2022 年适用于小型到大型企业的 13 款最佳数据挖掘软件

已发表: 2022-03-20

数据是现代企业做出的一些最大决策的关键，而数据挖掘是帮助您做到这一点的有效技术。

每个企业都处理大量数据，如果使用得当，可以为您的组织带来很多好处。

这就是数据挖掘有用的地方。

它可以帮助企业优化运营效率、降低成本并做出明智的决策。

您可以使用数据挖掘软件高效地执行数据挖掘。 这将有助于加快流程并节省您可以专注于利用获得的数据的时间。

让我们更多地谈论数据挖掘以及您可以尝试的最佳数据挖掘软件。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指数据搜索、提取和评估的过程。 数据可以是文字图形模式，例如书法、文学和语言数字、统计数据等。

数据挖掘起源于计算机语言学领域到计算机科学、语言学、艺术科学和数理统计的子领域。

它旨在使用计算机程序、分析和智能方法从数据集中提取数据，记录分析结果，并对这些信息进行重组，以便能够获得有意义的见解。

除了文本分析，数据挖掘还涉及数据管理、数据库管理和数据库工程。 数据管理从数据预处理开始，创建数据模型，并通过严格和非严格的统计推断进行数据处理。

它是如何工作的？

数据挖掘涉及各种过程，首先是了解业务需求，了解为什么需要提取和使用数据。

该过程分为三个主要阶段——数据预处理、数据挖掘和结果验证。

数据预处理

数据预处理对于在实际挖掘发生之前了解数据集的变化是必要的。

由于数据挖掘可以发现数据集中存在的有用模式，因此您的目标数据必须足够大以包含此类模式。 此外，该数据集必须足够简洁，以便您可以在所需的时间范围内挖掘数据。

因此，在开始挖掘数据之前，您必须组装大量可以从数据仓库获取的目标数据集。 接下来，您必须清理该数据以删除不必要的绒毛和丢失的信息。

数据挖掘

组装好目标数据后，数据挖掘的实际过程就开始了。 它涉及六个主要步骤——异常检测、依赖建模、聚类、分类、回归和总结。

  • 异常检测：这涉及识别可能有用或其中有一些错误的不规则数据集。
  • 依赖建模：在这个阶段，找到不同变量之间的关系。 它也被称为关联规则学习或购物篮分析。
  • 聚类：它涉及发现数据集中看起来相似的结构和组。
  • 分类：这是根据某些参数对数据进行分类。
  • 回归：它发现数据集或数据之间的关系，以便找到可以以尽可能少的错误对数据进行建模的函数。
  • 摘要：您可以在此处可视化数据并生成报告，以提供提取数据的紧凑、更有意义的表示。

结果验证

这是从收集的数据中发现知识以验证数据挖掘中生成的模式的最后一步。

并非数据挖掘算法发现的所有模式都必须是有效的。 因此，这一步至关重要。 它是在应用发现的模式的测试数据集上完成的。 接下来，将结果输出与所需输出进行比较。

如果模式符合所需的标准，则学习的模式将被解释并转化为有意义的知识。 但如果它不符合标准，您必须通过在预处理和数据挖掘阶段进行所需的更改来重新评估结果。

为什么需要数据挖掘？

数据挖掘对于数据分析和商业智能很有用，可以帮助企业更深入地了解他们的组织、客户、竞争对手和行业。 数据挖掘的一些用途是：

  • 销售和营销：企业收集有关其目标客户的信息，以优化他们的销售和营销工作以及产品和服务。
  • 教育：教育机构可以使用数据挖掘来提取学生数据，并用它来提高教育质量。
  • 欺诈检测： SaaS 企业、银行和其他组织可以使用数据挖掘来观察其安全状况中的异常情况并防止网络攻击。
  • 运营：企业可以使用数据挖掘来优化运营、降低成本并做出明智的决策。

现在，让我们谈谈一些最好的数据挖掘软件。

RapidMiner 工作室

从 RapidMiner Studio 获得具有全自动化和可视化工作流程设计的综合数据挖掘平台。 它借助拖放可视化界面帮助自动化和加速预测模型创建过程。

您将获得 1500 多种函数和算法，以确保在每个用例中都获得最佳模型。 RapidMiner Studio 为预测性维护、客户流失、欺诈检测等提供预建模板。

RapidMiner 允许您创建指向企业数据仓库、云存储、社交媒体、业务应用程序、数据湖和数据库的点击连接。 初学者还将在每个步骤中找到主动建议以继续进行。

在数据库中运行 ETL 和数据准备，以维护优化的数据以进行分析。 通过直方图、平行坐标、折线图、箱线图、散点图等了解趋势、分布和模式，快速修复数据质量问题，包括缺失信息和异常值。

使用 RapidMiner Turbo Prep 消除数据准备期间的繁重工作，无需编写任何代码即可快速创建有影响力且有价值的机器学习模型。 它将在投入生产之前揭示模型的真实性能。

此外，创建易于解释和易于理解的可视化数据挖掘工作流，并将包含代码和基于代码的模型部署到平台中。

将 RapidMiner 与 Python 和 R 等现有应用程序集成。下载社区提供的最新功能并通过其扩展机制添加新功能。

太极数据

使用 Teradata Vantage 体验数据、洞察力和结果。 它是一个连接的多云平台，可以统一企业分析的所有内容。

Teradata 通过允许企业数据分析生态系统、预测智能和提供可操作的答案来帮助推动您的业务向前发展。 它提供了一种混合方法来满足现代企业的需求。

这个多云平台为您提供了在任何地方部署的可移植性和灵活性，例如本地和公共云（Azure、AWS、谷歌云）。 Teradata 的专家团队可以帮助您利用数据来优化您的业务运营并实现惊人的价值。

使用 Teradata 实时查询您的库存，确保一切正常运行，无需担心正常运行时间。 此外，Teradata Vantage 提供了无数智能来帮助建立下一代业务。

此外，它的多维和企业级可扩展性允许您扩展维度以处理海量数据工作负载。 推进您的人工智能和机器学习，为您的模型提供更好的结果和质量。

为您的团队提供基于角色的安全无代码软件，以获取 100% 的数据，以支持您的业务关键目标。 它还支持所有数据格式和类型，例如 BSON、Avro、CSV、Parquet、XML 和 JSON。

Teradata Vantage 不会因额外费用而让您感到惊讶。 直观的控制台可让您轻松跟踪资源使用情况，以便了解您所支付的费用。

甲骨文数据挖掘器

Oracle Data Miner 使企业、数据分析师和数据科学家能够通过使用简单的拖放工作流编辑器来查看数据并直接在数据库中工作。

Oracle Data Miner 是 Oracle SQL Developer 的一个扩展，它记录和捕获用户为探索数据而采取的图形分析工作流步骤。 此外，它的工作流程简单实用，可用于执行分析方法和分享见解。

该平台生成 PL/SQL 和 SQL 脚本，并快速提供 API 以加速整个企业的模型部署。 您还将获得一个交互式工作流工具来创建、评估、修改、共享和部署机器学习方法。

此外，您将获得图形节点来查看数据，例如汇总统计、箱线图、散点图和直方图。 各种节点，如转换、列过滤器和模型构建节点，可帮助您推动业务发展。

Oracle Data Miner 可以通过消除数据移动和保护安全性来最大限度地缩短模型开发和部署之间的时间。 它还将通过帮助您的团队使用机器学习算法开发多样化的技能来增强您的团队能力。

刀

使用 KNIME 创建和生成数据挖掘，为您的业务提供端到端的数据科学支持并提高生产力。

您将通过一个企业级平台获得两种互补的工具。 您还将获得 KNIME Analytics，这是一个用于创建和部署商业 KNIME 服务器和数据科学模型的开源平台。

此外，KNIME 是开放的、直观的，并且可以不断地整合新的发展来理解和设计每个人都可以访问的数据科学工作流程。 KNIME 服务器对于团队协作、管理、部署和自动化很有用。

如果您不是专家，KNIME 提供对 KNIME 门户网站的访问。 许多扩展是由 KNIME 自己设计的，因此您可以做更多的事情。 它的社区和合作伙伴也提供扩展。 KNIME 与开源项目集成，因此您永远不会缺少任何东西。

KNIME 分析平台可在 Amazon AWS 和 Microsoft Azure 上使用。 KNIME 可以帮助您访问、转换和合并所有数据，并使用您喜欢的工具对其进行分析。 它将通过广泛的数据挖掘实践和从数据中收集的有用见解来支持您的业务。

立即下载 KNIME 并开始构建您的第一个工作流程。

橙子

数据挖掘现在很有趣，Orange 提供了开源数据可视化和机器学习。 它提供了一个多样化的工具箱，可以轻松、直观地创建数据分析工作流程。

您可以执行简单的数据可视化和分析，并探索箱线图、散点图、统计分布等。Orange 允许您通过层次聚类、热图、决策树、线性投影和 MDS 进行更深入的研究。

Orange 可以将多维数据转换为 2D 可视化，具有更好的属性选择和排名。 您还将找到一个图形用户界面，以便更多地关注数据分析，而不是在编码上浪费时间。

全球的大学、学校和培训课程都使用 Orange 来提供出色的产品。 它支持视觉插图和数据挖掘概念的动手训练。 您还将获得一些小部件，以使您的训练更好。

此外，使用不同的插件从外部来源挖掘数据、执行自然处理和文本挖掘、执行网络分析、推断项集等。 此外，分子生物学家和生物信息学家可以使用 Orange 通过富集分析和差异表达对各种基因进行排序。

SAS

使用 SAS Enterprise Miner（一款适用于您的业务的强大数据挖掘软件）揭示有价值的见解。 它可以帮助您简化整个过程以开发快速模型并了解关键关系。

SAS 提供多种工具来开发更好的模型。 使用自记录和交互式流程图，您可以映射整个数据挖掘过程以提取更好的结果。

技能有限的主题专家和业务用户可以通过 SAS Rapid Predictive Modeler 轻松生成自己的模型。 您还可以通过比较使用各种方法创建的模型的评估和预测统计数据来提高预测准确性。

SAS 允许您自动部署模型并为所有阶段生成评分代码，从而消除了手动重写。 它还提供易于处理的 GUI、批处理、高级预测、描述性建模、高性能、开源集成、云部署选项、可扩展处理等。

Qlik

Qlik Intelligence Platforms 可以弥合洞察力、数据和行动之间的差距。 它为您提供 AI 驱动的、协作的、可操作的、实时的数据和分析可视化。

Qlik 可加速跨各种异构大型机、SAP、SaaS 和数据库应用程序的摄取、数据复制和流式传输。 您可以自动化 ETL 和设计代码生成以及持续更新。

该平台将有助于降低交付敏捷云数据仓库的成本、风险和时间。 您可以使用下推式和现代 ELT 方法来转换、丰富、标准化、整合和连接来自异构结构的数据。

此外，Qlik 的无代码云原生服务简化并自动化您在 Qlik Sense 和 SaaS 应用程序之间的工作流程，以根据洞察力推荐行动。 您还将获得易于使用的仪表板，具有交互性并完全支持自由形式的探索和搜索。

Qlik 利用 AI 辅助整体分析，让更多用户从数据中获得极致价值。 在开放 API 的帮助下，您有机会将分析嵌入到运营应用程序中并创建外部应用程序。

如果您发现数据有任何突然变化，它会立即提示相关操作。 Qlik 还提供灵活的部署选项，通过多种云选项保护本地治理需求和数据位置。

Togaware的拨浪鼓

Rattle 是一个使用 R 进行数据科学的图形用户界面。它使用一个 GUI 工具包，即 RGtk2，可以从 Microsoft CRAN 存储库安装。

了解 Rattle 软件的功能，该软件还提供强大的命令行利用率。 它

  • 显示数据的可视化和统计摘要
  • 转换相同的数据进行建模
  • 构建无监督和监督机器学习模型
  • 以图形方式呈现高性能模型
  • 为部署的最新数据集评分。

所有交互都被捕获为 R 脚本，该脚本再次在 R 中使用 Rattle 界面独立执行。 您可以学习该工具并使用它来开发您在 R 中的技能。它将进一步帮助您构建具有强大选项的初始模型。

Rattle 是一个免费的开源平台，其代码可在 Bitbucket git 存储库中找到。 您将可以自由地查看代码、将其用于您想要的目的并对其进行扩展。

维卡

Weka 提供工具来实现各种机器学习算法、处理数据并将其可视化。

您可以将机器学习技术应用于现实世界中的数据挖掘问题。 它遵循简单的步骤：

  • 您将从可能包含各种不相关字段和空值的字段中获取原始数据。
  • 使用 Weka 的数据预处理工具来清理数据。
  • 将清理后的数据保存在本地存储中以应用机器学习算法。
  • 根据机器学习类型或模型，您将从可用选项中进行选择，包括分类、集群或关联。
  • 自动化工作流程

您可以自由选择 Weka 提供的任何算法并设置所需的参数来运行数据集。 从 Weka 和用于数据检查的可视化工具获取统计输出。

它在同一数据集上应用各种模型来比较模型的输出并选择您需要的最佳模型。

思感

API 优先的分析平台 Sisense 可在您需要时提供完全可定制的白标分析。

通过释放数据的力量转变您的老式工作方式并发展您的业务。 从本地和云端解锁数据以进行数据分析并获得更好的结果。

您可以自动化工作流程中的多步骤操作，并创建自定义体验以加速工作流程。 Sisense 提供了一个开放的云平台，该平台通过技术合作伙伴关系进行扩展，以增强可扩展性。

此外，您可以将 AI 支持的分析添加到您的工作流、应用程序、产品和流程中，以便在正确的时间在正确的位置体验智能，从而消除缓慢的流程。

无论您的技能水平如何，Sisense 都可以帮助每个人有效地进行分析，从而做出更好的业务决策。 您还可以通过 AI 支持的分析来区分产品、赋予消费者权力并创建新的流。

网软

InetSoft 的 Style Intelligence 使分析变得快速而简单。 它是一个基于 Web 的平台，无论数据库大小如何，都可以访问任何来源的数据，并处理小型数据集，以便更轻松、更快速地进行分析。

这是您的企业最好的数据挖掘软件之一，可以清除各种数据缓存并获得新的市场研究工具。

Style Intelligence 可以处理大数据项目，并使用基于 MapReduce 原则的专有数据网格缓存技术设计，以促进大数据。

Apache Mahout

Apache Mahout 是一个数学表现力强的 Scala DSL 和分布式线性代数框架，专为数据科学家、统计学家和数学家设计，以实现他们的算法。

这是一个开源数据科学项目，有助于创建机器学习算法。 它在各个层面上发生了很多事情。 它实现了流行的学习技术，包括推荐、分类和聚类。

Apache Mahout 的算法是在 Hadoop 上编写的。 因此，它运行良好并使用 Hadoop 库在云中进行扩展。 您将为您的数据挖掘任务获得一个现成且易于使用的框架。 它还允许应用程序快速有效地分析大数据。

水

获取 Gene Mutation AI，通过 H2O 直接为临床医生带来智能决策。 它将帮助您跟踪、管理和预测与 COVID-19 相关的医院入院情况。

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此外，H2O 保持速度、透明度和准确性，因此您可以不受任何限制地构建模型。 通过监控数据以做出当前决策，根据性能简化您的工作流程。

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结论

数据挖掘是收集有意义的信息并将其用于您的业务用途的有效方式。 它将有助于优化您的运营和成本，并帮助您做出更好的业务决策。

这一点，使用最好的数据挖掘软件，并不断为您的业务获得精彩的见解。