@Article{, title={Actual Needs Criteria for Assessing Data Classification Platforms تقييم منصات تصنيف البيانات وفقاً لمعايير الاحتياجات الفعلية}, author={Baydaa M. Merzah بيداء محمد مرزة}, journal={Samarra Journal of Pure and Applied Science مجلة سامراء للعلوم الصرفة والتطبيقية}, volume={3}, number={1}, pages={125-138}, year={2021}, abstract={A Software tools have an important role in different research areas. Generally they provide time and efforts saving. In computer science filed these tools can help in communications, web site development, software metrics finding, data mining, machine learning and many other fields. There are many specialized tools built to support specific purpose. Users and researchers spend a lot of time and efforts to select between the large amounts of the available platforms. Each has its own characteristics, some are open source and the other licensed with trial version to test them. In this work we will focus on some platforms related to data mining research area. The selected tools represent widely used and trusted ones with most updated version. We will study platforms from different perspectives. They have different data processing features, but they support common algorithms helps us to evaluate between them. Four data mining tools and four data set were selected. The assessment procedure done from multi-points of view as we will see in the methodology section of this article. The criteria collected from a survey done among a population of researchers interested in the field of data mining and machine learning.The Contribution of this work is to assess the selected platforms depending on new actual needs criteria. These criteria give a clear idea for the researchers to determine the best platform according to their resources. The results highlighted the power for each platform. Orange and Weka show best performance over the rest. These results will be the guide for beginners or researchers out the computer science field to select the appropriate platform for their needs and available resources.

للأدوات البرمجية دور مهم في مختلف المجالات البحثية. بشكل عام توفر الوقت والجهد. في مجال علوم الحاسوب، يمكن أن تدعم هذه الأدوات في مجال الاتصالات، تطوير مواقع الويب، ايجاد مقاييس البرامج، التنقيب عن البيانات، والتعلم الآلي والعديد من المجالات الأخرى. هناك العديد من الأدوات المتخصصة المصممة لدعم غرض معين. يقضي المستخدمون والباحثون الكثير من الوقت والجهود للاختيار بين الأعداد الكبيرة من المنصات المتاحة. لكل منها خصائصه الخاصة، بعضها مفتوح المصدر والآخر مرخص بإصدار تجريبي لاختبارها. سنركز في هذا العمل على بعض الأدوات الأساسية المتعلقة بمجال استخراج البيانات. تمثل الأدوات المختارة أدوات مستخدمة على نطاق واسع وموثوقة وبأحدث إصدار. سوف ندرس المنصات من جهات متعددة. لديهم ميزات معالجة بيانات مختلفة، لكنهم يدعمون الخوارزميات الشائعة التي تساعدنا على التقييم فيما بينها. تم اختيار أربع أدوات للتنقيب عن البيانات وأربع مجموعات بيانات. يتم إجراء التقييم من وجهات نظر متعددة كما سنرى في قسم المنهجية في هذا البحث. تم جمع عدة معايير من استطلاع تم إجراؤه بين مجموعة من الباحثين المهتمين بمجال التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي. تتمثل مساهمة هذا العمل في تقييم المنصات المختارة اعتمادًا على معايير الاحتياجات الفعلية الجديدة لتعطي فكرة واضحة للباحثين لتحديد أفضل منصة وفقًا لمواردهم. . ستكون النتائج بمثابة دليل للمبتدئين أو الباحثين خارج المجال لاختيار المنصة المناسبة لاحتياجاتهم والموارد المتاحة.} }