Man sagt zu Recht, dass Daten in der heutigen Welt Geld sind. Mit dem Übergang zu einer App-basierten Welt geht ein exponentielles Datenwachstum einher. Allerdings sind die meisten Daten unstrukturiert und daher bedarf es eines Prozesses und einer Methode, um nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren und sie in eine verständliche und nutzbare Form umzuwandeln.
Data Mining oder „Knowledge Discovery in Databases“ ist das Prozess der Erkennung von Mustern in großen Datensätzen mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanksystemen.
Kostenlose Data-Mining-Tools reichen von vollständigen Modellentwicklungsumgebungen wie Knime und Orange bis hin zu einer Vielzahl geschriebener Bibliotheken in Java, C++ und am häufigsten in Python. Es gibt vier Arten von Aufgaben, die normalerweise mit Data Mining verbunden sind:
Nachstehend finden Sie eine Liste der kostenlosen Software-Tools für Data Mining –
Liste der besten kostenlosen Data-Mining-Tools im Jahr 2022:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner, früher YALE (Yet another Learning Environment) genannt, ist eine Umgebung für maschinelles Lernen und Data-Mining-Experimente, die sowohl für die Forschung als auch für die Praxis genutzt wird Data-Mining-Aufgaben. Es ist zweifellos das weltweit führende Open-Source-System für Data Mining. Dieses in der Programmiersprache Java geschriebene Tool bietet erweiterte Analysen durch vorlagenbasierte Frameworks.
Es ermöglicht die Erstellung von Experimenten aus einer großen Anzahl beliebig verschachtelbarer Operatoren, die in XML-Dateien detailliert beschrieben werden erstellt mit der grafischen Benutzeroberfläche von Rapid Miner. Das Beste ist, dass Benutzer keine Codes schreiben müssen. Es verfügt bereits über viele Vorlagen und andere Tools, mit denen wir die Daten einfach analysieren können.
2. IBM SPSS Modeler –
Die Tool-Workbench von IBM SPSS Modeler eignet sich am besten für die Arbeit an Großprojekten wie Textanalysen und ihre visuelle Benutzeroberfläche ist äußerst wertvoll. Es ermöglicht Ihnen, eine Vielzahl von Data-Mining-Algorithmen ohne Programmierung zu generieren. Es kann auch für die Anomalieerkennung, Bayes'sche Netzwerke, CARMA, Cox-Regression und grundlegende neuronale NE verwendet werden Werke, die mehrschichtiges Perzeptron mit Backpropagation-Lernen verwenden. Nichts für schwache Nerven.
3. Oracle Data Mining –
Ein weiterer großer Hitter im Bereich Data Mining ist Oracle. Als Teil ihrer Advanced Analytics Database-Option ermöglicht Oracle Data Mining seinen Benutzern, Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und ihre Oracle-Daten zu nutzen. Sie können Modelle erstellen, um das Kundenverhalten zu ermitteln, die besten Kunden anzusprechen und Profile zu entwickeln.
Die Oracle Data Miner-GUI ermöglicht Datenanalysten, Geschäftsanalysten und Datenwissenschaftlern die Arbeit mit Daten innerhalb einer Datenbank mithilfe einer recht eleganten Drag-and-Drop-Funktion Lösung. Es kann auch SQL- und PL/SQL-Skripte für die Automatisierung, Planung und Bereitstellung im gesamten Unternehmen erstellen.
4. Teradata –
Teradata ist sich der Tatsache bewusst, dass Big Data zwar großartig ist, aber wertlos ist, wenn man nicht wirklich weiß, wie man sie analysiert und nutzt. Stellen Sie sich vor, Sie hätten Millionen und Abermillionen von Datenpunkten, ohne die Fähigkeiten, diese abzufragen. Hier kommt Teradata ins Spiel. Sie bieten End-to-End-Lösungen und Dienstleistungen in den Bereichen Data Warehousing, Big Data sowie Analyse- und Marketinganwendungen.
Teradata bietet außerdem eine ganze Reihe von Dienstleistungen an, darunter Implementierung, Unternehmensberatung und Schulung und Support.
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5. Gerahmte Daten –
Es handelt sich um eine vollständig verwaltete Lösung, was bedeutet, dass Sie nichts anderes tun müssen, als sich zurückzulehnen und auf Erkenntnisse zu warten. Framed Data erfasst Daten von Unternehmen und wandelt diese in umsetzbare Erkenntnisse und Entscheidungen um. Sie trainieren, optimieren und speichern produktionisierte Modelle in ihrer Cloud und stellen Vorhersagen über eine API bereit, wodurch der Infrastrukturaufwand entfällt. Sie bieten Dashboards und Tools zur Szenarioanalyse, die Ihnen sagen, welche Unternehmenshebel die für Sie wichtigen Kennzahlen bestimmen.
6. Kaggle –
Kaggle ist die weltweit größte Data-Science-Community. Unternehmen und Forscher veröffentlichen ihre Daten und Statistiker und Data Miner aus der ganzen Welt konkurrieren um die Erstellung der besten Modelle.
Kaggle ist eine Plattform für Data-Science-Wettbewerbe. Es hilft Ihnen, schwierige Probleme zu lösen, starke Teams zu rekrutieren und die Leistung Ihres Data-Science-Talents zu verstärken.
3 Arbeitsschritte –
7. Weka –
WEKA ist ein sehr anspruchsvolles bestes Data-Mining-Tool. Es zeigt Ihnen verschiedene Beziehungen zwischen den Datensätzen, Clustern, prädiktiver Modellierung, Visualisierung usw. Es gibt eine Reihe von Klassifikatoren, die Sie anwenden können, um mehr Einblick in die Daten zu erhalten.
8. Rattle –
Rattle steht für das R Analytical Tool zum einfachen Lernen. Es präsentiert statistische und visuelle Zusammenfassungen von Daten, wandelt Daten in Formen um, die leicht modelliert werden können, erstellt sowohl unbeaufsichtigte als auch überwachte Modelle aus den Daten, stellt die Leistung von Modellen grafisch dar und bewertet neue Datensätze.
Das ist es ein kostenloses und quelloffenes bestes Data-Mining-Toolkit, geschrieben in der Statistiksprache R unter Verwendung der grafischen Gnome-Oberfläche. Es läuft unter GNU/Linux, Macintosh OS X und MS/Windows.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner ist eine benutzerfreundliche, verständliche und umfassende Open-Source-Datenintegrations-, Verarbeitungs-, Analyse- und Explorationsplattform. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die Benutzern hilft, die Knoten für die Datenverarbeitung einfach zu verbinden.
KNIME integriert durch sein modulares Data-Pipelining-Konzept auch verschiedene Komponenten für maschinelles Lernen und Data Mining und hat die Aufmerksamkeit der Business Intelligence auf sich gezogen und Finanzdatenanalyse.
10. Python –
Als freie und Open-Source-Sprache wird Python aus Gründen der Benutzerfreundlichkeit am häufigsten mit R verglichen. Im Gegensatz zu R ist die Lernkurve von Python tendenziell so kurz, dass sie legendär geworden ist. Viele Benutzer stellen fest, dass sie innerhalb von Minuten mit der Erstellung von Datensätzen und der Durchführung äußerst komplexer Affinitätsanalysen beginnen können. Die gängigsten Datenvisualisierungen für geschäftliche Anwendungsfälle sind unkompliziert, solange Sie mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Datentypen, Funktionen, Bedingungen und Schleifen vertraut sind.
11. Orange –
Orange ist eine komponentenbasierte Data-Mining- und maschinelles Lernsoftware-Suite, die in der Python-Sprache geschrieben ist. Es handelt sich um eine Open-Source-Datenvisualisierung und -Analyse für Anfänger und Experten. Data Mining kann durch visuelle Programmierung oder Python-Skripting erfolgen. Es ist außerdem vollgepackt mit Funktionen für die Datenanalyse und verschiedenen Visualisierungen, von Streudiagrammen, Balkendiagrammen, Bäumen bis hin zu Dendrogrammen, Netzwerken und Heatmaps.
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12. SAS Data Mining –
Entdecken Sie Datensatzmuster mit der kommerziellen SAS Data Mining-Software. Seine deskriptive und prädiktive Modellierung liefert Erkenntnisse für ein besseres Verständnis Andierung der Daten. Sie bieten eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche. Sie verfügen über automatisierte Tools von der Datenverarbeitung über das Clustering bis hin zum Endergebnis, mit denen Sie die besten Ergebnisse für das Treffen richtiger Entscheidungen erzielen können. Da es sich um eine kommerzielle Software handelt, umfasst sie auch fortschrittliche Tools wie skalierbare Verarbeitung, Automatisierung, intensive Algorithmen, Modellierung, Datenvisualisierung und -exploration usw.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout ist ein Projekt der Apache Software Foundation zur Erstellung kostenloser Implementierungen verteilter oder anderweitig skalierbarer Algorithmen für maschinelles Lernen, die sich hauptsächlich auf die Bereiche kollaboratives Filtern, Clustering und konzentrieren Klassifizierung.
Apache Mahout unterstützt hauptsächlich drei Anwendungsfälle: Empfehlungs-Mining erfasst das Verhalten der Benutzer und versucht daraus Elemente zu finden, die den Benutzern gefallen könnten. Clustering erfordert z.B. Textdokumente und gruppiert sie in Gruppen thematisch zusammengehöriger Dokumente. Die Klassifizierung lernt aus vorhandenen kategorisierten Dokumenten, wie Dokumente einer bestimmten Kategorie aussehen und ist in der Lage, unbeschriftete Dokumente der (hoffentlich) richtigen Kategorie zuzuordnen.
14. PSPP –
PSPP ist ein Programm zur statistischen Analyse von Stichprobendaten. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche und eine herkömmliche Befehlszeilenschnittstelle. Es ist in C geschrieben, nutzt die GNU Scientific Library für seine mathematischen Routinen und plot UTILS zum Generieren von Diagrammen. Es ist ein kostenloser Ersatz für das proprietäre Programm SPSS (von IBM), das zuverlässig vorhersagt, was als nächstes passieren wird, damit Sie intelligentere Entscheidungen treffen, Probleme lösen und Ergebnisse verbessern können.
15. jHepWork –
jHepWork ist ein kostenloses Open-Source-Datenanalyse-Framework, das als Versuch erstellt wurde, eine Datenanalyseumgebung mithilfe von Open-Source-Paketen für einen verständlichen Benutzer zu erstellen Schnittstelle und um ein Tool zu schaffen, das mit kommerziellen Programmen konkurrenzfähig ist.
JHepWork zeigt interaktive 2D- und 3D-Plots für Datensätze zur besseren Analyse. Es gibt numerische wissenschaftliche Bibliotheken und mathematische Funktionen, die in Java implementiert sind. jHepWork basiert auf einer höheren Programmiersprache Jython, aber Java-Codierung kann auch zum Aufrufen numerischer und grafischer Bibliotheken von jHepWork verwendet werden.
16. Programmiersprache R–
Es ist kein Geheimnis, warum R der Superstar unter den kostenlosen Data-Mining-Tools auf dieser Liste ist. Es ist kostenlos, Open Source und für Leute mit wenig oder gar keiner Programmiererfahrung leicht zu erlernen. Es gibt buchstäblich Tausende von Bibliotheken, in die integriert werden kann Die R-Umgebung macht sie zu einer leistungsstarken Data-Mining-Umgebung. Es handelt sich um eine freie Software-Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken.
Die R-Sprache wird häufig von Data-Minern zur Entwicklung statistischer Software und Datenanalyse verwendet. Benutzerfreundlichkeit und Erweiterbarkeit haben die Popularität von R in den letzten Jahren erheblich gesteigert.
17. Pentaho –
Pentaho bietet eine umfassende Plattform für Datenintegration, Geschäftsanalysen und Big Data. Mit diesem kommerziellen Tool können Sie problemlos Daten aus beliebigen Quellen zusammenführen. Erhalten Sie Einblicke in Ihre Geschäftsdaten und treffen Sie genauere, informationsbasierte Entscheidungen für die Zukunft.
18. Tanagra –
TANAGRA ist eine Data-Mining-Software für akademische und Forschungszwecke. Es gibt Tools für die explorative Datenanalyse, das statistische Lernen, das maschinelle Lernen und den Datenbankbereich. Tanagra enthält einige überwachte Lernmethoden, aber auch andere Paradigmen wie Clustering, faktorielle Analyse, parametrische und nichtparametrische Statistiken, Assoziationsregeln, Merkmalsauswahl und Konstruktionsalgorithmen.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit, ist eine Suite von Bibliotheken und Programmen für die symbolische und statistische Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Python-Sprache. Es bietet einen Pool an Sprachverarbeitungstools, darunter Data Mining, maschinelles Lernen, Data Scraping, Stimmungsanalyse und andere verschiedene Sprachverarbeitungsaufgaben. Erstellen Sie Python-Programme für den Umgang mit menschlichen Sprachdaten.
Wir hoffen, dass unsere Liste der besten kostenlosen Data-Mining-Tools für Sie hilfreich war. Wir würden gerne Ihre Meinung erfahren. Bitte teilen Sie uns Ihre Meinung im Kommentarbereich unten mit.
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