요즘 세상에서는 데이터가 돈이라는 말이 맞습니다. 앱 기반 세계로의 전환과 함께 데이터도 기하급수적으로 증가합니다. 그러나 대부분의 데이터는 구조화되어 있지 않기 때문에 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이를 이해 가능하고 사용 가능한 형태로 변환하는 프로세스와 방법이 필요합니다.
데이터 마이닝 또는 "데이터베이스에서의 지식 발견"은 인공 지능, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 프로세스입니다.
무료 데이터 마이닝 도구는 Knime 및 Orange와 같은 전체 모델 개발 환경부터 작성된 다양한 라이브러리에 이르기까지 다양합니다. Java, C++ 및 대부분 Python에서 사용됩니다. 데이터 마이닝에는 일반적으로 네 가지 종류의 작업이 포함됩니다.
아래 데이터 마이닝용 무료 소프트웨어 도구 목록 –
2022년 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 목록:-
1. Rapid Miner –
이전에는 YALE(Yet another Learning Environment)라고 불렸던 Rapid Miner는 연구와 실제 모두에 활용되는 기계 학습 및 데이터 마이닝 실험을 위한 환경입니다. 데이터 마이닝 작업. 이는 의심할 여지 없이 데이터 마이닝을 위한 세계 최고의 오픈 소스 시스템입니다. Java 프로그래밍 언어로 작성된 이 도구는 템플릿 기반 프레임워크를 통해 고급 분석을 제공합니다.
이 도구를 사용하면 임의로 중첩 가능한 수많은 연산자로 실험을 구성할 수 있습니다. 이러한 연산자는 XML 파일에 자세히 설명되어 있으며 Rapid Miner의 그래픽 사용자 인터페이스로 제작되었습니다. 가장 좋은 점은 사용자가 코드를 작성할 필요가 없다는 것입니다. 이미 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 다양한 템플릿과 기타 도구가 있습니다.
2. IBM SPSS Modeler –
IBM SPSS Modeler 도구 워크벤치는 텍스트 분석과 같은 대규모 프로젝트 작업에 가장 적합하며 시각적 인터페이스는 매우 가치가 있습니다. 프로그래밍 없이 다양한 데이터 마이닝 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 이상 탐지, 베이지안 네트워크, CARMA, Cox 회귀 및 기본 신경망에도 사용할 수 있습니다. 역전파 학습과 함께 다층 퍼셉트론을 사용하는 두 작품. 심장이 약한 분에게는 적합하지 않습니다.
3. Oracle 데이터 마이닝 –
데이터 마이닝 분야의 또 다른 주요 업체는 Oracle입니다. 고급 분석 데이터베이스 옵션의 일부인 Oracle 데이터 마이닝을 통해 사용자는 통찰력을 발견하고 예측하며 Oracle 데이터를 활용할 수 있습니다. 최고의 고객을 대상으로 고객 행동을 발견하고 프로필을 개발하는 모델을 구축할 수 있습니다.
Oracle Data Miner GUI를 사용하면 데이터 분석가, 비즈니스 분석가 및 데이터 과학자가 우아한 드래그 앤 드롭을 사용하여 데이터베이스 내부의 데이터로 작업할 수 있습니다. 해결책. 또한 기업 전체의 자동화, 일정 관리 및 배포를 위한 SQL 및 PL/SQL 스크립트를 생성할 수도 있습니다.
4. 테라데이타 –
테라데이타는 빅데이터가 아무리 훌륭하더라도 이를 실제로 분석하고 활용하는 방법을 모르면 무용지물이라는 사실을 인식하고 있습니다. 쿼리할 수 있는 기술 없이 수백만 개의 데이터 포인트가 있다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 Teradata가 등장하는 이유입니다. Teradata는 데이터 웨어하우징, 빅데이터, 분석, 마케팅 애플리케이션 분야에서 엔드투엔드 솔루션과 서비스를 제공합니다.
Teradata는 구현, 비즈니스 컨설팅, 교육을 포함한 다양한 서비스도 제공합니다. 및 지원.
참조: 36 클라우드 컴퓨팅에 대한 흥미로운 사실
5. 프레임 데이터 –
완전히 관리되는 솔루션이므로 가만히 앉아서 통찰력을 기다리는 것 외에는 아무것도 할 필요가 없습니다. Framed Data는 비즈니스로부터 데이터를 가져와 실행 가능한 통찰력과 결정으로 전환합니다. 클라우드에서 제품 이온화 모델을 훈련, 최적화 및 저장하고 API를 통해 예측을 제공하여 인프라 오버헤드를 제거합니다. 어떤 회사가 귀하가 관심을 갖는 측정항목을 주도하는지 알려주는 대시보드와 시나리오 분석 도구를 제공합니다.
6. Kaggle –
Kaggle은 세계 최대의 데이터 과학 커뮤니티입니다. 기업과 연구자가 데이터를 게시하고 전 세계의 통계학자와 데이터 마이너가 최고의 모델을 만들기 위해 경쟁합니다.
Kaggle은 데이터 과학 대회를 위한 플랫폼입니다. 어려운 문제를 해결하고, 강력한 팀을 모집하고, 데이터 과학 재능의 힘을 증폭시키는 데 도움이 됩니다.
작업 3단계 –
7. Weka –
WEKA는 매우 정교합니다. 최고의 데이터 마이닝 도구. 이는 데이터 세트, 클러스터, 예측 모델링, 시각화 등 간의 다양한 관계를 보여줍니다. 데이터에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 적용할 수 있는 분류자가 많이 있습니다.
8. Rattle –
Rattle은 쉽게 배울 수 있는 R 분석 도구를 의미합니다. 데이터의 통계적, 시각적 요약을 제시하고, 데이터를 쉽게 모델링할 수 있는 형식으로 변환하고, 데이터에서 비지도 모델과 감독 모델을 모두 구축하고, 모델 성능을 그래픽으로 제시하고, 새로운 데이터 세트의 점수를 매깁니다.
입니다. Gnome 그래픽 인터페이스를 사용하여 통계 언어 R로 작성된 무료 오픈 소스 최고의 데이터 마이닝 툴킷입니다. GNU/Linux, Macintosh OS X 및 MS/Windows에서 실행됩니다.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner는 사용자 친화적이고 이해하기 쉬우며 포괄적인 오픈 소스 데이터 통합, 처리, 분석 및 탐색 플랫폼입니다. 사용자가 데이터 처리를 위해 노드를 쉽게 연결할 수 있도록 도와주는 그래픽 사용자 인터페이스를 갖추고 있습니다.
KNIME은 또한 모듈식 데이터 파이프라이닝 개념을 통해 머신러닝 및 데이터 마이닝을 위한 다양한 구성 요소를 통합하여 비즈니스 인텔리전스의 주목을 받았습니다. 재무 데이터 분석.
10. Python –
무료 오픈 소스 언어인 Python은 사용 편의성 측면에서 R과 가장 자주 비교됩니다. R과 달리 Python의 학습 곡선은 너무 짧아서 전설이 되는 경향이 있습니다. 많은 사용자는 데이터 세트 구축을 시작하고 몇 분 만에 매우 복잡한 친화성 분석을 수행할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 가장 일반적인 비즈니스 사용 사례 데이터 시각화는 변수, 데이터 유형, 함수, 조건 및 루프와 같은 기본 프로그래밍 개념에 익숙하다면 간단합니다.
11. Orange –
Orange는 Python 언어로 작성된 구성 요소 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 소프트웨어 제품군입니다. 초보자와 전문가를 위한 오픈 소스 데이터 시각화 및 분석입니다. 데이터 마이닝은 시각적 프로그래밍이나 Python 스크립팅을 통해 수행할 수 있습니다. 또한 산점도, 막대 차트, 트리부터 덴드로그램, 네트워크, 열 지도에 이르기까지 데이터 분석, 다양한 시각화 기능이 포함되어 있습니다.
참조: 최고의 오프라인 데이터 정리 도구
12. SAS Data Mining –
SAS Data Mining 상용 소프트웨어를 사용하여 데이터 세트 패턴을 검색합니다. 설명적이고 예측적인 모델링은 더 나은 이해를 위한 통찰력을 제공합니다. 데이터 앤딩. 사용하기 쉬운 GUI를 제공합니다. 데이터 처리부터 클러스터링까지 자동화된 도구를 갖추고 있어 올바른 결정을 내리기 위한 최상의 결과를 찾을 수 있습니다. 상용 소프트웨어이기 때문에 확장 가능한 처리, 자동화, 집중 알고리즘, 모델링, 데이터 시각화 및 탐색 등과 같은 고급 도구도 포함됩니다.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout은 주로 협업 필터링, 클러스터링 및 기타 영역에 초점을 맞춘 분산 또는 확장 가능한 기계 학습 알고리즘의 무료 구현을 생성하는 Apache Software Foundation의 프로젝트입니다. 분류.
Apache Mahout은 주로 세 가지 사용 사례를 지원합니다. 추천 마이닝은 사용자의 행동을 취하여 사용자가 좋아할 만한 항목을 찾으려고 시도합니다. 클러스터링에는 다음이 필요합니다. 텍스트 문서를 작성하고 이를 주제와 관련된 문서 그룹으로 그룹화합니다. 분류는 기존의 분류된 문서에서 특정 카테고리의 문서가 어떤 것인지 학습하고 라벨이 없는 문서를 올바른 카테고리에 할당할 수 있습니다.
14. PSPP –
PSPP는 샘플링된 데이터를 통계적으로 분석하는 프로그램입니다. 그래픽 사용자 인터페이스와 기존 명령줄 인터페이스가 있습니다. C로 작성되었으며 수학적 루틴을 위해 GNU Scientific Library를 사용하고 그래프 생성을 위해 UTILS를 플롯합니다. 이는 IBM의 독점 프로그램인 SPSS를 무료로 대체하여 다음에 일어날 일을 자신 있게 예측하여 더 현명한 결정을 내리고 문제를 해결하며 결과를 개선할 수 있도록 해줍니다.
15. jHepWork –
jHepWork는 이해하기 쉬운 사용자와 함께 오픈 소스 패키지를 사용하여 데이터 분석 환경을 만들기 위해 만들어진 무료 오픈 소스 데이터 분석 프레임워크입니다. 인터페이스를 구축하고 상용 프로그램에 경쟁력 있는 도구를 만듭니다.
JHepWork는 더 나은 분석을 위해 데이터 세트에 대한 대화형 2D 및 3D 플롯을 보여줍니다. Java로 구현된 수치 과학 라이브러리와 수학 함수가 있습니다. jHepWork는 고급 프로그래밍 언어인 Jython을 기반으로 하지만 Java 코딩을 사용하여 jHepWork 숫자 및 그래픽 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.
16. R 프로그래밍 언어 –
R이 이 목록에 있는 무료 데이터 마이닝 도구 중 슈퍼스타인 이유는 분명합니다. 무료 오픈 소스이며 프로그래밍 경험이 거의 또는 전혀 없는 사람들도 쉽게 선택할 수 있습니다. 말 그대로 수천 개의 라이브러리가 통합될 수 있습니다. R 환경을 강력한 데이터 마이닝 환경으로 만듭니다. R 언어는 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경입니다.
R 언어는 통계 소프트웨어 및 데이터 분석 개발을 위해 데이터 마이너들 사이에서 널리 사용됩니다. 사용 용이성과 확장성은 최근 몇 년간 R의 인기를 크게 높였습니다.
17. Pentaho –
Pentaho는 데이터 통합, 비즈니스 분석 및 빅 데이터를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 상용 도구를 사용하면 모든 소스의 데이터를 쉽게 혼합할 수 있습니다. 비즈니스 데이터에 대한 통찰력을 얻고 미래를 위해 더욱 정확한 정보 기반 결정을 내리세요.
18. Tanagra –
TANAGRA는 학술 및 연구 목적을 위한 데이터 마이닝 소프트웨어입니다. 탐색적 데이터 분석, 통계 학습, 기계 학습 및 데이터베이스 영역을 위한 도구가 있습니다. Tanagra에는 일부 지도 학습뿐만 아니라 클러스터링, 요인 분석, 모수적 및 비모수적 통계, 연관 규칙, 특징 선택 및 구성 알고리즘과 같은 다른 패러다임도 포함되어 있습니다.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit은 Python 언어용 기호 및 통계 자연어 처리(NLP)를 위한 라이브러리 및 프로그램 모음입니다. 데이터 마이닝, 기계 학습, 데이터 스크랩핑, 감정 분석 및 기타 다양한 언어 처리 작업을 포함한 언어 처리 도구 풀을 제공합니다. 인간 언어 데이터를 처리하는 Python 프로그램을 구축하세요.
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