今日の世界ではデータはお金であると言われるのは当然です。アプリベースの世界への移行に伴い、データは急激に増加します。ただし、ほとんどのデータは構造化されていないため、データから有用な情報を抽出し、それを理解しやすく使用可能な形式に変換するプロセスと方法が必要です。
データ マイニング、または「データベースでの知識の発見」は、人工知能、機械学習、統計、データベース システムを使用して大規模なデータ セット内のパターンを発見するプロセス。
無料のデータ マイニング ツールは、Knime や Orange などの完全なモデル開発環境から、作成されたさまざまなライブラリまで多岐にわたります。 Java、C++、そしてほとんどの場合 Python で使用されます。データ マイニングには通常、次の 4 種類のタスクがあります。
以下のデータ マイニング用の無料ソフトウェア ツールのリスト –
2022 年のベスト無料データ マイニング ツール リスト:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner は、以前は YALE (Yet another Learning Environment) と呼ばれていましたが、研究と現実世界の両方に利用される機械学習とデータ マイニング実験のための環境です。データマイニングタスク。これは間違いなく、データ マイニング用の世界をリードするオープンソース システムです。 Java プログラミング言語で書かれたこのツールは、テンプレートベースのフレームワークを通じて高度な分析を提供します。
このツールを使用すると、任意にネスト可能な膨大な数の演算子で実験を構成できます。これらの演算子は XML ファイルで詳細に記述されており、 Rapid Miner のグラフィカル ユーザー インターフェイスで作成されています。最良の点は、ユーザーがコードを記述する必要がないことです。データを簡単に分析できるテンプレートやその他のツールがすでに多数用意されています。
2. IBM SPSS Modeler –
IBM SPSS Modeler ツール ワークベンチは、テキスト分析などの大規模なプロジェクトに取り組むのに最適であり、そのビジュアル インターフェイスは非常に価値があります。プログラミングを行わずにさまざまなデータ マイニング アルゴリズムを生成できます。異常検出、ベイジアン ネットワーク、CARMA、コックス回帰、および基本的なニューラル ネットワークにも使用できます。 バックプロパゲーション学習を備えた多層パーセプトロンを使用する Tworks。心臓の弱い人には向きません。
3. Oracle データ マイニング –
データ マイニング分野におけるもう 1 つの大物は Oracle です。 Advanced Analytics Database オプションの一部として、Oracle データ マイニングを使用すると、ユーザーは洞察を発見し、予測を行い、Oracle データを活用できるようになります。モデルを構築して、最良の顧客を対象とした顧客行動を発見し、プロファイルを作成できます。
Oracle Data Miner GUI を使用すると、データ アナリスト、ビジネス アナリスト、データ サイエンティストは、非常に洗練されたドラッグ アンド ドロップを使用してデータベース内のデータを操作できます。解決。また、自動化、スケジュール設定、企業全体への展開のための SQL および PL/SQL スクリプトを作成することもできます。
4. Teradata –
Teradata は、ビッグ データは素晴らしいものですが、実際にそれを分析して使用する方法を知らなければ価値がないという事実を認識しています。何百万ものデータ ポイントがあり、それらをクエリするスキルがないことを想像してください。そこで Teradata の出番です。Teradata は、データ ウェアハウジング、ビッグ データ、分析、マーケティング アプリケーションにおけるエンドツーエンドのソリューションとサービスを提供します。
Teradata は、実装、ビジネス コンサルティング、トレーニングなどの多数のサービスも提供します。
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5.フレーム化されたデータ –
これはフルマネージド ソリューションであるため、何もせずに座って分析情報を待つ必要はありません。フレーム化データは企業からデータを取得し、それを実用的な洞察と意思決定に変換します。彼らはプロダクトイオン化モデルをトレーニング、最適化、クラウドに保存し、API を通じて予測を提供することで、インフラストラクチャのオーバーヘッドを排除します。ダッシュボードとシナリオ分析ツールが提供されており、どの企業の影響力が関心のある指標を推進しているのかがわかります。
6. Kaggle –
Kaggle は世界最大のデータ サイエンス コミュニティです。企業や研究者がデータを投稿すると、世界中の統計学者やデータマイナーが最良のモデルを作成するために競い合います。
Kaggle はデータ サイエンス コンテストのプラットフォームです。これは、困難な問題を解決し、強力なチームを採用し、データ サイエンスの才能を発揮するのに役立ちます。
作業の 3 つのステップ –
7. Weka –
WEKA は非常に洗練された 最高のデータマイニングツール。データセット、クラスター、予測モデリング、視覚化などの間のさまざまな関係が表示されます。データについてさらに洞察を得るために適用できる分類子が多数あります。
8. Rattle –
Rattle は、簡単に学習できる R 分析ツールの略です。データの統計的および視覚的な概要を表示し、データを簡単にモデル化できる形式に変換し、データから教師なしモデルと教師ありモデルの両方を構築し、モデルのパフォーマンスをグラフで表示し、新しいデータセットをスコア付けします。
Gnome グラフィカル インターフェイスを使用して統計言語 R で記述された、無料のオープンソースの最高のデータ マイニング ツールキットです。 GNU/Linux、Macintosh OS X、MS/Windows 上で動作します。
9. KNIME –
Konstanz Information Miner は、ユーザーフレンドリーでわかりやすく、包括的なオープンソースのデータ統合、処理、分析、探索プラットフォームです。グラフィカル ユーザー インターフェイスを備えているため、ユーザーはデータ処理のためにノードに簡単に接続できます。
KNIME は、モジュラー データ パイプライン概念を通じて機械学習とデータ マイニング用のさまざまなコンポーネントも統合しており、ビジネス インテリジェンスの注目を集めています。
10. Python –
無料のオープンソース言語である Python は、使いやすさの点で R と比較されることがよくあります。 R とは異なり、Python の学習曲線は非常に短い傾向にあるため、伝説になっています。多くのユーザーは、数分でデータ セットの構築と非常に複雑なアフィニティ分析を開始できることに気づきました。変数、データ型、関数、条件文、ループなどの基本的なプログラミング概念に慣れていれば、最も一般的なビジネス ユース ケース データの視覚化は簡単です。
11. Orange –
Orange は、Python 言語で書かれたコンポーネント ベースのデータ マイニングおよび機械学習ソフトウェア スイートです。これは、初心者と専門家のためのオープンソースのデータ視覚化と分析です。データ マイニングは、ビジュアル プログラミングまたは Python スクリプトを通じて実行できます。また、散布図、棒グラフ、ツリーから樹状図、ネットワーク、ヒート マップに至るまで、データ分析やさまざまな視覚化のための機能も満載です。
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12. SAS Data Mining –
SAS Data Mining 商用ソフトウェアを使用してデータセットのパターンを検出します。記述的かつ予測的なモデリングにより、より深く理解するための洞察が得られます。 データのanding。使いやすい GUI を提供します。データ処理からクラスタリングに至るまで、正しい意思決定を行うための最良の結果を見つけることができる自動化ツールが備わっています。商用ソフトウェアであるため、スケーラブルな処理、自動化、集中的なアルゴリズム、モデリング、データの視覚化と探索などの高度なツールも含まれています。
13. Apache Mahout –
Apache Mahout は、主に協調フィルタリング、クラスタリング、および
Apache Mahout は主に 3 つのユースケースをサポートしています: レコメンデーションマイニングはユーザーの行動を取得し、そこからユーザーが好みそうなアイテムを見つけようとします。クラスタリングには次のようなものがあります。テキスト ドキュメントを作成し、それらをトピックに関連するドキュメントのグループにグループ化します。分類は、分類された既存のドキュメントから特定のカテゴリのドキュメントがどのようなものであるかを学習し、ラベルのないドキュメントを (できれば) 正しいカテゴリに割り当てることができます。
14. PSPP –
PSPP は、サンプリングされたデータを統計的に分析するためのプログラムです。グラフィカル ユーザー インターフェイスと従来のコマンド ライン インターフェイスを備えています。これは C で書かれており、数学的ルーチンには GNU Scientific Library を使用し、グラフの生成にはプロット UTILS を使用します。これは、次に何が起こるかを自信を持って予測する独自のプログラム SPSS (IBM 製) の無料代替品であり、より賢明な意思決定を行い、問題を解決し、結果を改善することができます。
15. jHepWork –
jHepWork は、オープンソース パッケージを使用して、わかりやすいユーザーでデータ分析環境を構築する試みとして作成された、無料のオープンソース データ分析フレームワークです。
JHepWork は、分析を改善するためにデータセットのインタラクティブな 2D および 3D プロットを表示します。 Java で実装された数値科学ライブラリと数学関数があります。 jHepWork は高級プログラミング言語 Jython に基づいていますが、Java コーディングを使用して jHepWork の数値およびグラフィック ライブラリを呼び出すこともできます。
16. R プログラミング言語 –
なぜ R がこのリストにある無料データ マイニング ツールのスーパースターなのかは不思議ではありません。これは無料のオープンソースであり、プログラミング経験がほとんどない人でも簡単に手に取ることができます。文字通り何千ものライブラリがあり、 R 環境は強力なデータ マイニング環境になります。これは、統計コンピューティングとグラフィックスのための無料のソフトウェア プログラミング言語およびソフトウェア環境です。
R 言語は、統計ソフトウェアの開発やデータ分析のためにデータ マイニング者の間で広く使用されています。使いやすさと拡張性により、近年 R の人気が大幅に高まりました。
17. Pentaho –
Pentaho は、データ統合、ビジネス分析、ビッグデータのための包括的なプラットフォームを提供します。この商用ツールを使用すると、あらゆるソースからのデータを簡単にブレンドできます。ビジネス データに関する洞察を取得し、将来に向けてより正確な情報に基づいた意思決定を行います。
18. Tanagra –
TANAGRA は、学術および研究目的のためのデータ マイニング ソフトウェアです。探索的データ分析、統計学習、機械学習、データベース分野用のツールがあります。 Tanagra には教師あり学習がいくつか含まれていますが、クラスタリング、要因分析、パラメトリックおよびノンパラメトリック統計、相関ルール、特徴選択および構築アルゴリズムなどの他のパラダイムも含まれています。
19. NLTK –
Natural Language Toolkit は、Python 言語の記号的および統計的自然言語処理 (NLP) のためのライブラリとプログラムのスイートです。データマイニング、機械学習、データスクラップ、センチメント分析、その他のさまざまな言語処理タスクを含む、言語処理ツールのプールを提供します。人間の言語データを処理する Python プログラムを構築します。
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