13 melhores softwares de mineração de dados para pequenas e grandes empresas em 2022

Os dados estão no cerne de algumas das maiores decisões que as empresas modernas tomam, e a mineração de dados é uma técnica eficaz para ajudá-lo a fazer isso.

Toda empresa lida com um volume avassalador de dados, que, quando usados ​​da maneira correta, podem trazer muitos benefícios para sua organização.

É aqui que a mineração de dados é útil.

Ele pode ajudar as empresas a otimizar sua eficiência operacional, reduzir custos e tomar decisões informadas.

E você pode realizar mineração de dados com eficiência usando software de mineração de dados. Isso ajudará a acelerar o processo e economizará o tempo que você pode dedicar à utilização dos dados obtidos.

Vamos falar mais sobre mineração de dados e o melhor software de mineração de dados que você pode experimentar.

O que é Mineração de Dados?

A mineração de dados refere-se a um processo de busca, extração e avaliação de dados. Os dados podem ser padrões gráficos textuais, como caligrafia, figuras literárias e linguísticas, estatísticas, etc.

A mineração de dados originou-se do campo da linguística computacional para o subcampo da ciência da computação, linguística, ciências da arte e estatística matemática.

Ele visa extrair dados usando programas de computador, análises e métodos inteligentes de conjuntos de dados, documentar os resultados da análise e reestruturar essas informações para poder obter insights significativos.

Além da análise de texto, a mineração de dados também envolve gerenciamento de dados, gerenciamento de banco de dados e engenharia de banco de dados. O gerenciamento de dados começa com o pré-processamento de dados, criação de modelos de dados e processamento de dados com inferências estatísticas estritas e não estritas.

Como funciona?

A mineração de dados envolve vários processos, começando com a compreensão dos requisitos de negócios sobre o motivo pelo qual você precisa extrair dados e usá-los.

O processo é dividido em três fases principais – pré-processamento de dados, mineração de dados e validação de resultados.

Pré-processamento de dados

O pré-processamento de dados é necessário para entender as variações nos conjuntos de dados antes que a mineração real possa acontecer.

Como a mineração de dados pode descobrir padrões úteis presentes em conjuntos de dados, seus dados de destino devem ser grandes o suficiente para conter esses padrões. Além disso, esse conjunto de dados deve ser conciso o suficiente para que você possa extrair dados dentro do prazo necessário.

Portanto, antes de começar a minerar dados, você deve reunir um grande volume de conjuntos de dados de destino que podem ser obtidos de um data warehouse. Em seguida, você deve limpar esses dados para remover penugem desnecessária e informações ausentes.

Mineração de dados

Depois de reunir os dados de destino, o processo real de mineração de dados é iniciado. Envolve seis etapas principais – detecção de anomalias, modelagem de dependência, agrupamento, classificação, regressão e sumarização.

• Detecção de anomalias: Isso envolve a identificação de conjuntos de dados irregulares que podem ser úteis ou ter alguns erros neles.
• Modelagem de dependência: Nesta etapa, encontra-se a relação entre as diferentes variáveis. Também é conhecido como aprendizado de regras de associação ou análise de cesta de mercado.
• Clustering: Envolve a descoberta de estruturas e grupos em conjuntos de dados que parecem semelhantes.
• Classificação: Esta é a classificação de dados com base em determinados parâmetros.
• Regressão: Descobre relacionamentos entre conjuntos de dados ou dados para encontrar uma função que possa modelar os dados com o menor erro possível.
• Sumarização: é aqui que você visualiza os dados e gera relatórios para fornecer uma representação compacta e mais significativa dos dados extraídos.

Validação de resultados

Esta é a etapa final da descoberta do conhecimento a partir dos dados coletados para verificar os padrões gerados na mineração de dados.

Nem todos os padrões descobertos por algoritmos de mineração de dados precisam ser válidos. Por isso, esta etapa é fundamental. Isso é feito em um conjunto de dados de teste onde os padrões descobertos são aplicados. Em seguida, a saída do resultado é comparada com a saída desejada.

Se os padrões atendem aos padrões desejados, os padrões aprendidos são interpretados e transformados em conhecimento significativo. Mas se não atender aos padrões, você deve reavaliar os resultados fazendo as alterações necessárias nas etapas de pré-processamento e mineração de dados.

Por que você precisa de mineração de dados?

A mineração de dados é útil para análise de dados e inteligência de negócios para ajudar as empresas a obter um conhecimento mais profundo sobre sua organização, clientes, concorrentes e setor. Alguns dos usos da mineração de dados são:

• Vendas e marketing: as empresas coletam informações sobre seus clientes-alvo para otimizar seus esforços de vendas e marketing, juntamente com produtos e serviços.
• Educação: As instituições educacionais podem usar a mineração de dados para extrair dados dos alunos e usá-los para melhorar a qualidade da educação.
• Detecção de fraude: empresas de SaaS, bancos e outras organizações podem usar a mineração de dados para observar anomalias em sua postura de segurança e evitar ataques cibernéticos.
• Operações: as empresas podem usar a mineração de dados para otimizar suas operações, reduzir custos e tomar decisões informadas.

Agora, vamos falar sobre alguns dos melhores softwares de mineração de dados.

Estúdio RapidMiner

Obtenha uma plataforma abrangente de mineração de dados com automação total e design de fluxo de trabalho visual do RapidMiner Studio. Ele ajuda a automatizar e acelerar o processo de criação de modelos preditivos com a ajuda de uma interface visual de arrastar e soltar.

Você terá mais de 1500 funções e algoritmos que garantem o melhor modelo em cada caso de uso. O RapidMiner Studio oferece modelos pré-criados para manutenção preditiva, rotatividade de clientes, detecção de fraudes e muito mais.

O RapidMiner permite criar conexões de apontar e clicar para data warehouses corporativos, armazenamento em nuvem, mídia social, aplicativos de negócios, data lakes e bancos de dados. Os iniciantes também encontrarão recomendações proativas em cada etapa para prosseguir.

Execute ETL e preparação de dados dentro do banco de dados para manter dados otimizados para análise. Entenda tendências, distribuições e padrões com histogramas, coordenadas paralelas, gráficos de linhas, gráficos de caixa, gráficos de dispersão, etc., para corrigir problemas de qualidade de dados rapidamente, incluindo informações ausentes e discrepâncias.

Elimine o trabalho árduo durante a preparação de dados com RapidMiner Turbo Prep e crie modelos de aprendizado de máquina impactantes e valiosos rapidamente, sem escrever uma única linha de código. Ele irá revelar o desempenho real do modelo antes de ir para a produção.

Além disso, crie fluxos de trabalho de mineração de dados visuais fáceis de explicar e de entender e também implemente modelos contendo código e baseados em código na plataforma.

Integre o RapidMiner com aplicativos existentes como Python e R. Baixe a funcionalidade mais recente fornecida pela comunidade e adicione novos recursos por meio de seu mecanismo de extensão.

Teradata

Experimente dados, insights e resultados com o Teradata Vantage. É uma plataforma multinuvem conectada que unifica tudo para análises corporativas.

A Teradata ajuda a impulsionar seus negócios, permitindo um ecossistema de análise de dados corporativos, inteligência preditiva e entrega de respostas acionáveis. Ele oferece uma abordagem híbrida para atender às demandas de uma empresa moderna.

Essa plataforma multinuvem oferece portabilidade e flexibilidade para implantar em qualquer lugar, como nuvens locais e públicas (Azure, AWS, Google Cloud). As equipes de especialistas da Teradata podem ajudá-lo a aproveitar os dados para otimizar suas operações de negócios e obter um valor impressionante.

Consulte seu inventário com o Teradata em tempo real e certifique-se de que tudo está funcionando e funcionando bem sem se preocupar com o tempo de atividade. Além disso, o Teradata Vantage oferece inúmeras informações para ajudar a construir um negócio de próxima geração.

Além disso, sua escalabilidade multidimensional e de nível empresarial permite dimensionar as dimensões para lidar com suas grandes cargas de trabalho de dados. Avance sua inteligência artificial e aprendizado de máquina para potencializar seus modelos com melhores resultados e qualidade.

Forneça um software sem código seguro e baseado em funções para suas equipes para extrair 100% de dados que podem dar suporte aos principais objetivos do seu negócio. Ele também suporta todos os formatos e tipos de dados, como BSON, Avro, CSV, Parquet, XML e JSON.

O Teradata Vantage não irá surpreendê-lo com custos adicionais. O console intuitivo permite rastrear facilmente o uso de recursos para que você saiba pelo que está pagando.

Minerador de Dados Oracle

O Oracle Data Miner permite que empresas, analistas de dados e cientistas de dados visualizem dados e trabalhem diretamente no banco de dados usando um editor de fluxo de trabalho simples de arrastar e soltar.

O Oracle Data Miner é uma extensão do Oracle SQL Developer que documenta e captura as etapas de fluxos de trabalho analíticos gráficos que os usuários estão realizando para explorar os dados. Além disso, seu fluxo de trabalho é simples e útil para executar metodologias analíticas e compartilhar insights.

Essa plataforma gera scripts PL/SQL e SQL e oferece rapidamente uma API para acelerar a implantação do modelo em toda a empresa. Você também terá uma ferramenta de fluxo de trabalho interativa para criar, avaliar, modificar, compartilhar e implantar metodologias de aprendizado de máquina.

Além disso, você obterá nós gráficos para visualizar dados, como estatísticas resumidas, gráficos de caixa, gráficos de dispersão e histogramas. Vários nós, como nós de transformação, filtro de coluna e construção de modelo, ajudam você a impulsionar seus negócios.

O Oracle Data Miner pode minimizar o tempo entre o desenvolvimento e a implantação do modelo, eliminando a movimentação de dados e preservando a segurança. Ele também capacitará suas equipes, ajudando-as a desenvolver um conjunto diversificado de habilidades usando algoritmos de aprendizado de máquina.

KNIME

Crie e produza mineração de dados com o KNIME, que oferece suporte de ciência de dados de ponta a ponta para seus negócios e aumenta a produtividade.

Você obterá duas ferramentas complementares com uma plataforma de nível empresarial. Você também obterá o KNIME Analytics, que é uma plataforma de código aberto para criar e implantar servidores KNIME comerciais e modelos de ciência de dados.

Além disso, o KNIME é aberto, intuitivo e pode integrar novos desenvolvimentos continuamente para entender e projetar fluxos de trabalho de ciência de dados acessíveis a todos. O servidor KNIME é útil para colaboração em equipe, gerenciamento, implantação e automação.

Se você não é um especialista, o KNIME oferece acesso ao portal da web KNIME. Muitas extensões são projetadas pelo próprio KNIME para que você possa fazer algo mais. Sua comunidade e parceiros também oferecem extensões. O KNIME se integra a projetos de código aberto para que você nunca falte nada.

A plataforma KNIME Analytics está disponível na Amazon AWS e Microsoft Azure. O KNIME pode ajudá-lo a acessar, transformar e mesclar todos os dados e analisá-los usando suas ferramentas preferidas. Ele apoiará seus negócios com amplas práticas de mineração de dados e insights úteis coletados dos dados.

Baixe o KNIME agora e comece a construir seu primeiro fluxo de trabalho.

Laranja

A mineração de dados agora é divertida com a Orange, que fornece visualização de dados de código aberto e aprendizado de máquina. Ele oferece uma caixa de ferramentas diversificada para criar fluxos de trabalho de análise de dados de maneira fácil e visual.

Você pode realizar visualização e análise de dados simples e explorar gráficos de caixa, gráficos de dispersão, distribuições estatísticas, etc. O laranja permite que você se aprofunde com agrupamento hierárquico, mapas de calor, árvore de decisão, projeções lineares e MDS.

Orange pode converter dados multidimensionais em visualização 2D com melhores seleções e classificações de atributos. Você também encontrará uma interface gráfica do usuário para se concentrar mais na análise de dados, em vez de perder tempo na codificação.

Universidades, escolas e cursos de treinamento em todo o mundo usam a Orange para suas ofertas incríveis. Ele suporta ilustrações visuais e treinamento prático de conceitos de mineração de dados. Você também receberá widgets para tornar seu treinamento ainda melhor.

Além disso, use diferentes complementos para extrair dados de fontes externas, realizar processamento natural e mineração de texto, realizar análise de rede, inferir conjuntos de itens e muito mais. Além disso, biólogos moleculares e bioinformáticos podem usar o Orange para classificar vários genes por meio de análise de enriquecimento e expressão diferencial.

SAS

Revele informações valiosas com o SAS Enterprise Miner – um software de mineração de dados robusto para o seu negócio. Ele ajuda você a otimizar todo o processo para desenvolver modelos rápidos e entender os principais relacionamentos.

O SAS oferece várias ferramentas para desenvolver modelos melhores. Usando um diagrama de fluxo de processo interativo e autodocumentado, você pode mapear todo o processo de mineração de dados para extrair melhores resultados.

Especialistas no assunto e usuários de negócios com habilidades limitadas podem facilmente gerar seus próprios modelos por meio do SAS Rapid Predictive Modeler. Você também pode aprimorar sua precisão de previsão comparando avaliações e estatísticas de previsão dos modelos criados com várias abordagens.

O SAS elimina a reescrita manual, permitindo que você implante o modelo automaticamente e gere código de pontuação para todos os estágios. Ele também oferece uma GUI fácil de manusear, processamento em lote, previsões avançadas, modelagem descritiva, alto desempenho, integração de código aberto, opção de implantação em nuvem, processamento escalável e muito mais.

QlikGenericName

As Qlik Intelligence Platforms podem preencher a lacuna entre insights, dados e ações. Ele oferece visualização de dados e análises orientadas por IA, colaborativas, acionáveis ​​e em tempo real.

A Qlik acelera a ingestão, a replicação de dados e o streaming em vários aplicativos heterogêneos de mainframe, SAP, SaaS e banco de dados. Você pode automatizar a geração de código de design e ETL junto com atualizações contínuas.

A plataforma ajudará a reduzir o custo, o risco e o tempo para entregar um data warehouse em nuvem ágil. Você pode usar abordagens push-down e ELT modernas para converter, enriquecer, padronizar, consolidar e unir dados de estruturas heterogêneas.

Além disso, o serviço nativo da nuvem sem código da Qlik simplifica e automatiza seus fluxos de trabalho entre o Qlik Sense e os aplicativos SaaS para recomendar ações a partir dos insights. Você também terá painéis fáceis de usar com interatividade e suporte completo para exploração e pesquisa de forma livre.

A Qlik aproveita a IA para auxiliar análises completas, permitindo que mais usuários obtenham valor extremo dos dados. Com a ajuda de APIs abertas, você tem a chance de incorporar análises em aplicativos operacionais e criar aplicativos externos.

Se você detectar qualquer mudança repentina nos dados, ela solicitará imediatamente a ação relevante. A Qlik também oferece opções flexíveis de implantação para proteger as necessidades de governança local e a localização de dados com as várias opções de nuvem.

Chocalho de Togaware

Rattle é uma interface gráfica de usuário para ciência de dados usando R. Ele utiliza um kit de ferramentas GUI, ou seja, RGtk2, que pode ser instalado a partir do repositório Microsoft CRAN.

Conheça os recursos do software Rattle, que também oferece uma utilização robusta da linha de comando. Isto

• Mostra resumos visuais e estatísticos de dados
• Transforma os mesmos dados para modelagem
• Cria modelos de aprendizado de máquina não supervisionados e supervisionados
• Apresenta modelos de alto desempenho graficamente
• Pontua os conjuntos de dados mais recentes para implantação.

Todas as interações são capturadas como o script R, que é novamente executado em R independentemente com a interface Rattle. Você pode aprender a ferramenta e usá-la para desenvolver seus conjuntos de habilidades no R. Ela o ajudará ainda mais na construção de modelos iniciais com opções poderosas.

Rattle é uma plataforma gratuita e de código aberto e seu código está disponível no repositório git do Bitbucket. Você terá a liberdade de revisar o código, usá-lo para a finalidade desejada e estendê-lo.

Weka

A Weka fornece ferramentas para implementar vários algoritmos de aprendizado de máquina, processar dados e visualizá-los.

Você pode aplicar técnicas de aprendizado de máquina em problemas de mineração de dados no mundo real. Segue passos simples:

• Você obterá dados brutos do campo que podem conter vários campos irrelevantes e valores nulos.
• Use as ferramentas de pré-processamento de dados da Weka para limpar os dados.
• Salve os dados limpos no armazenamento local para aplicar algoritmos de aprendizado de máquina.
• Dependendo do tipo ou modelo de aprendizado de máquina, você selecionará entre as opções disponíveis, incluindo classificar, agrupar ou associar.
• Automatize o fluxo de trabalho

Você tem a liberdade de selecionar qualquer algoritmo fornecido pela Weka e definir os parâmetros desejados para executar o conjunto de dados. Obtenha resultados estatísticos do Weka e uma ferramenta de visualização para inspeção de dados.

Ele aplica vários modelos no mesmo conjunto de dados para comparar as saídas dos modelos e selecionar o melhor que você precisa.

Sisense

A primeira plataforma de análise da API, Sisense, oferece análises totalmente personalizáveis ​​e com rótulo branco sempre que você precisar.

Transforme seu estilo de trabalho antiquado e expanda seus negócios liberando o poder dos dados. Desbloqueie dados do local e da nuvem para análise de dados e obtenha melhores resultados.

Você pode automatizar as ações de várias etapas em seu fluxo de trabalho e criar experiências personalizadas para acelerar os fluxos de trabalho. A Sisense oferece uma plataforma de nuvem aberta que é estendida por meio de parcerias tecnológicas para aprimorar a escalabilidade.

Além disso, você pode adicionar análises baseadas em IA em seus fluxos de trabalho, aplicativos, produtos e processos para experimentar a inteligência no lugar certo na hora certa para eliminar o fluxo lento.

Seja qual for o seu nível de habilidade, o Sisense pode capacitar todos a infundir análises de forma eficaz para tomar melhores decisões de negócios. Você também pode diferenciar os produtos, capacitar seus consumidores e criar novos fluxos com análises baseadas em IA.

InetSoft

O Style Intelligence da InetSoft torna a análise rápida e fácil. É uma plataforma baseada na web que acessa dados de qualquer fonte independentemente do tamanho do banco de dados e lida com pequenos conjuntos de dados para uma análise mais fácil e rápida.

Este é um dos melhores softwares de mineração de dados para o seu negócio eliminar ervas daninhas em uma ampla variedade de caches de dados e obter novas ferramentas de pesquisa de mercado.

O Style Intelligence pode lidar com projetos de big data e é projetado usando uma tecnologia proprietária de cache de grade de dados baseada nos princípios MapReduce que facilitam o Big Data.

Apache Mahout

Apache Mahout é um Scala DSL matematicamente expressivo e uma estrutura de álgebra linear distribuída especialmente projetada para cientistas de dados, estatísticos e matemáticos para implementar seus algoritmos.

Este é um projeto de ciência de dados de código aberto que ajuda na criação de algoritmos de aprendizado de máquina. Tem muitas coisas acontecendo em vários níveis. Ele implementa técnicas de aprendizado populares, incluindo recomendação, classificação e agrupamento.

Os algoritmos do Apache Mahout são escritos no Hadoop. Assim, funciona bem e usa a biblioteca Hadoop para escalar na nuvem. Você obterá uma estrutura pronta e fácil de usar para suas tarefas de mineração de dados. Ele também permite que os aplicativos analisem Big Data de forma rápida e eficaz.

H2O

Obtenha o Gene Mutation AI que traz decisões inteligentes diretamente para os médicos com H2O. Ele ajudará você a rastrear, gerenciar e prever internações relacionadas ao COVID-19 em hospitais.

H2O resolve muitos problemas complexos em seu negócio e acelera ideias inovadoras com resultados acionáveis. Ele pode transformar a maneira como a IA é construída e consumida e possui uma IA integrada que torna o trabalho mais rápido e fácil.

Além disso, o H2O mantém a velocidade, transparência e precisão para que você possa construir modelos sem limitações. Simplifique seus fluxos de trabalho de acordo com o desempenho monitorando os dados para tomar uma decisão atual.

Com uma AppStore de IA intuitiva, você pode fornecer soluções inovadoras facilmente aos usuários finais. Mais de 20.000 organizações usam H2O para tecnologia de mineração de dados. Ele pode ajudar a otimizar suas operações fornecendo insights acionáveis, operações simplificadas, riscos reduzidos e experiências personalizadas.

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Conclusão

A mineração de dados é uma maneira eficaz de coletar informações significativas e colocá-las para uso comercial. Isso ajudará a otimizar suas operações, custos e a tomar melhores decisões de negócios.

Isso, use o melhor software de mineração de dados e continue obtendo insights maravilhosos para o seu negócio.