

If one man can “decode” the patterns and cycles in the markets, it essentially proves that the markets are not random , and with the right analysis tools, are decipherable.

If you'd like to know more about how this unue tool set accomplishes that very thing, put your email address below to access our online training area and all your questions will be answered.

Conheça o Michael.

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Top 27 Free Software for Text Analysis, Text Mining, Text Analytics.

Top Free Software for Text Analysis, Text Mining, Text Analytics : Text Analytics is the process of converting unstructured text data into meaningful data. List of the Top 27+ Free Software for Text Analysis, Text Mining, Text Analytics include General Architecture for Text Engineering – GATE, RapidMiner Text Mining Extension, KH Coder, Coding Analysis Toolkit, QDA Miner Lite, VisualText, TAMS, Datumbox, Carrot2, Natural Language Toolkit, Apache Mahout, Pattern, Textable, Twinword, Apache OpenNLP, Apache UIMA, Aika, tm – Text Mining Package, KNIME Text Processing, LingPipe, Gensim, Distributed Machine Learning Toolkit, LPU, Apache Stanbol, S-EM, LibShortText, and Coh-Metrix. These are some of the key vendors who provides open source text analytics software. The text analysis applications scan a set of documents written in a natural language. These applications model the document set for predictive classification purposes or populate a database or search index with the information extracted.

Text Analytics is the process of converting unstructured text data into meaningful data for analysis, to measure customer opinions, product reviews, feedback, to provide search facility, sentimental analysis and entity modeling to support fact based decision making. Text analysis software uses many linguistic, statistical, and machine learning technues.

Sisense empower the most non-technical user with the ability to access data and build interactive dashboards and business intelligence reports. Sisense provides a variety of dashboard widgets to pinpoint the best visualization for your data, such as: geographical maps, gauges to measure KPIs, line charts to determine trends, scatter plots to see correlations, and pie charts for clear comparisons. Sisense enables to customize dashboard layout with drag-and-drop features to place each widget exactly where you want for optimal representation.

General Architecture for Text Engineering – GATE, RapidMiner Text Mining Extension, KH Coder, Coding Analysis Toolkit, QDA Miner Lite, VisualText, TAMS, Datumbox, Carrot2, Natural Language Toolkit, Apache Mahout, Pattern, Textable, Twinword, Apache OpenNLP, Apache UIMA, Aika, tm – Text Mining Package, KNIME Text Processing, LingPipe, Gensim, Distributed Machine Learning Toolkit, LPU, Apache Stanbol, S-EM, LibShortText, and Coh-Metrix are some of the top Free Text Analysis, Text Mining, Text Analytics Software.

General Architecture for Text Engineering – GATE.

General Architecture for Text Engineering - GATE : GATE (General Architecture for Text Engineering) is a Java suite of tools used for all sorts of natural language processing tasks, including information extraction in many languages. The Text Analytics software was developed at the University of Sheffield beginning in 1995. GATE has grown over the years to include a desktop client for developers, a workflow-based web application, a Java library, an architecture and a process. GATE includes components for diverse language processing tasks, such as parsers, morphology, tagging, Information Retrieval tools, Information Extraction components for various languages, and many others. GATE Developer…

GATE (General Architecture for Text Engineering) is a Java suite of tools used for all sorts of natural language processing tasks, including information extraction in many languages.

RapidMiner Text Mining Extension.

RapidMiner Text Mining Extension : RapidMiner is an open source data mining framework, which offers many operators that can be formed together into a process. A graphical user interface (GUI) allows to connect the operators with each other in the process view. The major function of a process is the analysis of the data which is retrieved at the beginning of the process. There are many packages available for RapidMiner, such as text processing, Weka extension, parallel processing, web mining, reporting extension, series processing, PMML, community, and R extension packages. RapidMiner Text Mining Extension The RapidMiner Text Extension adds all…

The RapidMiner Text Extension adds all operators necessary for statistical text analysis. The Rapidminer Text Extensions supports several text formats including plain text, HTML, or PDF. It also provides standard filters for tokenization, stemming, stopword filtering, or n-gram generation.

KH Coder is a free software for quantitative content analysis or text data mining. KH Coder can also be utilized for computational linguistics. KH Coder can also analyze Japanese, English, French, German, Italian, Portuguese and Spanish texts. The input raw texts, can utilize searching and statistical analysis functionalities like KWIC, collocation statistics, co-occurrence networks, self-organizing map, multidimensional scaling, cluster analysis and correspondence analysis. KH Coder KH Coder The features include frequency list, Searching, KWIC concordance, collocation stats, correspondence analysis, multi-dimensional scaling, co-occurrence network and hierarchical cluster analysis. The categories for developing to own categories or dictionaries, frequency list, cross tabulation,…

KH Coder is a free software for quantitative content analysis or text data mining. The input raw texts, can utilize searching and statistical analysis functionalities like KWIC, collocation statistics, co-occurrence networks, self-organizing map, multidimensional scaling, cluster analysis and correspondence analysis.

Coding Analysis Toolkit.

CAT is a free service originally developed by the Qualitative Data Analysis Program (QDAP).Coding Analysis Toolkit (CAT) efficiently code raw text data sets, annotate coding with shared memos, manage team coding permissions via the Web, create unlimited collaborator sub-accounts, assign multiple coders to specific tasks, easily measure inter-rater reliability, adjudicate valid & invalid coder decisions, report validity by dataset, code or coder, export coding in RTF, CSV or XML format and archive or share completed projects . Coding Analysis Toolkit (CAT)

Coding Analysis Toolkit (CAT) efficiently code raw text data sets, annotate coding with shared memos, manage team coding permissions via the Web, create unlimited collaborator sub-accounts, assign multiple coders to specific tasks, easily measure inter-rater reliability,

QDA Miner Lite.

QDA Miner Lite is a free computer assisted qualitative analysis software, which can be used for the analysis of textual data such as interview and news transcripts, open-ended responses, etc. as well as for the analysis of still images. It offers basic CAQDAS features such as importation of documents from plain text, RTF, HTML, PDF as well as data stored in Excel, MS Access, CSV, tab delimited text files, importation from other qualitative coding software such as Altas. ti, HyperResearch, Etnograph, from transcription tools like Transana and Transcriber as well as from Reference Information System (.RIS) files. It also provides intuitive coding…

It offers basic CAQDAS features such as importation of documents from plain text, RTF, HTML, PDF as well as data stored in Excel, MS Access, CSV, tab delimited text files.

VisualText.

VisualText is the premier integrated development environment for building information extraction systems, natural language processing systems, and text analyzers. VisualText IDE (Integrated Development Environment) can be used to automatically populate databases with the critical content now buried in textual documents. VisualText has been used to build a number of applications, including accurate analyzers for extracting information from resumes, systems that categorize web pages, an analyzer that monitors a financial transaction chat, email analyzers, selective web spiders, and more. VisualText is a unue integrated development environment (IDE) for developing text analyzers. It tightly integrates our revolutionary NLP++ programming language for rapid…

VisualText is a unue integrated development environment (IDE) for developing text analyzers. It tightly integrates our revolutionary NLP++® programming language for rapid analyzer building, Conceptual Grammar knowledge base management system for representing linguistic, conceptual, and domain knowledge, a rule generation system that learns from samples, and a runtime analyzer engine.

TAMS stands for Text Analysis Markup System. It is a convention for identifying themes in texts (web pages, interviews, field notes). It was designed for use in ethnographic and discourse research. TAMS Analyzer is a program that works with TAMS to let you assign ethnographic codes to passages of a text just by selecting the relevant text and double clicking the name of the code on a list. It then allows you to extract, analyze, and save coded information. TAMS Analyzer is open source; it is released under GPL v2. The Macintosh version of the program also includes full support…

TAMS Analyzer is a program that works with TAMS to let you assign ethnographic codes to passages of a text just by selecting the relevant text and double clicking the name of the code on a list.

Datumbox offers a Machine Learning platform composed of 14 classifiers and Natural Language processing functions. Functions include sentiment analysis, topic classification, readability assessment, language detection, and much more. The Datumbox API provides developer access using REST-like RPC-style operations over HTTP POST requests. The API accesses all of the platform functions. Responses are JSON formatted. Access requires a user account and API Key. Datumbox API is a web service which allow to use tools from the website, software or mobile application. The API gives access to all of the supported functions of Datumbox service. Datumbox Web Service uses "REST-Like" RPC-style operations…

The Datumbox API is a web service which allows you to use our tools from your website, software or mobile application. The API gives you access to all of the supported functions of our service.

Carrot2 is an Open Source Search Results Clustering Engine. It can automatically organize small collections of documents, e. g. search results, into thematic categories. Carrot2 is a library and a set of supporting applications you can use to build a search results clustering engine. Such an engine will organize your search results into topics, fully automatically and without external kowledge such as taxonomies or preclassified content. Carrot2 integrates very well with both Open Source and proprietary search engines. Apart from the two main specialized document clustering algorithms( Suffix Tree Clustering and Lingo), Carrot2 offers ready-to-use components for fetching search results from…

Carrot2 is an open Source search Results Clustering Engine with high quality clustering algorithmns and esily integrates in both Java and non Java platforms.

Natural Language Toolkit.

NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an active discussion forum. Thanks to a hands-on guide introducing programming fundamentals alongside topics in computational linguistics, plus comprehensive API documentation, NLTK is suitable for linguists, engineers, students, educators, researchers, and industry users alike. NLTK is available for Windows, Mac OS X, and Linux. Best of all, NLTK…

NLTK is suitable for linguists, engineers, students, educators, researchers, and industry users alike. NLTK is available for Windows, Mac OS X, and Linux. Best of all, NLTK is a free, open source, community-driven project.

Apache Mahout.

The Apache Mahout project’s goal is to build an environment for quickly creating scalable performant machine learning applications. Apache Mahout is a simple and extensible programming environment and framework for building scalable algorithms and contains a wide variety of premade algorithms for Scala and Apache Spark, H2O, Apache Flink. It also used Samsara which is a vector math experimentation environment with R-like syntax which works at scale. Apache™ Mahout is a library of scalable machine-learning algorithms, implemented on top of Apache Hadoop and using the MapReduce paradigm. While Mahout's core algorithms for clustering, classification and batch based collaborative filtering are…

Apache Mahout introduces a new math environment called Samsara, for its theme of universal renewal. It reflects a fundamental rethinking of how scalable machine learning algorithms are built and customized.

Pattern is a web mining module for the Python programming language. It has tools for data mining (Google, Twitter and Wikipedia API, a web crawler, a HTML DOM parser), natural language processing (part-of-speech taggers, n-gram search, sentiment analysis, WordNet), machine learning (vector space model, clustering, SVM), network analysis and visualization. The pattern. web module is a web toolkit that contains API's (Google, Gmail, Bing, Twitter, Facebook, Wikipedia, Wiktionary, DBPedia, Flickr, . ), a robust HTML DOM parser and a web crawler. The pattern. en module is a natural language processing (NLP) toolkit for English. Because language is ambiguous (e. g., I can ↔ a…

It has tools for data mining (Google, Twitter and Wikipedia API, a web crawler, a HTML DOM parser), natural language processing (part-of-speech taggers, n-gram search, sentiment analysis, WordNet), machine learning (vector space model, clustering, SVM), network analysis and visualization.

Textable was initally developed as part of a pedagogical innovation project at the University of Lausanne but it has gained access to a new widget named Theatre Classue by simply installing Textable-Prototypes using Orange’s software. This new widget offers a straightforward way of importing theater plays from the Théâtre Classue website. Orange Textable is an open-source add-on bringing advanced text-analytical functionalities to the Orange Canvas data mining software package. It essentially enables users to build data tables on the basis of text data, by means of a flexible and intuitive interface. Textable can import text from keyboard, files, or URLs, process any…

Textable is an open-source add-on bringing advanced text-analytical functionalities to the Orange Canvas data mining software package. Since it is easy to start, it enables users to build data tables on the basis of text data, by means of a flexible and intuitive interface.

Twinword provides text analysis APIs that can understand and associate words in the same way as humans do. The APIs are currently being used by search engines, online e-Commerce sites, and many other developers creating software that analysis and categorize text. Twinword's products are based on its patented technology of gathering a sizable database that understands, organizes and extracts true knowledge from websites and information repositories in a way that mimics natural human thought. Twinword.

Twinword's products are based on its patented technology of gathering a sizable database that understands, organizes and extracts true knowledge from websites and information repositories in a way that mimics natural human thought.

Apache OpenNLP.

The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for the processing of natural language text. Apache OpenNLP is an open source Java library which is used to process Natural Language text. OpenNLP provides services such as tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing, and co-reference resolution, etc. These tasks are usually required to build more advanced text processing services. OpenNLP also included maximum entropy and perceptron based machine learning. The goal of the OpenNLP project will be to create a mature toolkit for the above mentioned tasks. An additional goal is to provide a large…

Apache OpenNLP is an open-source Java library which is used to process natural language text. You can build an efficient text processing service using this library.

Apache UIMA.

Unstructured Information Management applications are software systems that analyze large volumes of unstructured information in order to discover knowledge that is relevant to an end user. An example UIM application might ingest plain text and identify entities, such as persons, places, organizations; or relations, such as works-for or located-at UIMA enables applications to be decomposed into components, for example "language identification" => "language specific segmentation" => "sentence boundary detection" => "entity detection (person/place names etc.)". Each component implements interfaces defined by the framework and provides self-describing metadata via XML descriptor files. The framework manages these components and the data flow…

UIMA additionally provides capabilities to wrap components as network services, and can scale to very large volumes by replicating processing pipelines over a cluster of networked nodes.

Aika is an open source text mining engine that automatically extracts and annotates semantic information into text. For a case where the extracted information is ambigous Aika generates several hypothetical interpretations concerning the meaning of the text and pick the most likely one. Aika algorithm is based on various ideas and approaches from the field of AI such as artificial neural networks, frequent pattern mining and logic based expert systems. Aika is written in Java and distributed under the Apache license. Aika is based on non-monotonic logic, meaning that it first draws tentative conclusions only. In other words, Aika is able to…

Aika is an open source text mining engine that automatically extracts and annotates semantic information into text and picks the most suitable incase of ambiguity.

tm – Text Mining Package.

Text Mining Infrastructure in R(tm) provides a framework for text mining applications within R. R is a free software environment for statistical computing and graphics which compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. The tm package offers functionality for managing text documents, abstracts the process of document manipulation and eases the usage of heterogeneous text formats in R. The package has integrated database back-end support to minimize memory demands. An advanced meta data management is implemented for collections of text documents to alleviate the usage of large and with meta data enriched document sets.…

tm provides a framework for text mining applications within R and it has and advances meta data mangement with an integrated database back-end.

KNIME Text Processing.

The KNIME Text Processing feature was designed and developed to read and process textual data, and transform it into numerical data (document and term vectors) in order to apply regular KNIME data mining nodes (e. g. for clustering and classification). This feature allows for the parsing of texts available in various formats (e. g. Xml, Microsoft Word or PDF and the internal representation of documents and terms) as KNIME data cells stored in a data table. It is possible to recognize and tag different kinds of named entities such as names of persons and organizations, genes and proteins or chemical compounds, thus…

Knime Text processing feature reads and processes textual data and transforms it to numerical data. It achieves this with its text mining capabilities, information retrieval and natural language processing.

LingPipe is tool kit for processing text using computational linguistics. LingPipe is used to do tasks like to find the names of people, organizations or locations in news, automatically classify Twitter search results into categories and suggest correct spellings of queries. LingPipe's architecture is designed to be efficient, scalable, reusable, and robust. Highlights include: Java API with source code and unit tests; multi-lingual, multi-domain, multi-genre models; training with new data for new tasks; n-best output with statistical confidence estimates; online training (learn-a-little, tag-a-little); thread-safe models and decoders for concurrent-read exclusive-write (CREW) synchronization; and character encoding-sensitive I/O. LingPipe.

LingPipe is used to do tasks like to find the names of people, organizations or locations in news, automatically classify Twitter search results into categories and suggest correct spellings of queries.

Gensim is a FREE Python library that has scalable statistical semantics. It analyzes plain-text documents for semantic structure and retrieve semantically similar documents. In addition, Gensim is a robust, efficient and hassle-free piece of software to realize unsupervised semantic modelling from plain text. It stands in contrast to brittle homework-assignment-implementations that do not scale on one hand, and robust java-esque projects that take forever just to run “hello world”. Gensim is licensed under the OSI-approved GNU LGPLv2.1 license. This means that it’s free for both personal and commercial use, but if users make any modification to gensim that users distribute…

Distributed Machine Learning Toolkit.

Distributed Machine Toolkit is an open source project from the Microsoft Company. To generate better accuracies in various distributed Machine learning applications it requires a large number of computation resources which has become a main challenge for common machine learning researchers and practitioners. Microsoft released Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit (DK), which contains both algorithmic and system innovations. These innovations make machine learning tasks on big data highly scalable, efficient, and flexible. It comprises four components. • LightLDA: an extremely fast and scalable topic model algorithm, with a O(1) Gibbs sampler and an efficient distributed implementation. • Distributed (Multisense) Word Embedding:…

Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit (DK) is an open source project from the Microsoft Company, which contains both algorithmic and system innovations. These innovations make machine learning tasks on big data highly scalable, efficient, and flexible.

LPU (which stands for Learning from Positive and Unlabeled data) is a text learning or classification system that learns from a set of positive documents and a set of unlabeled documents (without labeled negative documents). This type of learning is different from classic text learning/classification, in which both positive and negative training documents are required. Given a set of positive documents and a set of unlabeled documents, the LPU algorithm learns a classifier in two steps: • Step 1 : Identifying a set of reliable negative documents from the unlabeled set. For this step, LPU has three technues, i. e., spy,…

LPU is a text learning or classification system that learns from a set of positive documents and a set of unlabeled documents (without labeled negative documents) and can be used for both retrieval or classification.

Apache Stanbol.

Apache Stanbol provides a set of reusable components for semantic content management. Apache Stanbol's intended use is to extend traditional content management systems with semantic services. Other feasible use cases include: direct usage from web applications (e. g. for tag extraction/suggestion; or text completion in search fields), 'smart' content workflows or email routing based on extracted entities, topics, etc. In order to be used as a semantic engine via its services, all components offer their functionalities in terms of a RESTful web service API. Apache Stanbol is designed to bring semantic technologies to existing content management systems (CMS). If you have a…

Apache Stanbol's intended use is to extend traditional content management systems with semantic services.

S-EM is a text learning or classification system that learns from a set of positive and unlabeled examples with no negative examples. It is based on a "spy" technue, naive Bayes and EM algorithm.

26.LibShortText.

LibShortText is an open source tool for short-text classification and analysis. LibShortText can handle the classification of titles, questions, sentences, and short messages. It is more efficient than general text-mining packages. On a typical computer, processing and training 10 million short texts takes only around half an hour. An interactive tool for error analysis is included. Based on the property that each short text contains few words, LibShortText provides details in predicting each text.

27.Coh-Metrix.

Coh-Metrix is a system for computing computational cohesion and coherence metrics for written and spoken texts. Coh-Metrix allows readers, writers, educators, and researchers to instantly gauge the difficulty of written text for the target audience.

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Have you looked at the free, open source, web-based ?

DiscoverText is a freemium software with many powerful text analytics features that is free for 30 days and a core set of coding (labeling/annotation) that remain free after the 30 day trial expires.

VisualText at textanalysis has been here for 15 years, and is a one-stop shop for developing the most accurate and complete NLP solutions. Free for non-commercial use (that is, till you are actually deploying or reaping revenue from your analyzers).

NLP++ is one of the only programming languages for NLP.

Text Analysis International, Inc.

I would like to recommend Twinword’s Text Analysis APIs.

Check out the website for a list of APIs for different functions of text analysis at:

Coh-Metrix, a theoretically grounded, computational linguistics facility that analyzes texts on multiple levels of language and discourse (Graesser et al., 2014; Graesser, McNamara, Louwerse, & Cai, 2004; D. S. McNamara, Graesser, McCarthy, & Cai, 2014).

Interesting list. I’d like to nominate an addition to this. The Word Doctor is a Voice-To-Text word editor capable of analyzing document content and style. A first of its’ kind, the Word Doctor can be downloaded at: the-word-doctor.

Hi guys, I’m looking for an open source system that could provide me with tools to analyze group chat conversation in written format. Alguma sugestão?

I have used Natural Language Processing on review based texts to find insights…We found that when trying to identify issues or areas of concerns, we wrote queries to identify the Top 25 Negative Noun Tokens in Sentences and include the related sentences after Natural Language Processing. We then grouped those sentences for tagging in an interactive tree (tree of sentences). We were able to identify the top issues affecting consumers, very quickly; because of the refined sample size (Top 25 Tokens). We would repeat this effort with each week of new data…slowly becoming the knowledge experts in the source domain. As the unue issues started to dry up we instituted a dynamic filtering system where every keyword in a sentence became a filter. We could shuffle the results with each click, spinning the results. We also implemented the ability to combine those keywords and flip them for even more complex dynamic filters. And then we also started an automatic favourite keyword identification system so that on subsequent weeks of results, I knew which keywords/favs were able to pull back the targeted results we were after. So for those looking to find the top negative issues, this may be a plan of attack in the identification of issues, something you could include in your own system. I have incorporated these tools into text-analyzer to see this in action. Hope this helps someone when trying to identify the insights from customer feedback.