Det sägs med rätta att data är pengar i dagens värld. Tillsammans med övergången till en app-baserad värld kommer den exponentiella tillväxten av data. Men det mesta av data är ostrukturerad och därför krävs en process och metod för att extrahera användbar information från datan och omvandla den till en begriplig och användbar form.
Data mining eller "Knowledge Discovery in Databases" är process för att upptäcka mönster i stora datamängder med artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databassystem.
Gratis verktyg för datautvinning spänner från kompletta modellutvecklingsmiljöer som Knime och Orange, till en mängd olika skrivna bibliotek i Java, C++ och oftast i Python. Det finns fyra typer av uppgifter som normalt är involverade i datautvinning:
Lista nedan gratis programvaruverktyg för Data Mining –
Bästa gratis Data Mining Tool List 2022:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner, tidigare kallad YALE (Yet another Learning Environment), är en miljö för maskininlärning och datautvinningsexperiment som används för både forskning och verkligheten datautvinningsuppgifter. Det är utan tvekan det världsledande open source-systemet för datautvinning. Det här verktyget är skrivet på programmeringsspråket Java och erbjuder avancerad analys genom mallbaserade ramverk.
Det gör att experiment kan bestå av ett stort antal godtyckligt kapslingsbara operatorer, som är detaljerade i XML-filer och är gjord med det grafiska användargränssnittet för Rapid Miner. Det bästa är att användare inte behöver skriva koder. Den har redan många mallar och andra verktyg som låter oss analysera data enkelt.
2. IBM SPSS Modeler –
IBM SPSS Modeler tool workbench är bäst för att arbeta med storskaliga projekt som textanalys, och dess visuella gränssnitt är extremt värdefullt. Det låter dig generera en mängd olika datautvinningsalgoritmer utan programmering. Den kan också användas för anomalidetektering, Bayesianska nätverk, CARMA, Cox-regression och grundläggande neural ne. tworks som använder multilayer perceptron med back-propagation learning. Inte för svaga hjärtan.
3. Oracle Data Mining –
En annan stor hit inom datautvinningssfären är Oracle. Som en del av deras Advanced Analytics Database-alternativ tillåter Oracle-datautvinning sina användare att upptäcka insikter, göra förutsägelser och utnyttja sina Oracle-data. Du kan bygga modeller för att upptäcka kundbeteende som riktar in sig på de bästa kunderna och utveckla profiler.
Oracle Data Miner GUI gör det möjligt för dataanalytiker, affärsanalytiker och datavetare att arbeta med data i en databas med en ganska elegant dra och släpp lösning. Det kan också skapa SQL- och PL/SQL-skript för automatisering, schemaläggning och distribution i hela företaget.
4. Teradata –
Teradata inser det faktum att även om big data är fantastiskt, om du faktiskt inte vet hur man analyserar och använder den är den värdelös. Föreställ dig att ha miljontals och åter miljoner datapunkter utan kompetens att fråga dem. Det är där Teradata kommer in. De tillhandahåller end-to-end-lösningar och tjänster inom datalager, big data och analys- och marknadsföringsapplikationer.
Teradata erbjuder också en mängd tjänster inklusive implementering, affärsrådgivning, utbildning och support.
Se även: 36 Fascinerande fakta om Cloud Computing
5. Ramdata –
Det är en helt hanterad lösning som innebär att du inte behöver göra något annat än att luta dig tillbaka och vänta på insikter. Framed Data tar data från företag och omvandlar den till handlingsbara insikter och beslut. De tränar, optimerar och lagrar produktjoniserade modeller i sitt moln och tillhandahåller förutsägelser genom ett API, vilket eliminerar infrastrukturkostnader. De tillhandahåller instrumentpaneler och scenarioanalysverktyg som talar om för dig vilka företagsspakar som driver mätvärden du bryr dig om.
6. Kaggle –
Kaggle är världens största datavetenskapliga community. Företag och forskare lägger ut sina data och statistiker och dataminerare från hela världen tävlar om att producera de bästa modellerna.
Kaggle är en plattform för datavetenskapstävlingar. Det hjälper dig att lösa svåra problem, rekrytera starka team och förstärka kraften hos din datavetenskapstalang.
3 arbetssteg –
7. Weka –
WEKA är en mycket sofistikerad bästa datautvinningsverktyget. Den visar dig olika relationer mellan datamängderna, kluster, prediktiv modellering, visualisering etc. Det finns ett antal klassificerare du kan använda för att få mer insikt i datan.
8. Rattle –
Rattle står för R Analytical Tool to Learn Easily. Den presenterar statistiska och visuella sammanfattningar av data, omvandlar data till former som lätt kan modelleras, bygger både oövervakade och övervakade modeller från data, presenterar modellernas prestanda grafiskt och poängsätter nya datamängder.
Det är en gratis och öppen källkod för bästa verktyg för datautvinning skriven på det statistiska språket R med hjälp av Gnomes grafiska gränssnitt. Den körs under GNU/Linux, Macintosh OS X och MS/Windows.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner är en användarvänlig, begriplig och heltäckande plattform för dataintegration, bearbetning, analys och utforskning med öppen källkod. Den har ett grafiskt användargränssnitt som hjälper användare att enkelt ansluta noderna för databearbetning.
KNIME integrerar också olika komponenter för maskininlärning och datautvinning genom sitt modulära datapipelining-koncept och har fångat blickarna för business intelligence och finansiell dataanalys.
10. Python –
Som ett gratis språk med öppen källkod jämförs Python oftast med R för att det ska vara lätt att använda. Till skillnad från R tenderar Pythons inlärningskurva att vara så kort att den har blivit legendarisk. Många användare tycker att de kan börja bygga datamängder och göra extremt komplexa affinitetsanalyser på några minuter. De vanligaste fall-datavisualiseringarna för företagsanvändning är enkla så länge du är bekväm med grundläggande programmeringskoncept som variabler, datatyper, funktioner, villkor och loopar.
11. Orange –
Orange är en komponentbaserad programvara för datautvinning och maskininlärning skriven i Python Language. Det är en datavisualisering och analys med öppen källkod för nybörjare och experter. Datautvinning kan göras genom visuell programmering eller Python-skript. Den är också fullspäckad med funktioner för dataanalys, olika visualiseringar, från spridningsdiagram, stapeldiagram, träd till dendrogram, nätverk och värmekartor.
Se även: Bästa verktyg för offlinedatarengöring
12. SAS Data Mining –
Upptäck datamängdsmönster med hjälp av kommersiell programvara från SAS Data Mining. Dess beskrivande och prediktiva modellering ger insikter för bättre förståelse och data. De erbjuder ett lättanvänt GUI. De har automatiserade verktyg från databehandling, klustring till slutet där du kan hitta bästa resultat för att fatta rätt beslut. Eftersom den är en kommersiell programvara inkluderar den även avancerade verktyg som skalbar bearbetning, automatisering, intensiva algoritmer, modellering, datavisualisering och utforskning etc.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout är ett projekt från Apache Software Foundation för att producera fria implementeringar av distribuerade eller på annat sätt skalbara maskininlärningsalgoritmer fokuserade främst på områdena kollaborativ filtrering, klustring och klassificering.
Apache Mahout stöder huvudsakligen tre användningsfall: Rekommendationsutvinning tar användarnas beteende och försöker utifrån det hitta saker som användarna kan tänkas gilla. Clustering tar t.ex. textdokument och grupperar dem i grupper av topiskt relaterade dokument. Klassificering lär sig från befintliga kategoriserade dokument hur dokument i en specifik kategori ser ut och kan tilldela omärkta dokument till den (förhoppningsvis) korrekta kategorin.
14. PSPP –
PSPP är ett program för statistisk analys av samplad data. Den har ett grafiskt användargränssnitt och ett konventionellt kommandoradsgränssnitt. Det är skrivet i C, använder GNU Scientific Library för sina matematiska rutiner och plottar UTILS för att generera grafer. Det är en gratis ersättning för det proprietära programmet SPSS (från IBM) förutsäger med tillförsikt vad som kommer att hända härnäst så att du kan fatta smartare beslut, lösa problem och förbättra resultaten.
15. jHepWork –
jHepWork är ett gratis ramverk för dataanalys med öppen källkod som är skapat som ett försök att skapa en dataanalysmiljö med öppen källkodspaket med en begriplig användare gränssnitt och för att skapa ett verktyg som konkurrerar med kommersiella program.
JHepWork visar interaktiva 2D- och 3D-diagram för datamängder för bättre analys. Det finns numeriska vetenskapliga bibliotek och matematiska funktioner implementerade i Java. jHepWork är baserat på ett högnivåprogrammeringsspråk Jython, men Java-kodning kan också användas för att anropa jHepWork numeriska och grafiska bibliotek.
16. R programmeringsspråk –
Det finns inget mysterium varför R är superstjärnan för gratis datautvinningsverktyg på den här listan. Det är gratis, öppen källkod och lätt att hämta för personer med liten eller ingen programmeringserfarenhet. Det finns bokstavligen tusentals bibliotek som kan införlivas i R-miljön gör den till en kraftfull miljö för datautvinning. Det är ett gratis programmeringsspråk och mjukvarumiljö för statistisk beräkning och grafik.
R-språket används i stor utsträckning bland dataminers för att utveckla statistisk programvara och dataanalys. Användarvänlighet och utökningsbarhet har ökat R:s popularitet avsevärt de senaste åren.
17. Pentaho –
Pentaho tillhandahåller en omfattande plattform för dataintegration, affärsanalys och big data. Med detta kommersiella verktyg kan du enkelt blanda data från vilken källa som helst. Få insikter i din affärsdata och fatta mer exakta informationsdrivna beslut för framtiden.
18. Tanagra –
TANAGRA är ett datautvinningsprogram för akademiska och forskningsändamål. Det finns verktyg för utforskande dataanalys, statistisk inlärning, maskininlärning och databaser. Tanagra innehåller en del övervakad inlärning men även andra paradigm som klustring, faktoranalys, parametrisk och icke-parametrisk statistik, associationsregel, funktionsval och konstruktionsalgoritmer.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit, är en svit med bibliotek och program för symbolisk och statistisk naturlig språkbehandling (NLP) för python-språket. Det tillhandahåller en pool av språkbearbetningsverktyg inklusive datautvinning, maskininlärning, dataskrotning, sentimentanalys och andra olika språkbearbetningsuppgifter. Bygg python-program för att hantera mänskliga språkdata.
Vi hoppas att vår lista över bästa gratis verktyg för datautvinning var till hjälp för dig. Vi vill gärna veta din åsikt, vänligen dela dina åsikter i kommentarsfältet nedan.
Läs: 0
