機器學習工具介紹 / 机器学习工具介绍 Demos for Machine Learning Tools

COPYRIGHT©2016 eBizprise Inc. & eBizprise Technology (TJ) Ltd.
機器學習
工具介紹
Tools and Software
of Machine Learning
Will Kuan
官大鈞
in

研究IT技術
應用架構與
Solution
Provider

Roadmap
 資料視覺化套件及雲端平台介紹
- D3.js、Highcharts、Microsoft SandDance
 資料採礦軟體介紹
- RapidMiner、Orange、SPSS Modeler、
Weka、Microsoft Azure Machine Learning
 NoSQL資料庫介紹
- SQL vs. NoSQL
- MongoDB

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資料視覺化
Visualization
各式資料視覺化套件之介紹：
http://blog.infographics.tw/

 Open Source
 集結眾人分享的JavaScript 樣本函式庫，包含一整組操縱畫圖很好用
的輔助工具，還有很方便的資料操作模型
 D3.js 的基礎不是在視覺化，而是資料與物件的結合
 優點：彈性大
缺點：實作繁瑣、需先必備Javascript、HTML 、 CSS、SVG 等知識
D3.js
https://d3js.org/

 大祕寶：
https://github.com/mbostock/d3/wiki/Gallery
 個人Github人際網路互動圖：
http://ghv.artzub.com/#repo=d3&climit=100&user=mbostock
 全球各國歷年資料互動圖：
http://cesiumjs.org/demos/d3.html
 各式基本資料圖表：
https://my.infocaptor.com/free_data_visualization.php
 簡易互動式Dashboard：
http://bl.ocks.org/NPashaP/96447623ef4d342ee09b
D3.js 函式庫

來自挪威的小而美軟體公司 Highsoft AS 的產品，利用 jQuery 與
HTML5 技術推出一系列資料視覺化工具 (Data Visualization Tools)，目
前有三套固定樣式圖表套件及客製化服務 :
 Hightcharts : 用於繪製一般統計圖表
 Hightstock : 用於繪製金融資訊圖表
 Highmaps : 用於繪製地理圖表
 USE CASES : 為客戶客製化資料視覺化圖表
Highcharts官網URL：
http://www.highcharts.com/

 微軟今年三月推出的免費資料視覺化工具
https://www.sanddance.ms/
 Web-based 工具，只要打開瀏覽器，上傳一份不論是 txt、csv、
json格式的資料，就可以以不同的方式呈現分析結果。
 可同時觀看整體及個別的數據
SANDDANCE
微軟最新資料視覺化工具

 Top 26 Data Mining Software:
http://www.predictiveanalyticstoday.com/top-data-mining-software/
 Top 40 Free Data Mining Software:
http://www.predictiveanalyticstoday.com/top-free-data-mining-
software/
 Top 27 Free Data Analysis Software:
http://www.predictiveanalyticstoday.com/top-data-analysis-software/
 Six of the Best Open Source Data Mining Tools
http://thenewstack.io/six-of-the-best-open-source-data-mining-tools/
 5 Free Data Mining Tools
http://www.butleranalytics.com/5-free-data-mining-tools/
Ranking of Analysis Tools

 RapidMiner
 IBM SPSS Modeler
 KNIME
 Weka
自然語言處理(NLP)：NLTK、Python、R、RapidMiner
聯合國專用(UN)：DevInfo
商業智慧視覺化工具：SAP Lumira、Think Analytics、Portrait Software、
Oracle Data Mining
簡易資料分析工具：Tanagra、Weka、ELKI、Databionic ESOM Tools
進階資料分析工具：Encog、Viscovery、OpenNN、LIBSVM
Popular Analysis Tools
 R
 Python
 Orange
 SAS Data Mining

資料分析工具，為機器學習、資料採礦、文字探勘、預測分析與商業分析
的整合平台環境，並提供資料視覺化的服務
 圖形化介面
 拖曳式分析設計介面
 流程錯誤告知
 供各檔案格式讀寫及外部資料庫連結
 以圖示化紀錄個人ETL工作流程
目前大多資料分析工
具均含有以上之功能RapidMiner官網URL：
https://rapidminer.com/products/studio/

資料源選擇
方法選擇
主流程操作平台
資料與分析結果的呈現、
歷史流程紀錄
方法參數設定

RapidMiner實作分群範例
使用RapidMiner內建Iris鵑尾花資料集
將Iris資料集拖移至主控台

游標移至資料集物件右方的out半圓，顯示資料集的資料介紹後按F3鍵，
檢視Missings欄位確認個屬性是否有遺失值

輸入”select attributes”，
並將Select Attributes方法物件拖移至主控台

點選資料集的out半圓，將線條連到Select Attributes物件的exa半圓，
連接兩物件使得資料可以進行欄位選取之動作

點選Select Attributes進行參數設定，於右方attribute filter type選擇”subset”，
點選attributes欄位的”Select Attributes…”按鈕，將視窗左方的a1至a4選至右方，
並按下Apply

於Operators搜尋cluster，將K-Means功能物件移至主控台，並將Select Attributes物件的
exa半圓與之連結，點選Clustering物件進行參數設定，將k設為3

將Clustering物件的兩個clu半圓與右方的res半圓連結，並按下上方工具列中的RUN按鈕

主畫面跳到Results模式，點選Cluster Model(Clustering)顯示模型結果

點選ExampleSet(Select Attributes)顯示個資料點的分群結果

資料分析工具，為機器學習、資料採礦、預測分析與商業分析的整合平
台環境，並提供資料視覺化的服務
 RapidMiner的五項特點均包含
 可串接Python程式碼
 易與各種資料源串接
 建簡易且便利的圖形化介面
Orange官網URL：
http://orange.biolab.si/

資料分析工具，為機器學習、資料採礦、文字探勘、預測分析與商業分
析的整合平台環境，並提供基本資料視覺化的服務
 需付費購買
 可與IBM其他軟體串接
 各工作區簡易且易於操作
 可串接個人之R程式碼使用R套件提供之資料視覺化功能
SPSS Modeler

以Rencency、Frequency、Monetary來預測客戶回購的可能性。
 Recency 最近一次消費日期
 Frequency 購買頻率
 Monetary 消費金額
概念：愈是近期有購買記錄的客戶，再度購買的可能性愈大。
過去購買次數愈多的客戶，再度購買的可能性愈大。
過去購買金額愈多的客戶，再度購買的可能性愈大。
RFM
重點發展客戶
重要價值客戶
普通發展客戶
一般價值客戶一般常態客戶
重點挽留客戶
重點常態客戶
一般挽留客戶

SPSS Modeler
Personal
SPSS Modeler
Professional
SPSS Modeler
Premium
SPSS Modeler
Gold
建置環境僅適用於桌機桌機/伺服器桌機/伺服器桌機/伺服器
基本功能預測
分類
資料分割
關聯式規則
預測
分類
資料分割
關聯式規則
預測
分類
資料分割
關聯式規則
預測
分類
資料分割
關聯式規則
特殊功能文字探勘
社群網路分析
文字探勘
社群網路分析
擴充功能決策管理
協同與部署服務
SPSS Modeler各版本之比較

Weka官網URL：
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

 Explorer：(最常用)
基本Weka探索資料平台
 Experimenter：
提供實驗性比對數據之平台
 Knowledge Flow：
圖形化拖曳式介面，並支援增量學習
 Simple CLI ：
可輸入指令操作分析流程
WEKA的資料載入有提供下列方式：
由檔案載入、從網站載入及由資料
庫聯結，其中由檔案載入常用的格
式為ARFF檔

 ARFF檔案格式(Attribute-Relation File Format)是Weka支援的檔案
格式之一，另一種是使用XML描述的XRFF檔案格式
 .arff 檔案格式解說：
1. 註解 %
2. 表示 data set 的名稱
3. 個欄位屬性的名稱與型態
4. 資料內容
Weka檔案格式
註：如果原始資料中有未知的值，
則可以用問號？來表示

點選Open file，選擇剛剛建立的weather.arff檔

屬性選擇區
屬性統計描述區屬性篩選處理
分組圖表

微軟提供之雲端機器學習平台，包含資料採礦、文字探勘、預測分析與商業分
析、統計分析與資料清理等相關功能，並提供資料視覺化的服務
 可擴充個人之Python、R程式碼模組
 可擴充個人之OpenCV程式碼模組
 免費提供許多樣本實驗及範例資料集
 可與其他使用者互動及合作
操作流程請參考本人的Azure ML Tutorial，放置於公司的Forum和本人的
Github：https://github.com/Willdata/Tutorial

 無綱要(Schemaless)設計、Not only SQL、No join
 完整的NoSQL分類參考：http://nosql-database.org/
 例：時間序列/串流資料庫：AXIBASE
http://axibase.com/products/axibase-time-series-database/
NoSQL簡介
資料模型應用場景
文件導向資料庫
Document-Oriented Database
Web環境下的數據資料
鍵值資料庫
Key-Value Oriented Database
記錄檔系統、內容快取
(主要用於處理大量資料的高存取負載)
列式資料庫
Column-Oriented Database
分散式檔案系統
圖形資料庫
Graph-Oriented Database
社群網路、推薦系統、關係圖譜

NoSQL簡介
資料模型優點缺點
Document-Oriented Database
資料庫結構要求不嚴格
(Schemaless)
查詢性能不高，
缺乏統一的查詢語法
鍵值資料庫
Key-Value Oriented Database
查詢速度快資料無結構化
列式資料庫
Column-Oriented Database
查詢速度快，擴充性高，
易於進行分散式擴充
功能相對侷限
圖形資料庫
Graph-Oriented Database
可利用圖形結構相關演算
法(最短路徑、N度關係)
時常需對所有圖形做計算才
能得到所需資訊，且不容易
應用於分散式集群分析

Recall： RDB INSERT INTO “客戶”( “2201”, “派大星”, ”男” );
更改資料庫綱要
INSERT INTO “客戶”( “2203”, “喬巴”, ”加拿大” );
CREATE TABLE “客戶”(
“_id” String,
“Name” String,
“Gender” String
);
_id Name Gender
…
_id Name Gender
2201 派大星男
2202 皮卡丘男
_id Name Gender Nationality
2201 派大星男 NULL
2202 皮卡丘男 NULL
_id Name Gender Nationality
2201 派大星男 NULL
2202 皮卡丘男 NULL
2203 喬巴男加拿大

 以XML或JSON文件導入NoSQL概念裡
customers collections
{ “_id”:”2201”, “Name”:”派大星”, “Gender”:”男”, “Interest”:[“發呆”, “吃”] }
{ “_id”:”2202”, “Name”:”皮卡丘”, “Gender”:”男”, “Interest”:[“演戲”] }
{ “_id”:”2203”, “Name”:”托尼托尼喬巴”, “Gender”:”男”}
RDB 文件導向資料庫
資料表資料表(Table) 集合(Collection)
資料列(Row) 文件(Document)

 鍵值資料庫是以Amazon的Dynamo研究論文以及分散式雜湊表為基礎。每一筆
資要包含一組鍵值對(Key-Value)，在key與value之間建立映射關係，透過key可
以直接存取value，進而進行基本的操作。
customers bucket
{ key:”<2201_Name>”, value:”派大星” }
{ key:“<2201_Gender>”, value:”男” }
{ key:“<2201_Interest>”, value:“發呆, 吃” }
{ key:”<2202_Name>”, value:”皮卡丘” }
{ key:“<2202_Gender>”, value:”男” }
{ key:“<2202_Interest>”, value:“演戲” }
鍵值資料庫
RDB 鍵值資料庫
資料表資料表(Table) 桶(Bucket)
資料列(Row) 鍵值對(Key-Value)
第1筆鍵值對(Key-Value)
第2筆鍵值對(Key-Value)
…

 列式資料庫是以列儲存，將同一列資料存在一起。此類資料庫如
Apache Cassandra、Google BigTable、Hadoop Hbase
customers Column Family
列式資料庫
RDB 列式資料庫
資料表資料表(Table) 欄位群(Column Family)
資料列(Row) 列(Row)
_id Name
2201 派大星
2202 皮卡丘
2203 布魯托
【姓名】欄位資料表
_id Gender
2201 男
2202 男
2203 男
【性別】欄位資料表
_id 興趣
2201 發呆、吃
2202 演戲
【興趣】欄位資料表

 圖形資料庫是採用圖結構的概念來儲存資料，並利用圖結構相關演算
法提高性能。此類代表如Neo4j http://neo4j.com/
 RDB：
圖形資料庫
RDB 圖形資料庫
資料表資料表(Table) 節點(Node)
資料列(Row) 節點的屬性(Attribute)
Cus_id Cus_name Gender
2201 派大星男
2202 皮卡丘男
2203 布魯托男
Prod_id Cus_id Status
22001 2201 加購
22001 2202 退貨
22001 2203 出貨中
Seller_id Seller_name
1101 安納金
Prod_id Prod_name
22001 R2D2
Seller_id Prod_id
1101 22001

 圖形資料庫：
派大星
R2D2皮卡丘
布魯托
加購
退貨
出貨中
安納金
販賣
延伸：
http://www.ithome.com.tw/news/98285

 MongoDB是用來處理大數據級的資料庫，而他是以文件導向的方式
儲存的資料庫
 沒有Schema限制，不過雖然有這樣的彈性還是建議用Relation
DataBase的設定概念來設計MongoDB資料庫
 MongoDB Cloud Manager：
應用程式的效能時常倚靠資料庫，MongoDB提供的整合雲端管
理者服務可以多面向監控資料庫，並以儀表板等視覺化呈現

MongoDB Cloud Manager

MongoDB自2009年推出第一個版本後，已有7年之久，且算是目前最紅的
NoSQL資料庫，所以其圖形化使用者介面工具(Graphical User Interface，
GUI)自然也不少，以下為幾款較常見的MongoDB專用GUI
 MongoVue ：
 MongoHub：
http://www.macupdate.com/app/mac/33918/mongohub (Mac only)
 RockMongo：http://rockmongo.com/
 RoboMongo：https://robomongo.org/
同場加映：MongoBooster http://mongobooster.com/
安裝MongoDB&Robomongo
安裝此款GUI

點此URL進入官網下載頁面安裝適合的版本：
https://www.mongodb.org/downloads#production
安裝

於C:下建立一個空資料夾為MongoDB，於此MongoDB資料夾下建立
一個空資料夾為mongodb，並執行剛剛下載的msi檔，將檔案安裝於此
安裝

在搜尋欄中輸入”環境變數”，點選編輯帳戶內的環境變數後，選擇
Path變數並點選編輯，於變數值欄位中的文字框後面加上
;C:MongoDBmongodbbin的字串(請直接複製貼上)，並點選確定
安裝

於C:MongoDB下建立空資料夾data和log，開啟一個新空的記事本，
填入以下兩行參數設定(請直接複製貼上)
dbpath=C:MongoDBdatadb
logpath=C:MongoDBlogmongod.log
最後將此txt檔存入C:MongoDB下，並將附檔名改成 .cfg
安裝

在搜尋欄中輸入cmd開啟命令提示字元，並輸入以下指令：
mongod --config “C:MongoDBmongod.cfg”
(因為ppt的雙引號與cmd裡的不一樣，若複製貼上的話，請重新輸入雙引號)
啟動
註：
啟動MongoDB的方式有兩種，方法一是上述的「使用命令提示字元啟動一個MongoDB服務」，
若電腦重新啟動時需手動以上步驟重啟MongoDB服務，方法二是「使用Windows Service
啟動MongoDB服務」，每次電腦重啟後均會自動啟動MongoDB服務。

1. 進入Robomongo網站點選最新版本，下載免費的方案。
2. 接著點選下載的檔案，執行之後依照畫面提示安裝即可。
3. 開啟Robomongo後，準備連接資料庫(需先開啟MongoDB服務)，
點選左上方的Create新增一個資料庫連線
安裝

1. 為了讓大家較容易練習，我已經在mongolab此雲端平台幫大家建立一
個ebizLab的資料庫帳戶，做為大家練習用。若有興趣建立個人的帳號，
可參考此網頁操作：
http://www.codedata.com.tw/database/mongodb-tutorial-1-
setting-up-cloud-env/
2. 以下是ebizLab帳戶的基本登入資料：
Account：ebizLab
User name：ebizpractice
Password：1bizprise
Database：{sales、bookstore}
Address： {ds023520.mlab.com 、ds025180.mlab.com}
Port：{23520、25180}
連接MongoLab資料庫
開頭是數字1

Connection設定：
Name欄位表示本機開啟Robomongo時，會看到資料庫連線，可自行
輸入自己容易分辨的名稱，在這裡我用”ebizsales”作為範例。
Address欄位請輸入
ds023520.mlab.com
冒號後的Port請輸入
23520

Authentication設定：
點選Perform authentication，並在Database欄位輸入sales
User Name欄位請輸入
ebizpractice
Password欄位請輸入
1bizprise

測試資料庫連線：
點選Test，檢測是否可正常連線

存取資料庫連線：
點選Save後，檢測是否已存取新增的資料庫連線，接著點選Connect進
行連線
p.s. 請依上述步驟自行新增bookstore資料庫連線

Connection設定：
點選左上方的Create後，Address預設為localhost，Port預設為27017，
均不需更改。只需填寫Name欄位中本機資料庫連線的名稱，
Connection參數設定完成後即可點選Test與Save新增本機資料庫連線。
新增本機的資料庫

存取本機資料庫連線：
點選Save後，檢測是否已存取新增的資料庫連線，接著點選Connect進
行連
新增本機的資料庫

 NoSQL Database of Microsoft
 Document-oriented
 Friendly SQL query interface
 DocumentDB教學：
http://www.codedata.com.tw/database/azure-documentdb-1-sign-up/
db.books.find({listPrice: {$gte: 50}});
SELECT * FROM books b WHERE b.listPrice >= 50

 NoSQL supersedes SQL
如同汽車是否可取代船的說法，只因為汽車是較新的科技。NoSQL和SQL資料庫
著重的面向不同，所以兩者都有可能會達到幫助或阻礙的效果。因此，NoSQL
不是SQL的取代方案，只是另一種選擇。
 NoSQL is better / worse than SQL
有些資料適合SQL資料庫，有些資料反而比較適合NoSQL資料庫。不是兩者哪一
種比較好，而是兩者之中，哪一種較適合我們的需求。
Myths

 SQL vs NoSQL is a clear distinction
漸漸有些SQL資料庫正擴充NoSQL資料庫的特性，而某些NoSQL資料庫也正擁
抱傳統SQL資料庫的優點，所以SQL和NoSQL資料的界線已漸漸不明顯。
 The language/framework determines the database
不是我們使用的程式語言決定我們所需要的資料庫，而是我們的專案需求決定我
們的資料庫。
Myths
popular technology stacks
• LAMP: Linux, Apache, MySQL (SQL), PHP
• MAMP: My Apache, MySQL, PHP
• MEAN: MongoDB (NoSQL), Express, Angular, Node.js
• .NET, IIS and SQL Server
• Java, Apache and Oracle

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網路爬蟲
Web Crawler
 什麼是網路爬蟲
利用HTTP Request抓取網路資料的技術
 為什麼需要爬蟲
若資料庫的內容不充足，或是苦無資料以致無法與別人談資料交換或合作
時，就可利用此技術將別人的資料庫變成自己的資料庫。甚至若需要即時性
資料時，無需等待資料庫進行工作排程後才可獲得最新資料。
 網路爬蟲原理
模擬用戶使用瀏覽器輸入網址並透過HTTP協定中的GET或POST 方法送出
一個請求(Request)到遠端的伺服器(Server)，伺服器接受請求後，就會回
應(Response)並回傳網頁內容(原始碼)的檔案回來，再經由瀏覽器轉譯後
變成漂亮的網頁。

Agent
與特工有些類似，會依
據所給予的任務而進行
抓取。簡言之，一個口
令一個動作，沒有口令
沒有動作。
Spider
像蜘蛛網般可以把所有
偵測到的資料全部抓取，
雖然看似很厲害，但就
如同畫滿螢光筆的課本
跟沒有畫是一樣的。
網路爬蟲
Web Crawler

Request
GET index.html HTTP/1.1
Response
HTTP/1.1 200 OK

 網路爬蟲教學 – 大數學堂
http://www.largitdata.com/course_list/1
 多款開源爬蟲軟體工具之比較
http://www.haixiaol.com/n661984.html
 Kimono雲端爬蟲服務
官網：
https://www.kimonolabs.com/
Google Chrome Extension：
https://chrome.google.com/webstore/detail/kimono/deoaddaob
nieaecelinfdllcgdehimih?utm_source=chrome-ntp-icon

 雲端爬蟲服務，並能以API的形式提供抓取的資料
 完全不需要寫程式，也不需要會正規表示式
imono

 進入Kimonolabs網站，點選右上角的Download Desktop App
https://www.kimonolabs.com/
安裝

 點選合適的版本進行下載與安裝。
安裝

 安裝完成後，開啟Kimono，並點選第一步驟的Kimono Desktop
chrome extension
安裝

 進入Chrome線上應用程式商店後，將此擴充功能加到Chrome瀏覽
器中。
安裝

 待Chrome瀏覽器右上角出現Kimono圖示後，則所有安裝步驟均完成。
安裝

 開啟桌面的Kimono應用程式後，開啟Chrome瀏覽器，進入欲擷取資
料的網頁，點選右上角的kimono擴充功能，此時書籤列下方則會出現
kimono的工作列，如下圖所示：
操作

 點選欲抓取的資料，Kimono會將類型相似的資料一併提供給使用者，
並向使用者確認是否需要擷取，而使用者以打勾和打叉的方式確認。
操作

 選擇欲擷取的資料後，左上角即出現確定擷取的資料數目。此外，可適
度將欲抓取的資料類型更改名稱，如下圖所示：
操作

 點選加號(+)即可將欲抓取的資料暫存，並開啟新的欲抓取之資料類型。
再依上述步驟，暫存新資料
操作

 在右上角的模式選擇中，點選中間的模式，即可以標籤的模
式觀看已暫存的資料。
操作

 在右上角的模式選擇中，點選右邊的模式，即可以JSON或
CSV或RSS的模式觀看已暫存的資料。
操作

 點選右上角的，輸入此API的名稱，若尚未完成資料選取，則點
選右上角的。輸入API的名稱後，選擇抓取資料的排程規劃。
操作

 點選Create API，創建可擷取該資料的管道。
操作

 API創建完成後，將顯示以下畫面，接著點選桌面板的Kimono應用程
式。
操作

 開啟桌面版Kimono後，點選右上角的My APIs選單。若無出現該圖示，
可至左上角功能選單，並依此點選，View > Go To List View
操作

 開啟API選單頁面後，即可查看已創建的APIs
操作
剛
剛
創
建
成
功
的

 欲查看API的內容，可點選該API的名稱進入此畫面。DATA PREVIEW
以CSV、RSS或JSON的方式呈現資料。
操作

 CRAWL SETUP則可執行爬蟲的動作，並觀看爬蟲的狀態。
操作

 在MODIFY RESULTS中，可撰寫個人的Javascript Function，以作為
滿足個人需求的篩選或調整。
操作

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