132022年の中小企業から大企業向けの最高のデータマイニングソフトウェア

公開: 2022-03-20

データは、現代の企業が行う最大の意思決定の核心にあり、データマイニングはそれを行うのに役立つ効果的な手法です。

すべてのビジネスは圧倒的な量のデータを扱っており、正しい方法で使用すると、組織に多くのメリットをもたらすことができます。

これは、データマイニングが役立つ場所です。

これは、企業が運用効率を最適化し、コストを削減し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

また、データマイニングソフトウェアを使用して効率的にデータマイニングを実行できます。プロセスを加速し、取得したデータの利用に専念できる時間を節約できます。

データマイニングについてもっと話し、あなたが試すことができる最高のデータマイニングソフトウェアについて話しましょう。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングとは、データの検索、抽出、および評価のプロセスを指します。データは、書道、文学および言語の図、統計などのテキストのグラフィックパターンにすることができます。

データマイニングは、コンピュータ言語学の分野から、コンピュータサイエンス、言語学、芸術科学、および数学統計学のサブフィールドに端を発しています。

これは、コンピュータープログラム、分析、およびインテリジェントな方法を使用してデータセットからデータを抽出し、分析結果を文書化し、この情報を再構築して意味のある洞察を得ることができるようにすることを目的としています。

テキスト分析とは別に、データマイニングには、データ管理、データベース管理、およびデータベースエンジニアリングも含まれます。データ管理は、データの前処理、データモデルの作成、および厳密な統計的推論と厳密でない統計的推論によるデータ処理から始まります。

それはどのように機能しますか？

データマイニングには、データを抽出して使用する必要がある理由に関するビジネス要件を理解することから始まる、さまざまなプロセスが含まれます。

このプロセスは、データの前処理、データマイニング、結果の検証という3つの主要なフェーズに分かれています。

データの前処理

実際のマイニングが行われる前に、データセットのバリエーションを理解するには、データの前処理が必要です。

データマイニングはデータセットに存在する有用なパターンを発見できるため、ターゲットデータはそのようなパターンを含むのに十分な大きさである必要があります。さらに、このデータセットは、必要な時間枠内でデータをマイニングできるように、十分に簡潔である必要があります。

したがって、データのマイニングを開始する前に、データウェアハウスから調達できる大量のターゲットデータセットを組み立てる必要があります。次に、そのデータをクリーンアップして、不要な綿毛や欠落している情報を削除する必要があります。

データマイニング

ターゲットデータをアセンブルした後、データマイニングの実際のプロセスが開始されます。これには、異常検出、依存関係モデリング、クラスタリング、分類、回帰、および要約の6つの主要なステップが含まれます。

異常検出：これには、有用であるか、エラーがある可能性のある不規則なデータセットを特定することが含まれます。
依存関係モデリング：この段階では、さまざまな変数間の関係が見つかります。これは、相関ルール学習またはマーケットバスケット分析とも呼ばれます。
クラスタリング：類似しているように見えるデータセット内の構造とグループを検出する必要があります。
分類：これは、特定のパラメーターに基づいてデータを分類しています。
回帰：データセットまたはデータ間の関係を検出して、可能な限り最小のエラーでデータをモデル化できる関数を見つけます。
要約：ここで、データを視覚化し、レポートを生成して、抽出されたデータのコンパクトでより意味のある表現を提供します。

結果の検証

これは、データマイニングで生成されたパターンを検証するために、収集されたデータから知識を発見する最後のステップです。

データマイニングアルゴリズムによって検出されたすべてのパターンが有効である必要はありません。したがって、このステップは非常に重要です。これは、検出されたパターンが適用されるテストデータセットで実行されます。次に、結果の出力が目的の出力と比較されます。

パターンが望ましい基準を満たしている場合、学習したパターンは解釈され、意味のある知識に変換されます。ただし、基準を満たしていない場合は、前処理とデータマイニングの段階で必要な変更を加えて、結果を再評価する必要があります。

なぜデータマイニングが必要なのですか？

データマイニングは、データ分析とビジネスインテリジェンスに役立ち、企業が組織、顧客、競合他社、および業界についてより深い知識を得るのに役立ちます。データマイニングの用途のいくつかは次のとおりです。

販売とマーケティング：企業は、製品やサービスとともに販売とマーケティングの取り組みを最適化するために、ターゲット顧客に関する情報を収集します。
教育：教育機関は、データマイニングを使用して学生データを抽出し、それを使用して教育の質を向上させることができます。
不正の検出： SaaSビジネス、銀行、およびその他の組織は、データマイニングを使用して、セキュリティ体制の異常を監視し、サイバー攻撃を防ぐことができます。
運用：企業はデータマイニングを使用して、運用を最適化し、コストを削減し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

それでは、最高のデータマイニングソフトウェアのいくつかについて話しましょう。

RapidMiner Studio

RapidMiner Studioから、完全な自動化と視覚的なワークフロー設計を備えた包括的なデータマイニングプラットフォームを入手してください。ドラッグアンドドロップのビジュアルインターフェイスを使用して、予測モデルの作成プロセスを自動化および高速化するのに役立ちます。

すべてのユースケースで最適なモデルを保証する1500を超える関数とアルゴリズムを入手できます。 RapidMiner Studioは、予知保全、顧客離れ、不正検出などのための構築済みテンプレートを提供します。

RapidMinerを使用すると、エンタープライズデータウェアハウス、クラウドストレージ、ソーシャルメディア、ビジネスアプリケーション、データレイク、およびデータベースへのポイントアンドクリック接続を作成できます。初心者はまた、続行するための各ステップでプロアクティブな推奨事項を見つけるでしょう。

データベース内でETLとデータ準備を実行して、分析用に最適化されたデータを維持します。ヒストグラム、平行座標、折れ線グラフ、箱ひげ図、散布図などを使用して傾向、分布、パターンを理解し、情報の欠落や外れ値などのデータ品質の問題をすばやく修正します。

RapidMiner Turbo Prepを使用してデータ準備中のハードワークを排除し、コードを1行も記述せずに、インパクトのある価値のある機械学習モデルをすばやく作成します。生産に入る前に、モデルの実際のパフォーマンスが明らかになります。

さらに、説明しやすく理解しやすいビジュアルデータマイニングワークフローを作成し、コードを含むモデルとコードベースのモデルをプラットフォームに展開します。

RapidMinerをPythonやRなどの既存のアプリケーションと統合します。コミュニティが提供する最新の機能をダウンロードし、その拡張メカニズムを介して新しい機能を追加します。

Teradata

Teradata Vantageを使用して、データ、洞察、および結果を体験してください。これは、エンタープライズ分析のためにすべてを統合する接続されたマルチクラウドプラットフォームです。

Teradataは、エンタープライズデータ分析エコシステム、予測インテリジェンスを可能にし、実用的な回答を提供することで、ビジネスを前進させるのに役立ちます。現代の企業の要求を満たすためのハイブリッドアプローチを提供します。

このマルチクラウドプラットフォームは、オンプレミスやパブリッククラウド（Azure、AWS、Google Cloud）など、どこにでもデプロイできる移植性と柔軟性を提供します。 Teradataの専門家チームは、データを活用してビジネスオペレーションを最適化し、驚くべき価値を実現するのに役立ちます。

リアルタイムでTeradataを使用してインベントリをクエリし、稼働時間を気にせずにすべてが正常に機能し、実行されていることを確認します。さらに、Teradata Vantageは、次世代ビジネスの構築に役立つ無数のインテリジェンスを提供します。

さらに、その多次元およびエンタープライズグレードのスケーラビリティにより、大規模なデータワークロードを処理するためにディメンションを拡張できます。人工知能と機械学習を進歩させて、より良い結果と品質でモデルを強化します。

チームに役割ベースの安全なノーコードソフトウェアを提供して、ビジネスの主要な目標をサポートできる100％のデータを引き出します。また、BSON、Avro、CSV、Parquet、XML、JSONなどのすべてのデータ形式とタイプをサポートします。

Teradata Vantageは、追加のコストであなたを驚かせることはありません。直感的なコンソールを使用すると、リソースの使用状況を簡単に追跡できるため、料金を把握できます。

Oracle Data Miner

Oracle Data Minerを使用すると、企業、データアナリスト、およびデータサイエンティストは、単純なドラッグアンドドロップワークフローエディタを使用して、データを表示し、データベース内で直接作業できます。

Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張機能であり、ユーザーがデータを探索するために実行しているグラフィカルな分析ワークフローのステップを文書化してキャプチャします。さらに、そのワークフローはシンプルで、分析手法を実行し、洞察を共有するのに役立ちます。

このプラットフォームは、PL / SQLおよびSQLスクリプトを生成し、企業全体でのモデルの展開を加速するAPIを迅速に提供します。また、機械学習の方法論を作成、評価、変更、共有、および展開するためのインタラクティブなワークフローツールも入手できます。

さらに、要約統計量、箱ひげ図、散布図、ヒストグラムなどのデータを表示するためのグラフノードを取得します。変換、列フィルター、モデル構築ノードなどのさまざまなノードは、ビジネスの推進に役立ちます。

Oracle Data Minerは、データの移動を排除し、セキュリティを維持することにより、モデルの開発から展開までの時間を最小限に抑えることができます。また、機械学習アルゴリズムを使用してチームが多様なスキルセットを開発できるようにすることで、チームに力を与えます。

KNIME

KNIMEを使用してデータマイニングを作成および作成します。これにより、ビジネスにエンドツーエンドのデータサイエンスサポートが提供され、生産性が向上します。

1つのエンタープライズグレードのプラットフォームで2つの補完的なツールを入手できます。また、商用のKNIMEサーバーとデータサイエンスモデルを作成および展開するためのオープンソースプラットフォームであるKNIMEAnalyticsも入手できます。

さらに、KNIMEはオープンで直感的であり、新しい開発を継続的に統合して、誰もがアクセスできるデータサイエンスワークフローを理解および設計できます。 KNIMEサーバーは、チームのコラボレーション、管理、展開、および自動化に役立ちます。

専門家でない場合、KNIMEはKNIMEWebポータルへのアクセスを提供します。多くの拡張機能は、KNIME自体によって設計されているため、さらに何かを行うことができます。そのコミュニティとパートナーも拡張機能を提供しています。 KNIMEはオープンソースプロジェクトと統合されているため、何も不足することはありません。

KNIME Analytics Platformは、AmazonAWSとMicrosoftAzureで利用できます。 KNIMEは、すべてのデータにアクセス、変換、マージし、好みのツールを使用して分析するのに役立ちます。幅広いデータマイニング手法とデータから収集された有用な洞察でビジネスをサポートします。

今すぐKNIMEをダウンロードして、最初のワークフローの構築を開始してください。

オレンジ

データマイニングは、オープンソースのデータ視覚化と機械学習を提供するOrangeで楽しくなりました。データ分析ワークフローを簡単かつ視覚的に作成するための多様なツールボックスを提供します。

簡単なデータの視覚化と分析を実行し、箱ひげ図、散布図、統計分布などを調べることができます。オレンジを使用すると、階層的クラスタリング、ヒートマップ、決定木、線形投影、およびMDSをさらに深く理解できます。

Orangeは、多次元データを2D視覚化に変換し、属性の選択とランキングを向上させることができます。また、コーディングに時間を浪費するのではなく、データ分析に重点を置くためのグラフィカルユーザーインターフェイスもあります。

世界中の大学、学校、およびトレーニングコースは、そのすばらしい製品にOrangeを使用しています。データマイニングからの概念の視覚的なイラストと実践的なトレーニングをサポートします。また、トレーニングをさらに改善するためのウィジェットも入手できます。

さらに、さまざまなアドオンを使用して、外部ソースからのデータのマイニング、自然な処理とテキストマイニングの実行、ネットワーク分析の実行、アイテムセットの推測などを行います。さらに、分子生物学者やバイオインフォマティクス技術者は、オレンジを使用して、濃縮分析や差次的発現を通じてさまざまな遺伝子をランク付けできます。

SAS

ビジネス向けの堅牢なデータマイニングソフトウェアであるSASEnterpriseMinerを使用して貴重な洞察を明らかにします。プロセス全体を合理化して、迅速なモデルを開発し、主要な関係を理解するのに役立ちます。

SASは、より優れたモデルを開発するための複数のツールを提供しています。自己文書化およびインタラクティブなプロセスフロー図を使用して、データマイニングプロセス全体をマッピングし、より良い結果を引き出すことができます。

主題の専門家やスキルが限られているビジネスユーザーは、SAS RapidPredictiveModelerを介して独自のモデルを簡単に生成できます。また、さまざまなアプローチで作成されたモデルからの評価と予測統計を比較することにより、予測の精度を高めることができます。

SASは、モデルを自動的にデプロイし、すべてのステージのスコアリングコードを生成できるようにすることで、手動による書き換えを排除します。また、扱いやすいGUI、バッチ処理、高度な予測、記述的モデリング、高性能、オープンソース統合、クラウド展開オプション、スケーラブルな処理などを提供します。

Qlik

Qlik Intelligence Platformは、洞察、データ、およびアクションの間のギャップを埋めることができます。 AI主導の、協調的で、実用的で、リアルタイムのデータと分析の視覚化を提供します。

Qlikは、さまざまな異種メインフレーム、SAP、SaaS、およびデータベースアプリケーション間での取り込み、データレプリケーション、およびストリーミングを高速化します。継続的な更新とともに、ETLと設計コードの生成を自動化できます。

このプラットフォームは、アジャイルクラウドデータウェアハウスを提供するためのコスト、リスク、および時間を削減するのに役立ちます。プッシュダウンおよび最新のELTアプローチを使用して、異種構造からのデータを変換、強化、標準化、統合、および結合できます。

さらに、Qlikのノーコードクラウドネイティブサービスは、Qlik SenseとSaaSアプリケーション間のワークフローを合理化および自動化して、洞察からアクションを推奨します。また、インタラクティブ性を備え、自由形式の探索と検索を完全にサポートする使いやすいダッシュボードを利用できます。

QlikはAIを活用して分析全体を支援し、より多くのユーザーがデータから極度の価値を得ることができるようにします。オープンAPIの助けを借りて、分析を運用アプリケーションに組み込み、外部アプリケーションを作成する機会があります。

データに突然の変化を見つけた場合は、すぐに関連するアクションが表示されます。 Qlikは、複数のクラウドオプションを使用して、ローカルガバナンスのニーズとデータの場所を保護するための柔軟な展開オプションも提供します。

トガウェアのガラガラ

Rattleは、Rを使用したデータサイエンス用のグラフィカルユーザーインターフェイスです。これは、MicrosoftCRANリポジトリからインストールできるGUIツールキット（RGtk2）を利用します。

堅牢なコマンドライン使用率も提供するRattleソフトウェアの機能を理解してください。これ

データの視覚的および統計的要約を表示します
モデリングのために同じデータを変換します
教師なしおよび教師あり機械学習モデルを構築します
高性能モデルをグラフィカルに表示
展開のために最新のデータセットをスコアリングします。

すべてのインタラクションはRスクリプトとしてキャプチャされ、Rattleインターフェイスとは独立してRで再度実行されます。このツールを学び、それを使用してRでスキルセットを開発できます。これは、強力なオプションを備えた初期モデルの構築にさらに役立ちます。

Rattleは無料のオープンソースプラットフォームであり、そのコードはBitbucketgitリポジトリで入手できます。コードを確認し、必要な目的に使用し、拡張する自由があります。

ウェカ

Wekaは、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装し、データを処理して視覚化するためのツールを提供します。

実世界のデータマイニングの問題に機械学習技術を適用できます。簡単な手順に従います。

さまざまな無関係なフィールドとnull値を含む可能性のあるフィールドから生データを取得します。
Wekaのデータ前処理ツールを使用してデータをクリーンアップします。
クリーンアップしたデータをローカルストレージに保存して、機械学習アルゴリズムを適用します。
機械学習のタイプまたはモデルに応じて、分類、クラスター化、関連付けなど、利用可能なオプションから選択します。
ワークフローを自動化する

Wekaが提供するアルゴリズムを自由に選択し、データセットを実行するために必要なパラメーターを設定できます。 Wekaおよびデータ検査用の視覚化ツールから統計出力を取得します。

同じデータセットにさまざまなモデルを適用して、モデルの出力を比較し、必要なものを選択します。

Sisense

APIファーストの分析プラットフォームであるSisenseは、必要なときにいつでも完全にカスタマイズ可能でホワイトラベルの付いた分析を提供します。

データの力を解き放ち、昔ながらの働き方を変革し、ビジネスを成長させましょう。データ分析のためにオンプレミスとクラウドからデータのロックを解除し、より良い結果を取得します。

ワークフローのマルチステップアクションを自動化し、カスタムエクスペリエンスを作成してワークフローを高速化できます。 Sisenseは、スケーラビリティを強化するために技術パートナーシップを通じて拡張されたオープンクラウドプラットフォームを提供します。

さらに、AIを活用した分析をワークフロー、アプリケーション、製品、およびプロセスに追加して、適切な場所で適切なタイミングでインテリジェンスを体験し、遅いフローを排除できます。

あなたのスキルレベルが何であれ、Sisenseは誰もがより良いビジネス上の意思決定を行うために分析を効果的に注入することを可能にします。また、製品を差別化し、消費者に力を与え、AIを活用した分析で新しいストリームを作成することもできます。

InetSoft

InetSoftのスタイルインテリジェンスにより、分析が迅速かつ簡単になります。これは、データベースのサイズに関係なく任意のソースからのデータにアクセスし、より簡単で迅速な分析のために小さなデータセットを処理するWebベースのプラットフォームです。

これは、さまざまなデータキャッシュを取り除き、新しい市場調査ツールを入手するための、ビジネスに最適なデータマイニングソフトウェアの1つです。

スタイルインテリジェンスはビッグデータプロジェクトを処理でき、ビッグデータを促進するMapReduceの原則に基づく独自のデータグリッドキャッシュテクノロジーを使用して設計されています。

Apache Mahout

Apache Mahoutは、数学的に表現力のあるScala DSLであり、データサイエンティスト、統計学者、数学者がアルゴリズムを実装するために特別に設計された分散線形代数フレームワークです。

これは、機械学習アルゴリズムの作成に役立つオープンソースのデータサイエンスプロジェクトです。さまざまなレベルで多くのことが起こっています。推奨、分類、クラスタリングなど、一般的な学習手法を実装しています。

Apache Mahoutのアルゴリズムは、Hadoopで記述されています。したがって、これは適切に機能し、Hadoopライブラリを使用してクラウドでスケーリングします。データマイニングタスク用の、すぐに使用できる使いやすいフレームワークを入手できます。また、アプリケーションがビッグデータを迅速かつ効果的に分析できるようにします。

H2O

H2Oを使用して臨床医に直接インテリジェントな決定をもたらすGeneMutationAIを入手してください。これは、病院でのCOVID-19関連の入院を追跡、管理、および予測するのに役立ちます。

H2Oは、ビジネスにおける多くの複雑な問題を解決し、実用的な結果で革新的なアイデアを加速します。 AIの構築と消費の方法を変えることができ、作業をより速く簡単にするAIが構築されています。

さらに、H2Oは速度、透明性、精度を維持するため、制限なしでモデルを構築できます。データを監視して現在の意思決定を行うことにより、パフォーマンスに応じてワークフローを合理化します。

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結論

データマイニングは、意味のある情報を収集し、それをビジネスで使用するための効果的な方法です。これは、運用とコストを最適化し、より良いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

これは、最高のデータマイニングソフトウェアを使用して、あなたのビジネスのための素晴らしい洞察を得続けます。