13 migliori software di data mining per piccole e grandi imprese nel 2022

I dati sono al centro di alcune delle più grandi decisioni che le aziende moderne prendono e il data mining è una tecnica efficace per aiutarti a farlo.

Ogni azienda ha a che fare con un enorme volume di dati che, se usati nel modo giusto, possono portare molti vantaggi alla tua organizzazione.

È qui che il data mining è utile.

Può aiutare le aziende a ottimizzare la propria efficienza operativa, ridurre i costi e prendere decisioni informate.

E puoi eseguire il data mining in modo efficiente utilizzando il software di data mining. Aiuterà ad accelerare il processo e ti farà risparmiare tempo che puoi dedicare all'utilizzo dei dati acquisiti.

Parliamo di più di data mining e del miglior software di data mining che puoi provare.

Che cos'è il data mining?

Il data mining si riferisce a un processo di ricerca, estrazione e valutazione dei dati. I dati possono essere modelli grafici testuali come calligrafia, figure letterarie e linguistiche, statistiche, ecc.

Il data mining ha avuto origine dal campo della linguistica informatica al sottocampo dell'informatica, della linguistica, delle scienze dell'arte e della statistica matematica.

Ha lo scopo di estrarre dati utilizzando programmi per computer, analisi e metodi intelligenti da set di dati, documentare i risultati dell'analisi e ristrutturare queste informazioni per essere in grado di acquisire informazioni significative.

Oltre all'analisi del testo, il data mining comprende anche la gestione dei dati, la gestione del database e l'ingegneria del database. La gestione dei dati inizia con la pre-elaborazione dei dati, la creazione di modelli di dati e l'elaborazione dei dati con inferenze statistiche rigorose e non.

Come funziona?

Il data mining coinvolge vari processi, a partire dalla comprensione dei requisiti aziendali e del motivo per cui è necessario estrarre i dati e utilizzarli.

Il processo è suddiviso in tre fasi principali: pre-elaborazione dei dati, data mining e convalida dei risultati.

Pre-elaborazione dei dati

La pre-elaborazione dei dati è necessaria per comprendere le variazioni nei set di dati prima che possa avvenire il mining effettivo.

Poiché il data mining può scoprire schemi utili presenti nei set di dati, i dati di destinazione devono essere sufficientemente massicci da contenere tali schemi. Inoltre, questo set di dati deve essere sufficientemente conciso in modo da poter estrarre i dati entro il periodo di tempo richiesto.

Pertanto, prima di iniziare a estrarre i dati, è necessario assemblare un grande volume di set di dati di destinazione che è possibile ottenere da un data warehouse. Successivamente, è necessario pulire quei dati per rimuovere la lanugine non necessaria e le informazioni mancanti.

Estrazione dei dati

Dopo aver assemblato i dati di destinazione, inizia il processo effettivo di data mining. Comprende sei passaggi principali: rilevamento delle anomalie, modellazione delle dipendenze, raggruppamento, classificazione, regressione e riepilogo.

• Rilevamento delle anomalie: implica l'identificazione di set di dati irregolari che possono essere utili o contenere degli errori.
• Modellazione delle dipendenze: in questa fase si trova la relazione tra le diverse variabili. È anche noto come apprendimento delle regole di associazione o analisi del paniere di mercato.
• Clustering: implica la scoperta di strutture e gruppi in set di dati che sembrano simili.
• Classificazione: si tratta di classificare i dati in base a determinati parametri.
• Regressione: scopre le relazioni tra set di dati o dati al fine di trovare una tale funzione in grado di modellare i dati con il minor errore possibile.
• Riepilogo: è qui che visualizzi i dati e generi report per fornire una rappresentazione compatta e più significativa dei dati estratti.

Convalida dei risultati

Questo è il passaggio finale della scoperta della conoscenza dai dati raccolti per verificare i modelli generati nel data mining.

Non tutti i modelli scoperti dagli algoritmi di data mining devono essere validi. Quindi, questo passaggio è cruciale. Viene eseguito su un set di dati di test in cui vengono applicati i modelli rilevati. Successivamente, l'output del risultato viene confrontato con l'output desiderato.

Se i modelli soddisfano gli standard desiderati, i modelli appresi vengono interpretati e trasformati in conoscenze significative. Ma se non soddisfa gli standard, è necessario rivalutare i risultati apportando le modifiche richieste nelle fasi di pre-elaborazione e data mining.

Perché hai bisogno di data mining?

Il data mining è utile per l'analisi dei dati e la business intelligence per aiutare le aziende ad acquisire una conoscenza più approfondita della propria organizzazione, clienti, concorrenti e settore. Alcuni degli usi del data mining sono:

• Vendite e marketing: le aziende raccolgono informazioni sui propri clienti target al fine di ottimizzare i propri sforzi di vendita e marketing insieme a prodotti e servizi.
• Istruzione: le istituzioni educative possono utilizzare il data mining per estrarre i dati degli studenti e utilizzarli per migliorare la qualità dell'istruzione.
• Rilevamento delle frodi: le aziende SaaS, le banche e altre organizzazioni possono utilizzare il data mining per osservare le anomalie nella loro posizione di sicurezza e prevenire gli attacchi informatici.
• Operazioni: le aziende possono utilizzare il data mining per ottimizzare le proprie operazioni, ridurre i costi e prendere decisioni informate.

Ora, parliamo di alcuni dei migliori software di data mining.

Studio Rapid Miner

Ottieni una piattaforma di data mining completa con automazione completa e progettazione del flusso di lavoro visivo da RapidMiner Studio. Aiuta ad automatizzare e accelerare il processo di creazione del modello predittivo con l'aiuto di un'interfaccia visiva drag and drop.

Otterrai più di 1500 funzioni e algoritmi che garantiscono il miglior modello in ogni caso d'uso. RapidMiner Studio offre modelli predefiniti per la manutenzione predittiva, l'abbandono dei clienti, il rilevamento delle frodi e altro ancora.

RapidMiner ti consente di creare connessioni point and click a data warehouse aziendali, cloud storage, social media, applicazioni aziendali, data lake e database. I principianti troveranno anche consigli proattivi in ​​ogni passaggio per procedere.

Esegui ETL e preparazione dei dati all'interno del database per mantenere i dati ottimizzati per l'analisi. Comprendere tendenze, distribuzioni e modelli con istogrammi, coordinate parallele, grafici a linee, box plot, grafici a dispersione e così via, per risolvere rapidamente i problemi di qualità dei dati, comprese le informazioni mancanti e i valori anomali.

Elimina il duro lavoro durante la preparazione dei dati con RapidMiner Turbo Prep e crea rapidamente modelli di apprendimento automatico di grande impatto e valore senza scrivere una singola riga di codice. Rivelerà le reali prestazioni del modello prima di andare in produzione.

Inoltre, crea flussi di lavoro di data mining visivi di facile spiegazione e comprensione e distribuisci anche modelli contenenti codice e basati su codice nella piattaforma.

Integra RapidMiner con applicazioni esistenti come Python e R. Scarica le ultime funzionalità fornite dalla community e aggiungi nuove funzionalità tramite il suo meccanismo di estensione.

Teradata

Sperimenta dati, approfondimenti e risultati con Teradata Vantage. È una piattaforma multi-cloud connessa che unifica tutto per l'analisi aziendale.

Teradata aiuta a far progredire la tua attività consentendo l'ecosistema di analisi dei dati aziendali, l'intelligenza predittiva e fornendo risposte attuabili. Offre un approccio ibrido per soddisfare le esigenze di un'impresa moderna.

Questa piattaforma multi-cloud ti offre la portabilità e la flessibilità per la distribuzione ovunque, ad esempio on-premise e cloud pubblici (Azure, AWS, Google Cloud). I team di esperti di Teradata possono aiutarti a sfruttare i dati per ottimizzare le operazioni aziendali e ottenere un valore straordinario.

Interroga il tuo inventario con Teradata in tempo reale e assicurati che tutto funzioni e funzioni correttamente senza preoccuparti dei tempi di attività. Inoltre, Teradata Vantage offre innumerevoli informazioni per aiutare a costruire un'azienda di prossima generazione.

Inoltre, la sua scalabilità multidimensionale e di livello aziendale consente di scalare le dimensioni per gestire enormi carichi di lavoro di dati. Migliora la tua intelligenza artificiale e il machine learning per potenziare i tuoi modelli con risultati e qualità migliori.

Fornisci ai tuoi team un software sicuro e basato sui ruoli per ottenere il 100% di dati in grado di supportare gli obiettivi chiave della tua attività. Supporta anche tutti i formati e i tipi di dati, come BSON, Avro, CSV, Parquet, XML e JSON.

Teradata Vantage non ti sorprenderà con costi aggiuntivi. La console intuitiva ti consente di monitorare facilmente l'utilizzo delle risorse in modo da sapere per cosa stai pagando.

Data Miner Oracle

Oracle Data Miner consente alle aziende, agli analisti di dati e ai data scientist di visualizzare i dati e lavorare direttamente all'interno del database utilizzando un semplice editor del flusso di lavoro con trascinamento della selezione.

Oracle Data Miner è un'estensione di Oracle SQL Developer che documenta e acquisisce i passaggi dei flussi di lavoro analitici grafici che gli utenti stanno effettuando per esplorare i dati. Inoltre, il suo flusso di lavoro è semplice e utile per eseguire metodologie analitiche e condividere insight.

Questa piattaforma genera script PL/SQL e SQL e offre rapidamente un'API per accelerare l'implementazione del modello in tutta l'azienda. Avrai anche uno strumento interattivo per il flusso di lavoro per creare, valutare, modificare, condividere e distribuire metodologie di machine learning.

Inoltre, otterrai nodi del grafico per visualizzare dati, come statistiche di riepilogo, box plot, grafici a dispersione e istogrammi. Vari nodi, come la trasformazione, il filtro delle colonne e i nodi di creazione del modello, ti aiutano a guidare la tua attività.

Oracle Data Miner può ridurre al minimo il tempo tra lo sviluppo e l'implementazione del modello eliminando lo spostamento dei dati e preservando la sicurezza. Conferirà inoltre potere ai tuoi team aiutandoli a sviluppare un set di competenze diversificato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.

KNIME

Crea e produci data mining con KNIME che offre supporto end-to-end per la scienza dei dati per la tua azienda e migliora la produttività.

Otterrai due strumenti complementari con una piattaforma di livello aziendale. Avrai anche KNIME Analytics, che è una piattaforma open source per creare e distribuire server KNIME commerciali e modelli di scienza dei dati.

Inoltre, KNIME è aperto, intuitivo e può integrare continuamente nuovi sviluppi per comprendere e progettare flussi di lavoro di data science accessibili a tutti. Il server KNIME è utile per la collaborazione, la gestione, l'implementazione e l'automazione del team.

Se non sei un esperto, KNIME offre l'accesso al portale web KNIME. Molte estensioni sono progettate da KNIME stesso in modo che tu possa fare qualcosa di più. La sua comunità e i suoi partner offrono anche estensioni. KNIME si integra con i progetti open source in modo che non ti manchi mai nulla.

La piattaforma KNIME Analytics è disponibile su Amazon AWS e Microsoft Azure. KNIME può aiutarti ad accedere, trasformare e unire tutti i dati e analizzarli utilizzando i tuoi strumenti preferiti. Supporterà la tua azienda con ampie pratiche di data mining e utili approfondimenti raccolti dai dati.

Scarica subito KNIME e inizia a creare il tuo primo flusso di lavoro.

Arancia

Il data mining ora è divertente con Orange, che offre visualizzazione dei dati open source e machine learning. Offre una vasta gamma di strumenti per creare flussi di lavoro di analisi dei dati in modo semplice e visivo.

Puoi eseguire semplici visualizzazioni e analisi dei dati ed esplorare box plot, grafici a dispersione, distribuzioni statistiche, ecc. Orange ti consente di approfondire con clustering gerarchico, mappe di calore, albero decisionale, proiezioni lineari e MDS.

Orange può convertire dati multidimensionali in visualizzazioni 2D con selezioni e classifiche migliori degli attributi. Troverai anche un'interfaccia utente grafica per concentrarti maggiormente sull'analisi dei dati piuttosto che perdere tempo nella codifica.

Università, scuole e corsi di formazione in tutto il mondo utilizzano Orange per le sue fantastiche offerte. Supporta illustrazioni visive e formazione pratica di concetti dal data mining. Riceverai anche widget per rendere il tuo allenamento ancora migliore.

Inoltre, utilizza diversi componenti aggiuntivi per estrarre dati da fonti esterne, eseguire elaborazioni naturali e estrazione di testo, eseguire analisi di rete, dedurre set di elementi e altro ancora. Inoltre, biologi molecolari e bioinformatici possono utilizzare Orange per classificare vari geni attraverso l'analisi di arricchimento e l'espressione differenziale.

SAS

Rivela preziose informazioni con SAS Enterprise Miner, un solido software di data mining per la tua azienda. Ti aiuta a semplificare l'intero processo per sviluppare modelli rapidi e comprendere le relazioni chiave.

SAS offre molteplici strumenti per sviluppare modelli migliori. Utilizzando un diagramma di flusso del processo interattivo e autodocumentante, puoi mappare l'intero processo di data mining per estrarre risultati migliori.

Gli esperti in materia e gli utenti aziendali con competenze limitate possono facilmente generare i propri modelli tramite SAS Rapid Predictive Modeler. Puoi anche migliorare l'accuratezza delle tue previsioni confrontando le valutazioni e le statistiche delle previsioni dei modelli creati con vari approcci.

SAS elimina la riscrittura manuale consentendo di distribuire il modello automaticamente e generare codice di punteggio per tutte le fasi. Offre inoltre una GUI di facile gestione, elaborazione batch, previsioni avanzate, modellazione descrittiva, prestazioni elevate, integrazione open source, opzione di distribuzione cloud, elaborazione scalabile e altro ancora.

Qlik

Le piattaforme Qlik Intelligence possono colmare il divario tra insight, dati e azione. Offre una visualizzazione di dati e analisi basata sull'intelligenza artificiale, collaborativa, perseguibile e in tempo reale.

Qlik accelera l'acquisizione, la replica dei dati e lo streaming su varie applicazioni mainframe, SAP, SaaS e database eterogenee. Puoi automatizzare l'ETL e la generazione del codice di progettazione insieme agli aggiornamenti continui.

La piattaforma aiuterà a ridurre i costi, i rischi e i tempi per fornire un data warehouse cloud agile. È possibile utilizzare approcci push-down e moderni ELT per convertire, arricchire, standardizzare, consolidare e unire dati da strutture eterogenee.

Inoltre, il servizio cloud-native senza codice di Qlik ottimizza e automatizza i flussi di lavoro tra Qlik Sense e le applicazioni SaaS per consigliare azioni dalle informazioni dettagliate. Avrai anche dashboard di facile utilizzo con interattività e supporto completo per l'esplorazione e la ricerca in formato libero.

Qlik sfrutta l'IA per assistere l'intera analisi, consentendo a più utenti di ottenere un valore estremo dai dati. Con l'aiuto di API aperte, hai la possibilità di incorporare analisi in applicazioni operative e creare applicazioni esterne.

Se si rileva un cambiamento improvviso nei dati, verrà immediatamente richiesta l'azione pertinente. Qlik offre anche opzioni di implementazione flessibili per proteggere le esigenze di governance locale e la posizione dei dati con le molteplici opzioni cloud.

Il sonaglio di Togaware

Rattle è un'interfaccia utente grafica per la scienza dei dati che utilizza R. Utilizza un toolkit GUI, ad esempio RGtk2, che può essere installato dal repository Microsoft CRAN.

Conoscere le capacità del software Rattle, che fornisce anche un solido utilizzo della riga di comando. Esso

• Mostra riepiloghi visivi e statistici dei dati
• Trasforma gli stessi dati per la modellazione
• Crea modelli di machine learning non supervisionati e supervisionati
• Presenta graficamente i modelli ad alte prestazioni
• Punteggi gli ultimi set di dati per la distribuzione.

Tutte le interazioni vengono acquisite come script R, che viene nuovamente eseguito in R indipendentemente dall'interfaccia Rattle. Puoi imparare lo strumento e usarlo per sviluppare le tue abilità in R. Ti aiuterà ulteriormente nella costruzione di modelli iniziali con potenti opzioni.

Rattle è una piattaforma open source gratuita e il suo codice è disponibile nel repository git di Bitbucket. Avrai la libertà di rivedere il codice, usarlo per lo scopo che desideri ed estenderlo.

Weka

Weka fornisce strumenti per implementare vari algoritmi di apprendimento automatico, elaborare i dati e visualizzarli.

Puoi applicare tecniche di machine learning nei problemi di data mining nel mondo reale. Segue semplici passaggi:

• Otterrai dati grezzi dal campo che possono contenere vari campi irrilevanti e valori nulli.
• Utilizzare gli strumenti di preelaborazione dei dati di Weka per pulire i dati.
• Salva i dati puliti nell'archivio locale per applicare algoritmi di machine learning.
• A seconda del tipo o del modello di machine learning, selezionerai tra le opzioni disponibili, tra cui classifica, cluster o associa.
• Automatizza il flusso di lavoro

Hai la libertà di selezionare qualsiasi algoritmo fornito da Weka e impostare i parametri desiderati per eseguire il set di dati. Ottieni risultati statistici da Weka e uno strumento di visualizzazione per l'ispezione dei dati.

Applica vari modelli sullo stesso set di dati per confrontare i risultati dei modelli e selezionare il meglio di cui hai bisogno.

Senso

La prima piattaforma di analisi API, Sisense, offre analisi completamente personalizzabili e con etichetta bianca ogni volta che ne hai bisogno.

Trasforma il tuo vecchio stile di lavoro e fai crescere la tua attività sfruttando la potenza dei dati. Sblocca i dati da locale e dal cloud per l'analisi dei dati e ottieni risultati migliori.

Puoi automatizzare le azioni in più passaggi nel tuo flusso di lavoro e creare esperienze personalizzate per accelerare i flussi di lavoro. Sisense offre una piattaforma cloud aperta che viene estesa attraverso partnership tecnologiche per migliorare la scalabilità.

Inoltre, puoi aggiungere analisi basate sull'intelligenza artificiale ai tuoi flussi di lavoro, applicazioni, prodotti e processi per sperimentare l'intelligenza nel posto giusto al momento giusto per eliminare il flusso lento.

Qualunque sia il tuo livello di abilità, Sisense può consentire a tutti di infondere analisi in modo efficace per prendere decisioni aziendali migliori. Puoi anche differenziare i prodotti, potenziare i tuoi consumatori e creare nuovi flussi con analisi basate sull'intelligenza artificiale.

InetSoft

Style Intelligence di InetSoft rende l'analisi facile e veloce. È una piattaforma basata sul Web che accede ai dati da qualsiasi fonte indipendentemente dalle dimensioni del database e gestisce piccoli set di dati per un'analisi più semplice e rapida.

Questo è uno dei migliori software di data mining per la tua azienda per eliminare un'ampia gamma di cache di dati e ottenere nuovi strumenti di ricerca di mercato.

Style Intelligence è in grado di gestire progetti di big data ed è progettato utilizzando una tecnologia proprietaria di data grid cache basata sui principi MapReduce che facilitano i Big Data.

Apache Mahout

Apache Mahout è un framework Scala DSL matematicamente espressivo e un framework di algebra lineare distribuito appositamente progettato per data scientist, statistici e matematici per implementare i loro algoritmi.

Questo è un progetto di scienza dei dati open source che aiuta nella creazione di algoritmi di apprendimento automatico. Ha un sacco di cose in corso a vari livelli. Implementa tecniche di apprendimento popolari, tra cui raccomandazione, classificazione e raggruppamento.

Gli algoritmi di Apache Mahout sono scritti su Hadoop. Pertanto, funziona bene e utilizza la libreria Hadoop per scalare nel cloud. Otterrai un framework pronto all'uso e facile da usare per le tue attività di data mining. Consente inoltre alle applicazioni di analizzare i Big Data in modo rapido ed efficace.

H2O

Ottieni l'intelligenza artificiale per la mutazione genetica che porta decisioni intelligenti direttamente ai medici con H2O. Ti aiuterà a monitorare, gestire e prevedere i ricoveri correlati al COVID-19 negli ospedali.

H2O risolve molti problemi complessi nella tua azienda e accelera le idee innovative con risultati attuabili. Può trasformare il modo in cui l'IA viene costruita e consumata e ha un'IA integrata che rende il lavoro più veloce e più facile.

Inoltre, H2O mantiene velocità, trasparenza e precisione in modo da poter creare modelli senza alcuna limitazione. Semplifica i tuoi flussi di lavoro in base alle prestazioni monitorando i dati per prendere una decisione attuale.

Con un intuitivo AI AppStore, puoi fornire facilmente soluzioni innovative agli utenti finali. Oltre 20.000 organizzazioni utilizzano H2O per la tecnologia di data mining. Può aiutare a ottimizzare le tue operazioni fornendo informazioni utili, operazioni semplificate, rischi ridotti ed esperienze personalizzate.

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Conclusione

Il data mining è un modo efficace per raccogliere informazioni significative e utilizzarle per il tuo business. Ti aiuterà a ottimizzare le tue operazioni, i tuoi costi e ti aiuterà a prendere decisioni aziendali migliori.

Questo, utilizza il miglior software di data mining e continua a ottenere informazioni meravigliose per la tua azienda.