Det sies med rette at data er penger i dagens verden. Sammen med overgangen til en app-basert verden kommer den eksponentielle veksten av data. Imidlertid er det meste av dataene ustrukturerte, og det krever derfor en prosess og metode for å trekke ut nyttig informasjon fra dataene og transformere den til en forståelig og brukbar form.
Data mining eller "Knowledge Discovery in Databases" er prosess med å oppdage mønstre i store datasett med kunstig intelligens, maskinlæring, statistikk og databasesystemer.
Gratis datautvinningsverktøy spenner fra komplette modellutviklingsmiljøer som Knime og Orange, til en rekke biblioteker skrevet i Java, C++ og oftest i Python. Det er fire typer oppgaver som vanligvis er involvert i datautvinning:
Liste under gratis programvareverktøy for Data Mining –
Beste gratis Data Mining Tool List i 2022:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner, tidligere kalt YALE (Yet another Learning Environment), er et miljø for maskinlæring og data mining-eksperimenter som brukes til både forskning og den virkelige verden datautvinningsoppgaver. Det er uten tvil det verdensledende åpen kildekode-systemet for data mining. Dette verktøyet er skrevet i programmeringsspråket Java og tilbyr avanserte analyser gjennom malbaserte rammeverk.
Det gjør det mulig for eksperimenter å bestå av et stort antall vilkårlig nestbare operatører, som er detaljert i XML-filer og er laget med det grafiske brukergrensesnittet til Rapid Miner. Det beste er at brukere ikke trenger å skrive koder. Den har allerede mange maler og andre verktøy som lar oss analysere dataene enkelt.
2. IBM SPSS Modeler –
IBM SPSS Modeler tool workbench er best for å jobbe med store prosjekter som tekstanalyse, og dets visuelle grensesnitt er ekstremt verdifullt. Den lar deg generere en rekke datautvinningsalgoritmer uten programmering. Den kan også brukes til anomalideteksjon, Bayesianske nettverk, CARMA, Cox-regresjon og grunnleggende nevrale tverk som bruker flerlags perceptron med tilbakeforplantningslæring. Ikke for sarte sjeler.
3. Oracle Data Mining –
En annen stor hit innen datautvinningssfæren er Oracle. Som en del av deres Advanced Analytics Database-alternativ, lar Oracle data mining brukerne oppdage innsikt, lage spådommer og utnytte Oracle-dataene sine. Du kan bygge modeller for å oppdage kundeatferd målrette mot de beste kundene og utvikle profiler.
Oracle Data Miner GUI gjør det mulig for dataanalytikere, forretningsanalytikere og dataforskere å jobbe med data i en database ved hjelp av en ganske elegant dra og slipp løsning. Den kan også lage SQL- og PL/SQL-skript for automatisering, planlegging og distribusjon i hele bedriften.
4. Teradata –
Teradata anerkjenner det faktum at selv om big data er kjempebra, hvis du ikke vet hvordan du analyserer og bruker det, er det verdiløst. Tenk deg å ha millioner på millioner av datapunkter uten ferdigheter til å spørre etter dem. Det er her Teradata kommer inn. De leverer ende-til-ende-løsninger og tjenester innen datavarehus, big data og analyse- og markedsføringsapplikasjoner.
Teradata tilbyr også en hel rekke tjenester, inkludert implementering, forretningsrådgivning, opplæring og støtte.
Se også: 36 Fascinerende fakta om Cloud Computing
5. Innrammede data –
Det er en fullstendig administrert løsning som betyr at du ikke trenger å gjøre annet enn å lene deg tilbake og vente på innsikt. Framed Data tar data fra bedrifter og gjør dem til handlingsdyktige innsikter og beslutninger. De trener, optimaliserer og lagrer produktioniserte modeller i skyen deres og gir spådommer gjennom en API, og eliminerer infrastrukturoverhead. De tilbyr dashboards og scenarioanalyseverktøy som forteller deg hvilke selskapshendler som styrer beregningene du bryr deg om.
6. Kaggle –
Kaggle er verdens største datavitenskapelige fellesskap. Bedrifter og forskere legger ut dataene sine, og statistikere og dataminere fra hele verden konkurrerer om å produsere de beste modellene.
Kaggle er en plattform for datavitenskapskonkurranser. Det hjelper deg med å løse vanskelige problemer, rekruttere sterke team og forsterke kraften til datavitenskapstalentet ditt.
3 arbeidstrinn –
7. Weka –
WEKA er en veldig sofistikert beste data mining-verktøyet. Den viser deg ulike relasjoner mellom datasettene, klynger, prediktiv modellering, visualisering etc. Det finnes en rekke klassifiserere du kan bruke for å få mer innsikt i dataene.
8. Rattle –
Rattle står for R Analytical Tool to Learn Easily. Den presenterer statistiske og visuelle sammendrag av data, transformerer data til skjemaer som lett kan modelleres, bygger både uovervåkede og overvåkede modeller fra dataene, presenterer ytelsen til modeller grafisk og skårer nye datasett.
Det er en gratis og åpen kildekode for beste data mining-verktøysett skrevet på det statistiske språket R ved å bruke Gnome grafiske grensesnitt. Den kjører under GNU/Linux, Macintosh OS X og MS/Windows.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner er en brukervennlig, forståelig og omfattende åpen kildekode-dataintegrasjon, prosessering, analyse og utforskningsplattform. Den har et grafisk brukergrensesnitt som hjelper brukerne med å enkelt koble sammen nodene for databehandling.
KNIME integrerer også ulike komponenter for maskinlæring og datautvinning gjennom sitt modulære datapipelining-konsept og har fanget oppmerksomheten til business intelligence og finansiell dataanalyse.
10. Python –
Som et gratis og åpen kildekode-språk blir Python oftest sammenlignet med R for enkel bruk. I motsetning til R, har Pythons læringskurve en tendens til å være så kort at den har blitt legendarisk. Mange brukere opplever at de kan begynne å bygge datasett og gjøre ekstremt komplekse affinitetsanalyser på få minutter. De vanligste case-datavisualiseringene for forretningsbruk er enkle så lenge du er komfortabel med grunnleggende programmeringskonsepter som variabler, datatyper, funksjoner, betingelser og løkker.
11. Orange –
Orange er en komponentbasert programvarepakke for datautvinning og maskinlæring skrevet i Python Language. Det er en åpen kildekode-datavisualisering og analyse for nybegynnere og eksperter. Data mining kan gjøres gjennom visuell programmering eller Python-skripting. Den er også fullpakket med funksjoner for dataanalyse, forskjellige visualiseringer, fra spredningsplott, stolpediagram, trær, til dendrogrammer, nettverk og varmekart.
Se også: Beste verktøy for datarensing uten nett
12. SAS Data Mining –
Oppdag datasettmønstre ved hjelp av kommersiell programvare fra SAS Data Mining. Dens beskrivende og prediktive modellering gir innsikt for bedre forståelse og håndtering av dataene. De tilbyr en brukervennlig GUI. De har automatiserte verktøy fra databehandling, gruppering til slutten der du kan finne de beste resultatene for å ta riktige beslutninger. Som en kommersiell programvare inkluderer den også avanserte verktøy som skalerbar prosessering, automatisering, intensive algoritmer, modellering, datavisualisering og utforskning osv.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout er et prosjekt fra Apache Software Foundation for å produsere gratis implementeringer av distribuerte eller på annen måte skalerbare maskinlæringsalgoritmer fokusert primært på områdene samarbeidsfiltrering, klynging og klassifisering.
Apache Mahout støtter hovedsakelig tre brukstilfeller: Anbefalingsutvinning tar brukernes atferd og prøver ut fra det å finne elementer brukere kan like. Clustering tar f.eks. tekstdokumenter og grupperer dem i grupper med lokalt relaterte dokumenter. Klassifisering lærer av eksisterende kategoriserte dokumenter hvordan dokumenter i en spesifikk kategori ser ut og er i stand til å tilordne umerkede dokumenter til (forhåpentligvis) riktig kategori.
14. PSPP –
PSPP er et program for statistisk analyse av samplede data. Den har et grafisk brukergrensesnitt og konvensjonelt kommandolinjegrensesnitt. Den er skrevet i C, bruker GNU Scientific Library for sine matematiske rutiner, og plotter UTILS for å generere grafer. Det er en gratis erstatning for det proprietære programmet SPSS (fra IBM) forutsi med trygghet hva som vil skje videre, slik at du kan ta smartere beslutninger, løse problemer og forbedre resultatene.
15. jHepWork –
jHepWork er et gratis og åpen kildekode-dataanalyserammeverk som er laget som et forsøk på å lage et dataanalysemiljø ved å bruke åpen kildekode-pakker med en forståelig bruker grensesnitt og for å lage et verktøy som konkurrerer med kommersielle programmer.
JHepWork viser interaktive 2D- og 3D-plott for datasett for bedre analyse. Det er numeriske vitenskapelige biblioteker og matematiske funksjoner implementert i Java. jHepWork er basert på et høynivå programmeringsspråk Jython, men Java-koding kan også brukes til å kalle jHepWork numeriske og grafiske biblioteker.
16. R programmeringsspråk –
Det er ikke noe mysterium hvorfor R er superstjernen for gratis datautvinningsverktøy på denne listen. Det er gratis, åpen kildekode og enkelt å hente for folk med liten eller ingen programmeringserfaring. Det er bokstavelig talt tusenvis av biblioteker som kan innlemmes i R-miljøet gjør det til et kraftig dataminingmiljø. Det er et gratis programmeringsspråk og programvaremiljø for statistisk databehandling og grafikk.
R-språket er mye brukt blant dataminere for utvikling av statistisk programvare og dataanalyse. Brukervennlighet og utvidbarhet har økt Rs popularitet betydelig de siste årene.
17. Pentaho –
Pentaho tilbyr en omfattende plattform for dataintegrasjon, forretningsanalyse og big data. Med dette kommersielle verktøyet kan du enkelt blande data fra alle kilder. Få innsikt i bedriftsdataene dine og ta mer nøyaktige informasjonsdrevne beslutninger for fremtiden.
18. Tanagra –
TANAGRA er en datautvinningsprogramvare for akademiske og forskningsformål. Det finnes verktøy for utforskende dataanalyse, statistisk læring, maskinlæring og databaseområder. Tanagra inneholder en del overvåket læring, men også andre paradigmer som clustering, faktoriell analyse, parametrisk og ikke-parametrisk statistikk, assosiasjonsregel, funksjonsvalg og konstruksjonsalgoritmer.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit, er en pakke med biblioteker og programmer for symbolsk og statistisk naturlig språkbehandling (NLP) for python-språket. Det gir en pool av språkbehandlingsverktøy, inkludert datautvinning, maskinlæring, dataopphugging, sentimentanalyse og andre forskjellige språkbehandlingsoppgaver. Bygg python-programmer for å håndtere menneskelige språkdata.
Vi håper vår liste over beste gratis datautvinningsverktøy var nyttig for deg. Vi vil gjerne vite din mening, del dine synspunkter i kommentarfeltet nedenfor.
Les: 0
