2022년 중소기업을 위한 13가지 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어

데이터는 현대 기업이 내리는 가장 큰 결정의 핵심이며 데이터 마이닝은 그렇게 하는 데 도움이 되는 효과적인 기술입니다.

모든 비즈니스는 엄청난 양의 데이터를 다루며, 올바른 방법으로 사용하면 조직에 많은 이점을 제공할 수 있습니다.

이때 데이터 마이닝이 유용합니다.

기업이 운영 효율성을 최적화하고 비용을 절감하며 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하여 데이터 마이닝을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 프로세스를 가속화하고 얻은 데이터를 활용하는 데 전념할 수 있는 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다.

데이터 마이닝에 대해 더 이야기하고 시도해 볼 수 있는 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어에 대해 알아보겠습니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 데이터를 검색, 추출 및 평가하는 프로세스를 말합니다. 데이터는 서예, 문학 및 언어 숫자, 통계 등과 같은 텍스트 그래픽 패턴일 수 있습니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 언어학 분야에서 컴퓨터 과학, 언어학, 예술 과학 및 수학 통계의 하위 분야로 시작되었습니다.

컴퓨터 프로그램, 분석 및 데이터 세트에서 지능적인 방법을 사용하여 데이터를 추출하고, 분석 결과를 문서화하고, 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있도록 이 정보를 재구성하는 것을 목표로 합니다.

텍스트 분석 외에도 데이터 마이닝에는 데이터 관리, 데이터베이스 관리 및 데이터베이스 엔지니어링도 포함됩니다. 데이터 관리는 데이터 사전 처리, 데이터 모델 생성, 엄격하고 비엄격한 통계 추론을 통한 데이터 처리로 시작됩니다.

어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝에는 데이터를 추출하고 사용해야 하는 이유에 대한 비즈니스 요구 사항을 이해하는 것부터 시작하여 다양한 프로세스가 포함됩니다.

이 프로세스는 데이터 사전 처리, 데이터 마이닝 및 결과 검증의 세 가지 주요 단계로 나뉩니다.

데이터 전처리

실제 마이닝이 일어나기 전에 데이터 세트의 변화를 이해하기 위해 데이터 전처리가 필요합니다.

데이터 마이닝은 데이터 세트에 있는 유용한 패턴을 발견할 수 있으므로 대상 데이터는 이러한 패턴을 포함할 수 있을 만큼 충분히 방대해야 합니다. 또한 이 데이터 세트는 필요한 시간 프레임 내에 데이터를 마이닝할 수 있도록 충분히 간결해야 합니다.

따라서 데이터 마이닝을 시작하기 전에 데이터 웨어하우스에서 소싱할 수 있는 대량의 대상 데이터 세트를 조합해야 합니다. 다음으로 불필요한 보풀과 누락된 정보를 제거하기 위해 해당 데이터를 정리해야 합니다.

데이터 수집

대상 데이터를 수집한 후 데이터 마이닝의 실제 프로세스가 시작됩니다. 여기에는 이상 감지, 종속성 모델링, 클러스터링, 분류, 회귀 및 요약의 6가지 주요 단계가 포함됩니다.

• 이상 감지: 여기에는 유용할 수 있거나 일부 오류가 있는 불규칙한 데이터 세트를 식별하는 작업이 포함됩니다.
• 종속성 모델링: 이 단계에서는 서로 다른 변수 간의 관계를 찾습니다. 연관 규칙 학습 또는 장바구니 분석이라고도 합니다.
• 클러스터링: 유사하게 보이는 데이터 세트에서 구조와 그룹을 발견하는 것을 포함합니다.
• 분류: 특정 매개변수를 기준으로 데이터를 분류하는 것입니다.
• 회귀: 가능한 한 최소한의 오류로 데이터를 모델링할 수 있는 함수를 찾기 위해 데이터 세트 또는 데이터 간의 관계를 발견합니다.
• 요약: 여기에서 데이터를 시각화하고 보고서를 생성하여 추출된 데이터를 보다 간결하고 의미 있게 표현합니다.

결과 검증

데이터 마이닝에서 생성된 패턴을 검증하기 위해 수집된 데이터에서 지식 발견의 마지막 단계입니다.

데이터 마이닝 알고리즘에 의해 발견된 모든 패턴이 유효할 필요는 없습니다. 따라서 이 단계가 중요합니다. 발견된 패턴이 적용된 테스트 데이터 세트에서 수행됩니다. 다음으로 결과 출력을 원하는 출력과 비교합니다.

패턴이 원하는 기준을 충족하면 학습된 패턴을 해석하여 의미 있는 지식으로 전환합니다. 하지만 기준에 맞지 않으면 전처리 및 데이터 마이닝 단계에서 필요한 변경을 하여 결과를 재평가해야 합니다.

데이터 마이닝이 필요한 이유는 무엇입니까?

데이터 마이닝은 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 통해 기업이 조직, 고객, 경쟁업체 및 산업에 대한 더 깊은 지식을 얻을 수 있도록 하는 데 유용합니다. 데이터 마이닝의 일부 용도는 다음과 같습니다.

• 영업 및 마케팅: 기업은 제품 및 서비스와 함께 영업 및 마케팅 활동을 최적화하기 위해 대상 고객에 대한 정보를 수집합니다.
• 교육: 교육 기관은 데이터 마이닝을 사용하여 학생 데이터를 추출하고 이를 사용하여 교육의 질을 높일 수 있습니다.
• 사기 탐지: SaaS 비즈니스, 은행 및 기타 조직은 데이터 마이닝을 사용하여 보안 상태의 이상을 관찰하고 사이버 공격을 예방할 수 있습니다.
• 운영: 기업은 데이터 마이닝을 사용하여 운영을 최적화하고 비용을 절감하며 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

이제 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어에 대해 이야기해 보겠습니다.

RapidMiner 스튜디오

RapidMiner Studio의 완전 자동화 및 시각적 워크플로 디자인이 포함된 포괄적인 데이터 마이닝 플랫폼을 얻으십시오. 드래그 앤 드롭 시각적 인터페이스를 통해 예측 모델 생성 프로세스를 자동화하고 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

모든 사용 사례에서 최상의 모델을 보장하는 1500개 이상의 기능과 알고리즘을 얻을 수 있습니다. RapidMiner Studio는 예측 유지 관리, 고객 이탈, 사기 탐지 등을 위해 사전 구축된 템플릿을 제공합니다.

RapidMiner를 사용하면 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지, 소셜 미디어, 비즈니스 애플리케이션, 데이터 레이크 및 데이터베이스에 대한 포인트 앤 클릭 연결을 생성할 수 있습니다. 초보자는 또한 진행하기 위해 각 단계에서 사전 권장 사항을 찾을 수 있습니다.

분석에 최적화된 데이터를 유지하기 위해 데이터베이스 내에서 ETL 및 데이터 준비를 실행합니다. 히스토그램, 평행 좌표, 꺾은선형 차트, 상자 그림, 산점도 등을 사용하여 추세, 분포 및 패턴을 이해하여 누락된 정보 및 이상값을 포함한 데이터 품질 문제를 신속하게 수정합니다.

RapidMiner Turbo Prep으로 데이터를 준비하는 동안 힘든 작업을 제거하고 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 영향력 있고 가치 있는 기계 학습 모델을 빠르게 생성할 수 있습니다. 그것은 생산에 가기 전에 모델의 실제 성능을 드러낼 것입니다.

또한 설명하기 쉽고 이해하기 쉬운 시각적 데이터 마이닝 워크플로를 만들고 코드 포함 및 코드 기반 모델을 플랫폼에 배포합니다.

RapidMiner를 Python 및 R과 같은 기존 애플리케이션과 통합합니다. 커뮤니티에서 제공하는 최신 기능을 다운로드하고 확장 메커니즘을 통해 새로운 기능을 추가합니다.

테라데이타

Teradata Vantage로 데이터, 통찰력 및 결과를 경험하십시오. 엔터프라이즈 분석을 위한 모든 것을 통합하는 연결된 멀티 클라우드 플랫폼입니다.

Teradata는 엔터프라이즈 데이터 분석 에코시스템, 예측 인텔리전스를 허용하고 실행 가능한 답변을 제공하여 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 현대 기업의 요구 사항을 충족하는 하이브리드 접근 방식을 제공합니다.

이 멀티 클라우드 플랫폼은 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드(Azure, AWS, Google Cloud)와 같은 모든 위치에 배포할 수 있는 이식성과 유연성을 제공합니다. Teradata의 전문가 팀은 데이터를 활용하여 비즈니스 운영을 최적화하고 놀라운 가치를 달성하도록 도울 수 있습니다.

Teradata로 실시간으로 인벤토리를 쿼리하고 가동 시간에 대한 걱정 없이 모든 것이 제대로 작동하고 실행되고 있는지 확인하십시오. 또한 Teradata Vantage는 차세대 비즈니스 구축에 도움이 되는 수많은 인텔리전스를 제공합니다.

또한 다차원 및 엔터프라이즈급 확장성을 통해 차원을 확장하여 방대한 데이터 워크로드를 처리할 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습을 발전시켜 더 나은 결과와 품질로 모델을 강화하십시오.

팀에 역할 기반의 안전한 코드 없는 소프트웨어를 제공하여 비즈니스의 주요 목표를 지원할 수 있는 100% 데이터를 가져옵니다. 또한 BSON, Avro, CSV, Parquet, XML 및 JSON과 같은 모든 데이터 형식 및 유형을 지원합니다.

Teradata Vantage는 추가 비용으로 당신을 놀라게 하지 않을 것입니다. 직관적인 콘솔을 통해 리소스 사용량을 쉽게 추적하여 비용을 지불하고 있는지 알 수 있습니다.

오라클 데이터 마이너

Oracle Data Miner를 사용하면 기업, 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 간단한 드래그 앤 드롭 워크플로 편집기를 사용하여 데이터를 보고 데이터베이스 내에서 직접 작업할 수 있습니다.

Oracle Data Miner는 사용자가 데이터를 탐색하기 위해 수행하는 그래픽 분석 워크플로우 단계를 문서화하고 캡처하는 Oracle SQL Developer의 확장입니다. 또한 워크플로가 간단하고 분석 방법론을 실행하고 통찰력을 공유하는 데 유용합니다.

이 플랫폼은 PL/SQL 및 SQL 스크립트를 생성하고 기업 전반에 걸쳐 모델 배포를 가속화하는 API를 신속하게 제공합니다. 기계 학습 방법론을 생성, 평가, 수정, 공유 및 배포할 수 있는 대화형 워크플로 도구도 제공됩니다.

또한 요약 통계, 상자 그림, 산점도 및 히스토그램과 같은 데이터를 볼 수 있는 그래프 노드를 얻을 수 있습니다. 변환, 열 필터 및 모델 빌드 노드와 같은 다양한 노드는 비즈니스를 추진하는 데 도움이 됩니다.

Oracle Data Miner는 데이터 이동을 제거하고 보안을 유지함으로써 모델 개발과 배포 사이의 시간을 최소화할 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 기술을 개발할 수 있도록 지원하여 팀의 역량을 강화할 것입니다.

크나메

비즈니스를 위한 종단 간 데이터 과학 지원을 제공하고 생산성을 향상시키는 KNIME으로 데이터 마이닝을 생성 및 생성합니다.

하나의 엔터프라이즈급 플랫폼으로 두 가지 보완 도구를 얻을 수 있습니다. 또한 상용 KNIME 서버 및 데이터 과학 모델을 생성 및 배포하기 위한 오픈 소스 플랫폼인 KNIME Analytics도 제공됩니다.

또한 KNIME은 개방적이고 직관적이며 새로운 개발을 지속적으로 통합하여 모든 사람이 액세스할 수 있는 데이터 과학 워크플로를 이해하고 설계할 수 있습니다. KNIME 서버는 팀 협업, 관리, 배포 및 자동화에 유용합니다.

전문가가 아닌 경우 KNIME은 KNIME 웹 포털에 대한 액세스를 제공합니다. 많은 확장 기능은 KNIME 자체에 의해 설계되어 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 커뮤니티와 파트너도 확장 기능을 제공합니다. KNIME은 오픈 소스 프로젝트와 통합되어 결코 부족하지 않을 것입니다.

KNIME 분석 플랫폼은 Amazon AWS 및 Microsoft Azure에서 사용할 수 있습니다. KNIME을 사용하면 모든 데이터에 액세스, 변환 및 병합하고 선호하는 도구를 사용하여 분석할 수 있습니다. 광범위한 데이터 마이닝 관행과 데이터에서 수집한 유용한 통찰력으로 비즈니스를 지원합니다.

지금 KNIME을 다운로드하고 첫 번째 워크플로 구축을 시작하십시오.

주황색

데이터 마이닝은 이제 오픈 소스 데이터 시각화 및 기계 학습을 제공하는 Orange와 함께 재미있습니다. 데이터 분석 워크플로우를 쉽고 시각적으로 생성할 수 있는 다양한 툴박스를 제공합니다.

간단한 데이터 시각화 및 분석을 수행하고 상자 그림, 산점도, 통계 분포 등을 탐색할 수 있습니다. 주황색을 사용하면 계층적 클러스터링, 히트맵, 의사 결정 트리, 선형 예측 및 MDS를 통해 더 깊이 들어갈 수 있습니다.

Orange는 더 나은 속성 선택 및 순위를 통해 다차원 데이터를 2D 시각화로 변환할 수 있습니다. 또한 코딩에 시간을 낭비하지 않고 데이터 분석에 더 집중할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 찾을 수 있습니다.

전 세계의 대학, 학교 및 교육 과정에서 Orange를 사용하여 멋진 제품을 제공합니다. 데이터 마이닝의 개념에 대한 시각적 일러스트레이션 및 실습 교육을 지원합니다. 당신은 또한 당신의 훈련을 더 좋게 만드는 위젯을 받게 될 것입니다.

또한 다양한 추가 기능을 사용하여 외부 소스에서 데이터를 마이닝하고, 자연 처리 및 텍스트 마이닝을 수행하고, 네트워크 분석을 수행하고, 항목 집합을 추론하는 등의 작업을 수행합니다. 또한 분자생물학자와 생물정보학자는 Orange를 사용하여 농축 분석 및 차등 발현을 통해 다양한 유전자의 순위를 지정할 수 있습니다.

SAS

비즈니스를 위한 강력한 데이터 마이닝 소프트웨어인 SAS Enterprise Miner로 귀중한 통찰력을 얻으십시오. 전체 프로세스를 간소화하여 빠른 모델을 개발하고 주요 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

SAS는 더 나은 모델을 개발할 수 있는 여러 도구를 제공합니다. 자체 문서화 및 대화형 프로세스 흐름도를 사용하여 전체 데이터 마이닝 프로세스를 매핑하여 더 나은 결과를 추출할 수 있습니다.

제한된 기술을 가진 주제 전문가와 비즈니스 사용자는 SAS Rapid Predictive Modeler를 통해 자신의 모델을 쉽게 생성할 수 있습니다. 다양한 접근 방식으로 생성된 모델의 평가 및 예측 통계를 비교하여 예측 정확도를 높일 수도 있습니다.

SAS는 모델을 자동으로 배포하고 모든 단계에 대한 스코어링 코드를 생성할 수 있도록 하여 수동 재작성을 제거합니다. 또한 다루기 쉬운 GUI, 일괄 처리, 고급 예측, 설명 모델링, 고성능, 오픈 소스 통합, 클라우드 배포 옵션, 확장 가능한 처리 등을 제공합니다.

큐릭

Qlik Intelligence Platform은 통찰력, 데이터 및 조치 간의 격차를 해소할 수 있습니다. AI 기반의 협업적이고 실행 가능한 실시간 데이터 및 분석 시각화를 제공합니다.

Qlik은 다양한 이기종 메인프레임, SAP, SaaS 및 데이터베이스 애플리케이션에서 수집, 데이터 복제 및 스트리밍을 가속화합니다. 지속적인 업데이트와 함께 ETL 및 디자인 코드 생성을 자동화할 수 있습니다.

플랫폼은 민첩한 클라우드 데이터 웨어하우스를 제공하는 데 드는 비용, 위험 및 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 푸시다운 및 최신 ELT 접근 방식을 사용하여 이기종 구조의 데이터를 변환, 강화, 표준화, 통합 및 결합할 수 있습니다.

또한 Qlik의 코드 없는 클라우드 네이티브 서비스는 Qlik Sense와 SaaS 애플리케이션 간의 워크플로를 간소화하고 자동화하여 통찰력에서 작업을 권장합니다. 또한 자유 형식 탐색 및 검색을 완벽하게 지원하고 상호 작용 기능이 있는 사용하기 쉬운 대시보드를 얻을 수 있습니다.

Qlik은 AI를 활용하여 전체 분석을 지원하므로 더 많은 사용자가 데이터에서 최고의 가치를 얻을 수 있습니다. 개방형 API의 도움으로 운영 애플리케이션에 분석을 포함하고 외부 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.

데이터의 급격한 변화를 발견하면 즉시 관련 조치를 취합니다. 또한 Qlik은 다양한 클라우드 옵션을 통해 로컬 거버넌스 요구 사항과 데이터 위치를 보호할 수 있는 유연한 배포 옵션을 제공합니다.

토가와레의 딸랑이

Rattle은 R을 사용하는 데이터 과학용 그래픽 사용자 인터페이스입니다. Microsoft CRAN 저장소에서 설치할 수 있는 GUI 툴킷, 즉 RGtk2를 사용합니다.

강력한 명령줄 활용도 제공하는 Rattle 소프트웨어의 기능을 알고 있습니다. 그것

• 데이터의 시각적 및 통계적 요약을 보여줍니다.
• 모델링을 위해 동일한 데이터 변환
• 비지도 및 지도 머신 러닝 모델 구축
• 고성능 모델을 그래픽으로 표시
• 배포를 위한 최신 데이터 세트의 점수를 매깁니다.

모든 상호 작용은 R 스크립트로 캡처되며 Rattle 인터페이스와 독립적으로 R에서 다시 실행됩니다. 도구를 배우고 이를 사용하여 R의 기술을 개발할 수 있습니다. 강력한 옵션으로 초기 모델을 구축하는 데 더욱 도움이 됩니다.

Rattle은 무료 오픈 소스 플랫폼이며 해당 코드는 Bitbucket git 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 코드를 자유롭게 검토하고 원하는 목적으로 사용하고 확장할 수 있습니다.

웨카

Weka는 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현하고 데이터를 처리하고 시각화하는 도구를 제공합니다.

실제 세계의 데이터 마이닝 문제에 기계 학습 기술을 적용할 수 있습니다. 간단한 단계를 따릅니다.

• 다양한 관련 없는 필드와 null 값을 포함할 수 있는 필드에서 원시 데이터를 가져옵니다.
• Weka의 데이터 전처리 도구를 사용하여 데이터를 정리하십시오.
• 정리된 데이터를 로컬 저장소에 저장하여 머신 러닝 알고리즘을 적용합니다.
• 기계 학습 유형 또는 모델에 따라 분류, 클러스터링 또는 연결을 포함하여 사용 가능한 옵션에서 선택합니다.
• 워크플로 자동화

Weka에서 제공하는 알고리즘을 자유롭게 선택하고 원하는 매개변수를 설정하여 데이터 세트를 실행할 수 있습니다. Weka 및 데이터 검사를 위한 시각화 도구에서 통계 출력을 얻으십시오.

동일한 데이터 세트에 다양한 모델을 적용하여 모델의 출력을 비교하고 필요한 최상의 것을 선택합니다.

시센스

API 우선 분석 플랫폼인 Sisense는 필요할 때마다 완벽하게 사용자 지정 가능한 화이트 라벨 분석을 제공합니다.

데이터의 힘을 활용하여 구식의 작업 스타일을 혁신하고 비즈니스를 성장시키십시오. 데이터 분석을 위해 온프레미스 및 클라우드에서 데이터를 잠금 해제하고 더 나은 결과를 얻으십시오.

워크플로에서 다단계 작업을 자동화하고 사용자 지정 환경을 만들어 워크플로를 가속화할 수 있습니다. Sisense는 확장성을 향상시키기 위해 기술 파트너십을 통해 확장된 개방형 클라우드 플랫폼을 제공합니다.

또한 AI 기반 분석을 워크플로, 애플리케이션, 제품 및 프로세스에 추가하여 적시에 적절한 장소에서 인텔리전스를 경험하여 느린 흐름을 제거할 수 있습니다.

기술 수준이 무엇이든 Sisense는 모든 사람이 분석을 효과적으로 주입하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 또한 AI 기반 분석을 통해 제품을 차별화하고 소비자에게 권한을 부여하며 새로운 스트림을 생성할 수 있습니다.

아이넷소프트

InetSoft의 Style Intelligence를 사용하면 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다. 데이터베이스 크기에 관계없이 모든 소스의 데이터에 액세스하고 더 쉽고 빠른 분석을 위해 작은 데이터 세트를 처리하는 웹 기반 플랫폼입니다.

이것은 귀하의 비즈니스가 광범위한 데이터 캐시를 통해 제거하고 새로운 시장 조사 도구를 얻을 수 있는 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어 중 하나입니다.

Style Intelligence는 빅 데이터 프로젝트를 처리할 수 있으며 빅 데이터를 용이하게 하는 MapReduce 원칙을 기반으로 하는 독점 데이터 그리드 캐시 기술을 사용하여 설계되었습니다.

아파치 마하우트

Apache Mahout은 데이터 과학자, 통계학자 및 수학자들이 알고리즘을 구현하도록 특별히 설계된 수학 표현이 가능한 Scala DSL 및 분산 선형 대수 프레임워크입니다.

이것은 기계 학습 알고리즘을 만드는 데 도움이 되는 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트입니다. 그것은 다양한 수준에서 많은 일들이 일어나고 있습니다. 추천, 분류 및 클러스터링을 포함하여 널리 사용되는 학습 기술을 구현합니다.

Apache Mahout의 알고리즘은 Hadoop에 작성되었습니다. 따라서 잘 작동하고 Hadoop 라이브러리를 사용하여 클라우드에서 확장합니다. 데이터 마이닝 작업을 위해 바로 사용할 수 있고 사용하기 쉬운 프레임워크를 얻을 수 있습니다. 또한 애플리케이션이 빅 데이터를 빠르고 효과적으로 분석할 수 있습니다.

H2O

H2O를 통해 임상의에게 지능적인 결정을 직접 제공하는 유전자 돌연변이 AI를 받으세요. 병원에서 COVID-19 관련 입원을 추적, 관리 및 예측하는 데 도움이 됩니다.

H2O는 비즈니스의 많은 복잡한 문제를 해결하고 실행 가능한 결과로 혁신적인 아이디어를 가속화합니다. AI가 구축되고 소비되는 방식을 변화시킬 수 있으며 작업을 더 빠르고 쉽게 만드는 AI가 구축되어 있습니다.

또한 H2O는 속도, 투명성 및 정확성을 유지하므로 제한 없이 모델을 구축할 수 있습니다. 현재 결정을 내리기 위해 데이터를 모니터링하여 성능에 따라 워크플로를 간소화합니다.

직관적인 AI AppStore를 사용하면 최종 사용자에게 혁신적인 솔루션을 쉽게 제공할 수 있습니다. 20,000개 이상의 조직에서 데이터 마이닝 기술에 H2O를 사용합니다. 실행 가능한 통찰력, 간소화된 운영, 감소된 위험 및 개인화된 경험을 제공하여 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지금 90일 무료 평가판을 시작하고 AI 클라우드에 대한 실습 경험을 통해 온프레미스 및 클라우드에서 세계적 수준의 애플리케이션과 모델을 구축하십시오.

결론

데이터 마이닝은 의미 있는 정보를 수집하고 비즈니스에 활용하는 효과적인 방법입니다. 운영, 비용을 최적화하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이를 위해 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하고 비즈니스에 대한 훌륭한 통찰력을 계속 얻으십시오.