top 15 best free data mining tools
最高の包括的なリストデータマイニング(データモデリングまたはデータ分析とも呼ばれます)ソフトウェアとアプリケーション:
データマイニングは、大量のデータのパターンを発見し、データをより洗練された実用的な情報に変換するという主な目的を果たします。
この手法は、特定のアルゴリズム、統計分析、人工知能、データベースシステムを利用しています。巨大なデータセットから情報を抽出し、将来の使用のために理解可能な構造に変換することを目的としています。
特定のデータマイニングシステムは、プライマリサービスに加えて、データウェアハウジングおよびKDD(データベースのナレッジディスカバリー)プロセスを含む高度な機能を提供します。
データウェアハウス :経営陣の意思決定を導くために使用される、主題指向の統合された時変データの大規模なリポジトリ。
KDD :大規模なデータのコレクションから最も有用な知識を発見するプロセス。
市場には数多くのデータマイニングツールがありますが、最適なツールの選択は簡単ではありません。独自のソリューションに投資する前に、いくつかの要因を考慮する必要があります。
すべてのデータマイニングシステムは、互いに異なる方法で情報を処理するため、意思決定プロセスはさらに困難になります。これについてユーザーを支援するために、考慮すべき市場の上位15のデータマイニングツールを以下に示します。
=> お問い合わせ ここにリストを提案します。学習内容:
最も人気のあるデータマイニングツールとアプリケーションのリスト
さあ!
ここでは、無料の商用データモデリングツールのリストを比較しました。
#1)たっぷり
たっぷり 分析用のデータを統合、処理、および準備する機能を備えたプラットフォームを提供します。企業は、Xplentyの助けを借りてビッグデータによって提供される機会のほとんどを活用することができ、関連する人員、ハードウェア、およびソフトウェアに投資する必要もありません。これは、データパイプラインを構築するための完全なツールキットです。
豊富な表現言語により、複雑なデータ準備機能を実装できます。 ETL、ELT、またはレプリケーションソリューションを実装するための直感的なインターフェイスを備えています。ワークフローエンジンを介してパイプラインを調整およびスケジュールできるようになります。
- Xplentyは、すべての人のためのデータ統合プラットフォームです。ノーコードとローコードのオプションを提供します。
- APIコンポーネントは、高度なカスタマイズと柔軟性を提供します。
- データベースとデータウェアハウス間でデータを転送および変換する機能があります。
- 電子メール、チャット、電話、およびオンライン会議を通じてサポートを提供します。
可用性: ライセンスされたツール。
=> XplentyWebサイトにアクセス#2)ラピッドマイナー
可用性: オープンソース
Rapid Minerは、RapidMinerと同じ名前の会社によって開発された最高の予測分析システムの1つです。これは、JAVAプログラミング言語で書かれています。ディープラーニング、テキストマイニング、機械学習、予測分析のための統合環境を提供します。
このツールは、ビジネスアプリケーション、商用アプリケーション、トレーニング、教育、研究、アプリケーション開発、機械学習など、幅広いアプリケーションに使用できます。
Rapid Minerは、オンプレミスとパブリック/プライベートクラウドインフラストラクチャの両方でサーバーを提供します。ベースとしてクライアント/サーバーモデルがあります。 Rapid Minerには、エラーの数を減らして迅速な配信を可能にするテンプレートベースのフレームワークが付属しています(手動のコード作成プロセスで非常に一般的に期待されています)。
Rapid Minerは、3つのモジュールで構成されています。
- Rapid Miner Studio:このモジュールは、ワークフローの設計、プロトタイピング、検証などに使用されます。
- Rapid Miner Server:スタジオで作成された予測データモデルを操作する
- Rapid Miner Radoop:予測分析を簡素化するためにHadoopクラスターで直接プロセスを実行します。
クリック RapidMiner 公式サイト。
#3)オレンジ
可用性: オープンソース
Orangeは、機械学習とデータマイニングに最適なソフトウェアスイートです。これは、データの視覚化に最も役立ち、コンポーネントベースのソフトウェアです。 Pythonコンピューティング言語で書かれています。
これはコンポーネントベースのソフトウェアであるため、オレンジのコンポーネントは「ウィジェット」と呼ばれます。これらのウィジェットは、データの視覚化と前処理から、アルゴリズムの評価と予測モデリングにまで及びます。
ウィジェットは、次のような主要な機能を提供します
- データテーブルを表示し、機能を選択できるようにする
- データの読み取り
- 予測子のトレーニングと学習アルゴリズムの比較
- データ要素などの視覚化。
さらに、Orangeは、鈍い分析ツールに、よりインタラクティブで楽しい雰囲気をもたらします。操作するのはとても面白いです。
Orangeに届くデータは、目的のパターンにすばやくフォーマットされ、ウィジェットを移動/反転するだけで、必要な場所に簡単に移動できます。ユーザーはオレンジに非常に魅了されています。 Orangeを使用すると、ユーザーはデータをすばやく比較および分析することで、よりスマートな意思決定を短時間で行うことができます。
クリック オレンジ 公式サイト。
#4)セット
可用性: フリーソフトウェア
ワイカト環境としても知られているのは、で開発された機械学習ソフトウェアです。 ワイカト大学 ニュージーランドで。データ分析と予測モデリングに最適です。機械学習をサポートするアルゴリズムと視覚化ツールが含まれています。
Wekaには、すべての機能に簡単にアクセスできるGUIがあります。これは、JAVAプログラミング言語で書かれています。
Wekaは、データマイニング、処理、視覚化、回帰などの主要なデータマイニングタスクをサポートします。データがフラットファイルの形式で利用可能であるという前提で機能します。
Wekaは、データベース接続を介してSQLデータベースへのアクセスを提供し、クエリによって返されたデータ/結果をさらに処理できます。
クリック WEKA 公式サイト。
#5)KNIME
可用性: オープンソース
KNIMEは、KNIME.comAGによって開発されたデータ分析とレポート作成のための最高の統合プラットフォームです。これは、モジュラーデータパイプラインの概念に基づいて動作します。 KNIMEは、さまざまな機械学習コンポーネントとデータマイニングコンポーネントが一緒に組み込まれて構成されています。
KNIMEは製薬研究に広く使用されています。さらに、顧客データ分析、財務データ分析、およびビジネスインテリジェンスに優れたパフォーマンスを発揮します。
KNIMEには、迅速な展開やスケーリング効率など、いくつかの優れた機能があります。ユーザーは非常に短い時間でKNIMEに慣れ、ナイーブなユーザーでも予測分析にアクセスできるようになりました。 KNIMEは、ノードのアセンブリを利用して、分析と視覚化のためにデータを前処理します。
クリック KNIME 公式サイト。
#6)Sisense
可用性: ライセンス供与
Sisenseは、組織内のレポート目的に関して非常に便利で最適なBIソフトウェアです。同名の「Sisense」社が開発。小規模/大規模組織のデータを処理および処理する優れた機能を備えています。
さまざまなソースからのデータを組み合わせて共通のリポジトリを構築し、さらにデータを改良して豊富なレポートを生成し、レポート用に部門間で共有することができます。
Sisenseは2016年に最高のBIソフトウェアとして表彰されましたが、それでも良い位置を占めています。
Sisenseは、非常に視覚的なレポートを生成します。これは、技術者以外のユーザー向けに特別に設計されています。ウィジェットだけでなくドラッグアンドドロップ機能も使用できます。
組織の目的に基づいて、さまざまなウィジェットを選択して、円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフなどの形式でレポートを生成できます。クリックするだけで詳細と包括的なデータを確認することで、レポートをさらにドリルダウンできます。
クリック Sisense 公式サイト。
#7)SSDT(SQL Serverデータツール)
可用性: ライセンス供与
SSDTは、Visual StudioIDEでのデータベース開発のすべてのフェーズを拡張するユニバーサルな宣言型モデルです。 BIDSは、データ分析を行い、ビジネスインテリジェンスソリューションを提供するためにMicrosoftによって開発された以前の環境でした。開発者は、SQLの設計機能であるSSDTトランザクションを使用して、データベースを構築、保守、デバッグ、およびリファクタリングします。
ユーザーは、データベースを直接操作することも、接続されたデータベースを直接操作することもできるため、オンプレミスまたはオフプレミスの機能を提供します。
ユーザーは、IntelliSenseなどのデータベースの開発にビジュアルスタジオツール、コードナビゲーションツール、C#、ビジュアルベーシックなどを介したプログラミングサポートを使用できます。SSDTは テーブルデザイナー 新しいテーブルを作成したり、直接データベースや接続されたデータベースでテーブルを編集したりします。
Visual Studio2010と互換性のないBIDSからベースを派生させ、SSDT BIが誕生し、BIDSに取って代わりました。
クリック SSDT 公式サイト。
#8)Apache Mahout
可用性: オープンソース
Apache Mahoutは、によって開発されたプロジェクトです。 Apache Foundation これは、機械学習アルゴリズムを作成するという主な目的を果たします。これは主に、データクラスタリング、分類、および協調フィルタリングに焦点を当てています。
MahoutはJAVAで記述されており、線形代数や統計などの数学演算を実行するためのJAVAライブラリが含まれています。 Apache Mahout内に実装されたアルゴリズムが継続的に成長しているため、Mahoutは継続的に成長しています。 Mahoutのアルゴリズムは、テンプレートのマッピング/削減を通じてHadoopより上のレベルを実装しています。
キーアップするために、Mahoutには次の主要な機能があります
- 拡張可能なプログラミング環境
- 既成のアルゴリズム
- 数学実験環境
- GPUはパフォーマンス向上のために計算します。
クリック 象使い 公式サイト。
#9)Oracle Data Mining
可用性: 専有ライセンス
Oracle Advance AnalyticsのコンポーネントであるOracleデータマイニングソフトウェアは、データ分類、予測、回帰、および特殊な分析のための優れたデータマイニングアルゴリズムを提供し、アナリストが洞察を分析し、より良い予測を行い、最良の顧客をターゲットにし、クロスセルの機会を特定し、不正を検出できるようにします。
ODM内で設計されたアルゴリズムは、Oracleデータベースの潜在的な長所を活用します。 SQLのデータマイニング機能は、データベーステーブル、ビュー、およびスキーマからデータを掘り出すことができます。
Oracle Data MinerのGUIは、Oracle SQLDeveloperの拡張バージョンです。データベース内のデータをユーザーに直接「ドラッグアンドドロップ」する機能を提供するため、より良い洞察が得られます。
C ++で未定義の参照を修正する方法
クリック Oracle Data Mining 公式サイト。
#10)ガラガラ
可用性: オープンソース
Rattleは、Rstatsプログラミング言語を使用するGUIベースのデータマイニングツールです。 Rattleは、かなりのデータマイニング機能を提供することにより、Rの統計的検出力を公開します。 Rattleには広範で十分に開発されたUIがありますが、GUIで発生するすべてのアクティビティに対して重複コードを生成するログコードタブが組み込まれています。
Rattleによって生成されたデータセットは、表示および編集できます。 Rattleは、コードをレビューし、さまざまな目的に使用し、制限なしにコードを拡張するための追加機能を提供します。
クリック ガラガラ 公式サイト。
#11)DataMelt
可用性: オープンソース
DMeltとしても知られるDataMeltは、データ分析と視覚化を行うためのインタラクティブなフレームワークを提供する計算および視覚化環境です。主にエンジニア、科学者、学生向けに設計されています。
DMeltはJAVAで記述されており、マルチプラットフォームのユーティリティです。 JVM(Java仮想マシン)と互換性のある任意のオペレーティングシステムで実行できます。
科学的および数学的なライブラリが含まれています。
科学図書館: 2D / 3Dプロットを描画します。
数学ライブラリ: 乱数、カーブフィッティング、アルゴリズムなどを生成します。
DataMeltは、大量のデータの分析、データマイニング、および統計分析に使用できます。金融市場、自然科学、工学の分析に広く使用されています。
クリック DataMelt 公式サイト。
#12)IBM Cognos
可用性: 専有ライセンス
IBM Cognos BIは、レポートとデータ分析、スコアカードなどのためにIBMが所有するインテリジェンススイートです。これは、Cognos Connection、Query Studio、Report Studio、Analysis Studio、Event Studio、WorkspaceAdvanceなどの特定の組織要件を満たすサブコンポーネントで構成されています。
- Cognos Connection: スコアボード/レポートのデータを収集して要約するためのWebポータル。
- クエリスタジオ: データをフォーマットして図を作成するためのクエリが含まれています。
- レポートスタジオ: 管理レポートを生成します。
- Analysis Studio: 大量のデータを処理するには、傾向を理解して特定します。
- イベントスタジオ: イベントとの同期を維持するための通知モジュール。
- ワークスペースアドバンスト: パーソナライズされたユーザーフレンドリーなドキュメントを作成するためのユーザーフレンドリーなインターフェイス。
クリック Cognos 公式サイト。
#13)IBM SPSS Modeler
可用性: 専有ライセンス
IBM SPSSは、が所有するソフトウェアスイートです。 IBM これは、予測モデルを構築するためのデータマイニングとテキスト分析に使用されます。もともとはSPSSInc。によって作成され、後にIBMによって買収されました。
SPSS Modelerには、ユーザーがプログラミングを必要とせずにデータマイニングアルゴリズムを操作できるビジュアルインターフェイスがあります。データ変換中に直面する不必要な複雑さを排除し、予測モデルを使いやすくします。
IBM SPSSには、機能に基づいて2つのエディションがあります。
- IBM SPSS Modeler Professional
- IBM SPSS Modeler Premium-テキスト分析、エンティティ分析などの追加機能が含まれています。
クリック SPSS Modeler 公式サイト。
#14)SASデータマイニング
可用性: 専有ライセンス
統計分析システム(SAS)は、分析およびデータ管理用に開発されたSASInstituteの製品です。 SASは、データのマイニング、変更、さまざまなソースからのデータの管理、および統計分析の実行を行うことができます。技術者以外のユーザー向けのグラフィカルUIを提供します。
SASデータマイナーを使用すると、ユーザーはビッグデータを分析し、正確な洞察を導き出してタイムリーな意思決定を行うことができます。 SASには、拡張性の高い分散メモリ処理アーキテクチャがあります。データマイニング、テキストマイニング、最適化に最適です。
クリック SAS 公式サイト。
#15)Teradata
可用性: ライセンス供与
Teradataは、Teradataデータベースと呼ばれることがよくあります。これは、データ管理ツールとデータマイニングソフトウェアを含むエンタープライズデータウェアハウスです。ビジネス分析に使用できます。
Teradataは、売上、製品の配置、顧客の好みなどの企業データを洞察するために使用されます。また、「ホット」データと「コールド」データを区別することもできます。つまり、使用頻度の低いデータを低速のストレージセクションに配置します。
Teradataは、サーバーノードに独自のメモリと処理機能があるため、「シェアードナッシング」アーキテクチャで動作します。
クリック Teradata 公式サイト。
#16)ボード
可用性: 専有ライセンス
ボードは、ボードツールキットと呼ばれることがよくあります。これは、ビジネスインテリジェンス、分析、および企業業績管理のためのソフトウェアです。これは、意思決定の改善を検討している企業に最適なツールです。ボードはすべてのソースからデータを収集し、データを合理化して、適切な形式でレポートを生成します。
Boardは、業界のすべてのBIソフトウェアの中で最も魅力的で包括的なインターフェイスを備えています。 Boardは、多次元分析を実行し、ワークフローを制御し、パフォーマンス計画を追跡する機能を提供します。
クリック ボード 公式サイト。
#17)ダンダスBI
可用性: ライセンス供与
Dundasは、もう1つの優れたダッシュボード、レポート、およびデータ分析ツールです。 Dundasは、迅速な統合と迅速な洞察により、非常に信頼性があります。魅力的な表、チャート、グラフを備えた無制限のデータ変換パターンを提供します。
Dundas BIは、ドキュメントをギャップなしで保護することで、多くのデバイスからのデータアクセシビリティの素晴らしい機能を提供します。
Dundas BIは、ユーザーの処理を容易にするために、特定の方法で明確に定義された構造にデータを配置します。これは、多次元分析を容易にし、ビジネスに不可欠な問題に焦点を当てるリレーショナルメソッドで構成されています。信頼性の高いレポートを生成するため、コストが削減され、他の追加ソフトウェアが不要になります。
クリック ダンダスBI 公式サイト。
上記のトップ15ツールに加えて、トップリストに非常に密接に当てはまり、トップ15と一緒に言及されるトップ候補であるツールは他にほとんどありません。
追加のツール
#18)Intetsoft
Intetsoftは、データレポート/ビューの反復型開発を提供し、ピクセルパーフェクトレポートを生成する分析ダッシュボードおよびレポートツールです。
クリック IntetSoft 公式サイト。
#19)言語
KEELは、進化的学習に基づく知識抽出の略です。これは、さまざまなデータ検出タスクを実行するためのJAVAツールです。これはGUIベースです。
クリック 言語 公式サイト。
#20)Rデータマイニング
Rは、統計計算とグラフィックスを実行するためのフリーソフトウェア環境です。学界、研究、工学、産業用途で広く使用されています。
クリック Rデータマイニング 公式サイト。
#21)H2O
H2Oは、ビッグデータ分析を行うためのもう1つの優れたオープンソースソフトウェアです。クラウドコンピューティングアプリケーションシステムに保持されているデータのデータ分析を実行するために使用されます。
クリック H2O 公式サイト。
#22)Qlik Sense
Qlik Senseは、ユーザーを魅了する美しいインターフェースを備えたBIシステムです。高度な機能も組み込まれています。複数のデータソースを組み合わせて分析を実行することにより、データ統合を提供します。
クリック Senseをクリックします 公式サイト。
#23)バースト
Birstは、情報に基づいた意思決定に参加するさまざまなチームを接続するWebベースのBIソリューションです。分散型ユーザーに集中型環境を提供し、データガバナンスのリスクを冒すことなくデータモデルを拡張します。
クリック 誕生 公式サイト。
#24)エルキ
アルゴリズム研究とクラスター分析に焦点を当てたオープンソースソフトウェア。 ELKIはJAVAで書かれています。簡単に評価できるように、アルゴリズムの大規模なコレクションを提供します。
クリック ELKI 公式サイト。
#25)SPMF
パターンマイニングに特化したSPMFは、オープンソースのデータマイニングライブラリです。それはJAVAで書かれています。
他のJavaソフトウェアと簡単に統合できるデータマイニングアルゴリズムが含まれています。
クリック SPMF 公式サイト。
#26)GraphLab
GraphLabは、C ++で記述された高性能のグラフベースの計算ソフトウェアです。これは、さまざまなデータマイニングタスクを実行するために使用されます。
クリック GraphLab 公式サイト。
#27)マレット
マレットは、自然言語処理、クラスター分析、分類、およびデータ抽出に適したツールです。それはJAVAベースのオープンソースソフトウェアですか。
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#28)Alteryx
Alteryxは、データを収集、改良、分析するためのプラットフォームです。分析ワークフローを構築するためのドラッグアンドドロップツールを提供します。
クリック Alteryx 公式サイト。
#29)Mlpy
Mlpyは、機械学習pythonの略です。問題に対する幅広い機械学習方法を提供し、合理的な解決策を見つけることを目的としています。これは、マルチプラットフォームでオープンソースのソフトウェアです。 Pythonで動作します。
クリック Mlpy 公式サイト。
結論
購入するデータマイニングツールについて最終決定を下す前に、ユーザーはビジネス要件を掘り下げる必要があります。ツールは顧客の行動に適合していますか?
それは効率の向上に貢献しますか?それはシステムと管理と整合していますか?これまでに経験したことのない付加価値をもたらすでしょうか?それは十分に考慮されるべきであり、これらすべての質問に対する適切な答えを見つけた後、ユーザーは決定を進める必要があります。
お気に入りのツールを見逃したと思いますか?
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