Data Mining ist eine Welt für sich, weshalb es leicht sehr verwirrend werden kann. Es gibt eine unglaubliche Anzahl von Data-Mining-Tools auf dem Markt erhältlich. Während einige jedoch möglicherweise besser für das Data Mining in Big Data geeignet sind, zeichnen sich andere durch ihre Datenvisualisierungsfunktionen aus.
Wie in diesem Artikel erklärt, geht es beim Data Mining darum, Muster in Daten zu entdecken und Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Einfach ausgedrückt handelt es sich um den Prozess der Umwandlung riesiger Datenmengen in relevante Informationen. Es nützt nicht viel, riesige Datenmengen zu haben, wenn wir nicht wirklich wissen, was das bedeutet.
Dieser Prozess umfasst andere Bereiche wie maschinelles Lernen, Datenbanksysteme, und Statistiken. Darüber hinaus können die Data-Mining-Funktionen von Datenbereinigung bis hin zu künstlicher Intelligenz, Datenanalyse, Regression, Clustern usw. Daher werden viele Tools entwickelt und aktualisiert, um diese Funktionen zu erfüllen und sicherzustellen, dass Qualität großer Datensätze (da schlechte Datenqualität zu schlechten und irrelevanten Erkenntnissen führt). In diesem Artikel sollen die besten Optionen für jede Funktion und jeden Kontext erläutert werden. Lesen Sie weiter, um unsere 21 besten Mining-Tools herauszufinden!
Data Mining ist ein Prozess, der Statistik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen umfasst. Durch den Einsatz intelligenter Methoden extrahiert dieser Prozess Informationen aus Daten und macht sie so umfassend und interpretierbar. Der Prozess des Data Mining ermöglicht es, Muster und Beziehungen innerhalb von Datensätzen zu entdecken sowie Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen..
Technologische Fortschritte haben zu einer schnelleren und einfacheren automatisierten Datenanalyse beigetragen. Je größer und komplexer die Datensätze sind, desto höher sind die Chancen, relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Identifizierung und das Verständnis aussagekräftiger Daten können Unternehmen wertvolle Informationen sinnvoll nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die vorgeschlagenen Ziele zu erreichen.
Data Mining kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, z. B. für Marktsegmentierung, Trendanalyse, Betrugserkennung, Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Bildung, Finanzanalyse usw. Der Prozess des Data Mining kann je nach Ansatz der einzelnen Organisationen in mehrere Schritte unterteilt werden, umfasst jedoch im Allgemeinen die folgenden fünf Schritte:
Data Warehouse ist der Prozess der Erfassung und Verwaltung von Daten. Es speichert Daten aus verschiedenen Quellen in einem Repository und ist besonders vorteilhaft für betriebliche Geschäftssysteme (z. B. CRM-Systeme). Dieser Prozess findet vor dem Data Mining statt, da bei diesem Prozess Datenmuster und relevante Informationen aus den gespeicherten Daten erkannt werden.
Zu den Vorteilen von Data Warehouse gehören: Verbesserung der Datenqualität in Quellsystemen, Schutz der Daten vor Aktualisierungen des Quellsystems, Fähigkeit, mehrere Datenquellen zu integrieren, und Datenoptimierung.
Wie bereits erwähnt, ist Data Mining ein äußerst nützlicher und nützlicher Prozess, der Unternehmen bei der Entwicklung unterstützen kann. Strategien auf der Grundlage relevanter Dateneinblicke. Data Mining erstreckt sich über viele Branchen (wie Versicherungen, Banken, Bildung, Medien, Technologie, Fertigung usw.) und steht im Mittelpunkt der analytischen Bemühungen.
Der Prozess des Data Mining kann aus verschiedenen Techniken bestehen. Zu den am weitesten verbreiteten gehören Regressionsanalyse (prädiktiv), Erkennung von Zuordnungsregeln (beschreibend), Clustering (beschreibend) und Einstufung (prädiktiv). Bei der Entwicklung einer Analyse kann es von Vorteil sein, über zusätzliche Kenntnisse verschiedener Data-Mining-Tools zu verfügen. Beachten Sie jedoch, dass diese Tools aufgrund der unterschiedlichen Algorithmen, die in ihrem Design verwendet wurden, unterschiedliche Betriebsweisen haben.
Die wachsende Bedeutung von Data Mining in einer Vielzahl von Bereichen führte zur kontinuierlichen Einführung neuer Tools und Software-Upgrades auf den Markt. Folglich wird die Auswahl der richtigen Software zu einer zweifelhaften und komplexen Aufgabe. Bevor Sie überstürzte Entscheidungen treffen, ist es daher wichtig, die Geschäfts- oder Forschungsanforderungen zu berücksichtigen.
Dieser Artikel sammelte die Die 21 besten Data-Mining-Tools, die nach sieben Kategorien unterteilt sind:
Beachten Sie, dass einige dieser Tools möglicherweise zu mehr als einer Kategorie gehören. Unsere Auswahl wurde nach der Kategorie getroffen, in der jedes Tool am meisten hervorsticht. Obwohl Amazon EMR beispielsweise zu Cloud-basierten Lösungen gehört, ist es gleichzeitig ein hervorragendes Tool für den Umgang mit Big Data. Bevor wir zu den eigentlichen Tools übergehen, nutzen wir außerdem die Gelegenheit, um kurz den Unterschied zwischen den beiden beliebtesten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft zu erläutern: R und Python. Obwohl beide Sprachen für die meisten datenwissenschaftlichen Aufgaben geeignet sind, kann es (besonders am Anfang) schwierig sein, zwischen beiden zu wählen.
Python und R gehören zu den am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Datenwissenschaft. Eine ist nicht unbedingt besser als die andere, da beide Optionen ihre Stärken und Schwächen haben. Auf der einen Seite R wurde unter Berücksichtigung statistischer Analysen entwickelt; andererseits Python bietet einen allgemeineren Ansatz für die Datenwissenschaft. Darüber hinaus konzentriert sich R stärker auf die Datenanalyse und ist flexibler, wenn es darum geht, verfügbare Bibliotheken zu verwenden. Im Gegensatz dazu ist Pythons primäres Ziel die Bereitstellung und Produktion, und es ermöglicht die Erstellung von Modellen von Grund auf. Nicht zuletzt ist R oft integriert, um lokal ausgeführt zu werden, und Python ist in Apps integriert. Trotz ihrer Unterschiede können beide Sprachen große Datenmengen verarbeiten und verfügen über einen großen Stapel von Bibliotheken.
SPSS, SAS, Oracle Data Mining und R sind Data-Mining-Tools, deren Schwerpunkt hauptsächlich auf der statistischen Seite liegt und nicht auf dem allgemeineren Data-Mining-Ansatz, dem Python (zum Beispiel) folgt. Im Gegensatz zu den anderen Statistikprogrammen ist R jedoch keine kommerzielle integrierte Lösung. Stattdessen ist es Open Source.
1. IBM SPSS
SPSS ist einer der meisten beliebte Statistik-Softwareplattformen. SPSS stand früher für Statistisches Paket für die Sozialwissenschaften, was auf den ursprünglichen Markt hinweist (die Bereiche Soziologie, Psychologie, Geografie, Wirtschaftswissenschaften usw.). IBM erwarb die Software jedoch 2009, und später, im Jahr 2015, begann SPSS, für Statistical Product and Service Solutions zu stehen. Die fortschrittlichen Funktionen der Software bieten eine breite Bibliothek von Algorithmen für maschinelles Lernen, statistische Analysen (deskriptiv, Regression, Clustering usw.), Textanalysen, Integration mit Big Data usw. Darüber hinaus ermöglicht SPPS dem Benutzer, seine SPSS-Syntax mit Python und R durch die Verwendung spezieller Erweiterungen zu verbessern.
2. ODER
R ist ein Programmiersprache und eine Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es ist kompatibel mit UNIX-Plattformen, FreeBSD-, Linux-, MacOS- und Windows-Betriebssystemen. Das kostenlose Software kann eine Vielzahl statistischer Analysen durchführen, z. B. Zeitreihenanalysen, Clustering sowie lineare und nichtlineare Modellierung. Darüber hinaus ist es auch definiert als Umgebung für statistisches Rechnen da es so konzipiert ist, dass es ein kohärentes System bietet und hervorragende Data-Mining-Pakete bietet. Insgesamt R ist ein großartiges und sehr vollständiges Tool, das zusätzlich grafische Funktionen für die Datenanalyse und eine umfangreiche Sammlung von Zwischentools bietet. Es ist eine Open-Source-Lösung für Statistiksoftware wie SAS und IBM SPSS.
3. SAS
SAS steht für Statistisches Analysesystem. Dieses Tool ist eine hervorragende Option für Tex-Bergbau, Optimierung und Data Mining. Es bietet zahlreiche Methoden und Techniken zur Erfüllung verschiedener analytischer Fähigkeiten, mit denen die Bedürfnisse und Ziele der Organisation bewertet werden. Es umfasst deskriptive Modellierung (hilfreich bei der Kategorisierung und Profilierung von Kunden), prädiktive Modellierung (praktisch, um unbekannte Ergebnisse vorherzusagen) und präskriptive Modellierung (nützlich zum Analysieren, Filtern und Transformieren unstrukturierter Daten — wie E-Mails, Kommentarfelder, Bücher usw.). Darüber hinaus ist es verteilt Architektur der Speicherverarbeitung macht es auch hochgradig skalierbar.
4. Oracle Data Mining
Oracle Data Mining (ODB) ist Teil von Oracle Advanced Analytics. Dieses Data-Mining-Tool bietet außergewöhnliche Algorithmen zur Datenprognose für Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziation, Attributbedeutung und andere spezialisierte Analysen. Diese Eigenschaften ermöglichen ODB um wertvolle Dateneinblicke und genaue Vorhersagen abzurufen. Darüber hinaus umfasst Oracle Data Mining programmatische Schnittstellen für SQL, PL/SQL, R und Java.
5. KNIME
KNIME steht für Konstanz Information Miner. Die Software folgt einer Open-Source-Philosophie und wurde erstmals 2006 veröffentlicht. In den letzten Jahren wurde es oft als führende Software für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Plattformen, die in vielen Branchen wie Banken, Biowissenschaften, Verlagen und Beratungsunternehmen eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet es sowohl vor Ort als auch vor Ort Wolke Konnektoren, die das Verschieben von Daten zwischen Umgebungen erleichtern. Obwohl KNIME implementiert ist in Java, die Software bietet auch Knoten, damit Benutzer sie ausführen können Rubin, Python und R.
6. Rapid Miner
Schneller Miner ist ein Open-Source-Data-Mining-Tool mit nahtloser Integration in R und Python. Es bietet fortschrittliche Analysen, indem es zahlreiche Produkte zur Entwicklung neuer Data-Mining-Prozesse anbietet. Außerdem verfügt es über eines der besten prädiktiven Analysesysteme. Dieses Open-Source-Programm ist in Java geschrieben und kann mit WEKA und R-tool integriert werden. Zu den wertvollsten Funktionen gehören: Remote-Analyseverarbeitung; Erstellung und Validierung von Prognosemodellen; mehrere verfügbare Datenverwaltungsmethoden; integrierte Vorlagen und wiederholbare Workflows; Filtern, Zusammenführen und Zusammenführen von Daten.
7. Orange
Orange ist ein Python-basiert Open-Source-Data-Mining-Software. Es ist ein großartiges Tool für Anfänger im Bereich Data Mining, aber auch für Experten. Zusätzlich zu seinen Data-Mining-Funktionen unterstützt Orange auch Algorithmen für maschinelles Lernen für Datenmodellierung, Regression, Clustering, Vorverarbeitung usw. Darüber hinaus bietet Orange eine visuelle Programmierumgebung und die Möglichkeit, Widgets und Links per Drag-and-Drop zu ziehen.
Große Datenmengen bezieht sich auf eine riesige Datenmenge, die strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein kann. Es deckt die fünf V-Merkmale ab: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Richtigkeit und Wert. Big Data umfasst in der Regel mehrere Terabyte oder Petabyte an Daten. Aufgrund ihrer Komplexität kann es schwierig (um nicht zu sagen unmöglich) sein, Daten auf einem einzigen Computer zu verarbeiten. Daher können die richtige Software und der richtige Datenspeicher äußerst hilfreich sein, um Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen. In Bezug auf Data-Mining-Lösungen für Big Data sind dies unsere wichtigsten Optionen:
8. Apache Spark
Apache Spark zeichnet sich durch seine einfache Bedienung beim Umgang mit Big Data aus und ist eines der beliebtesten Tools. Es verfügt über mehrere Schnittstellen in Java, Python (Pyspark), R (SparkR), SQL, Scala und Angebote über achtzig hochrangige Betreiber, wodurch es möglich ist, Code schneller zu schreiben. Außerdem wird dieses Tool durch mehrere Bibliotheken wie SQL und DataFrames, Spark Streaming, GrpAHX und MLLib ergänzt. Apache Spark macht auch wegen seiner bewundernswerten Leistung auf sich aufmerksam und bietet schnelle Datenverarbeitung und Datenstreaming plattform.
9. Hadoop MapReduce
Hadoop ist eine Sammlung von Open-Source-Tools, die große Datenmengen und andere Rechenprobleme lösen. Obwohl Hadoop geschrieben ist Java, jede Programmiersprache kann mit Hadoop Streaming verwendet werden. MapReduce ist ein Hadoop Implementierung und ein Programmiermodell. Es ist eine weit verbreitete Lösung für die Ausführung komplexer Data-Mining auf Big Data. Einfach ausgedrückt, ermöglicht es Benutzern, Funktionen abzubilden und zu reduzieren, die normalerweise in der funktionalen Programmierung verwendet werden. Dieses Tool kann große Verbindungsoperationen für riesige Datensätze ausführen. Darüber hinaus bietet Hadoop verschiedene Anwendungen wie die Analyse von Benutzeraktivitäten, unstrukturierte Datenverarbeitung, Protokollanalyse, Text Mining usw.
10. Qlik
Qlik ist eine Plattform, die sich mit einem skalierbaren und flexiblen Ansatz mit Analytik und Data Mining befasst. Sie verfügt über eine einfach zu bedienende Drag-and-Drop-Oberfläche und reagiert sofort auf Änderungen und Interaktionen. Darüber hinaus unterstützt Qlik mehrere Datenquellen und nahtlose Integrationen mit verschiedenen Anwendungsformaten, entweder über Konnektoren und Erweiterungen, integrierte Apps oder API-Sets. Es ist auch ein hervorragendes Tool für den Austausch relevanter Analysen über einen zentralen Hub.
11. Scikit-Learn
Scikit-Learn ist ein kostenloses Software-Tool für maschinelles Lernen in Python, bietet herausragende Data-Mining-Funktionen und Datenanalysen. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Vorverarbeitung, Modellauswahl und Dimensionsreduzierung.
12. Rassel (R)
Rassel wurde entwickelt in der R Programmiersprache und ist mit den Betriebssystemen macOS, Windows und Linux kompatibel. Es wird hauptsächlich verwendet für Handelsunternehmen und Unternehmen, sowie für Gelehrte Zwecke (insbesondere in den Vereinigten Staaten und Australien). Die Rechenleistung von R ermöglicht es dieser Software, Funktionen wie Clustering, Datenvisualisierung, Modellierung und andere statistische Analysen bereitzustellen.
13. Pandas (Python)
Für Data Mining in Python Pandas ist auch ein weithin bekanntes Open-Source-Tool. Es ist eine Bibliothek, die sich durch die Arbeit mit Datenanalyse und -verwaltung auszeichnet Datenstrukturen.
14. H3O
H3O ist eine Open-Source-Data-Mining-Software, die hauptsächlich von Organisationen zur Analyse von Daten verwendet wird, die in Cloud-Infrastruktur. Dieses Tool ist geschrieben in R Sprache, ist aber auch kompatibel mit Python für Gebäudemodelle. Einer der größten Vorteile ist, dass H3O aufgrund der Sprachunterstützung von Java eine schnelle und einfache Bereitstellung in der Produktion ermöglicht.
Cloud-basierte Lösungen werden für Data Mining zunehmend notwendig. Die Implementierung von Data-Mining-Techniken über die Cloud ermöglicht es Benutzern, wichtige Informationen aus virtuell integrierten Data Warehouses abzurufen, wodurch die Speicher- und Infrastrukturkosten gesenkt werden.
15. Amazon EMR
Amazon EMR ist eine Cloud-Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen. Benutzer nutzen dieses Tool nicht nur für Data Mining aber auch zur Ausführung anderer datenwissenschaftlicher Aufgaben wie Webindizierung, Logdateianalyse, Finanzanalyse, maschinelles Lernen usw. Diese Plattform verwendet eine Vielzahl von Open-Source-Lösungen (z. B. Apache Spark und Apache Flink) und erleichtert die Skalierbarkeit in Big-Data-Umgebungen durch Automatisieren von Aufgaben (z. B. Tuning von Clustern).
16. Azurblau ML
Azurblau ML ist eine Cloud-basierte Umgebung wie geschaffen für Gebäude, Ausbildung und Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen. Für das Data Mining kann Azure ML prädiktive Analysen durchführen und es Benutzern ermöglicht, Datenmengen von der Cloud-Plattform aus zu berechnen und zu bearbeiten.
17. Google AI-Plattform
Ähnlich wie Amazon EMR und Azure ML Google KI-Plattform ist auch cloudbasiert. Diese Plattform bietet eine der größte Stacks für maschinelles Lernen. Die Google AI Platform umfasst mehrere Datenbanken, Bibliotheken für maschinelles Lernen und andere Tools, die Benutzer in der Cloud verwenden können, um Data-Mining und andere datenwissenschaftliche Funktionen auszuführen.
Neuronale Netze bestehen aus der Assimilation von Daten auf die Art und Weise, wie Das menschliche Gehirn verarbeitet Informationen. Mit anderen Worten, unser Gehirn hat Millionen von Zellen (Neuronen), die externe Informationen verarbeiten und anschließend eine Ausgabe erzeugen. Neuronale Netze folgen demselben Prinzip und können für das Data Mining verwendet werden, indem Rohdaten in relevante Informationen umgewandelt werden.
18. PyTorch
Pytorch ist ein Python-Paket und ein Deep-Learning-Framework, das auf der Torch-Bibliothek basiert. Es wurde ursprünglich vom AI Research Lab (FAIR) von Facebook entwickelt und ist aufgrund seiner Funktion für tiefe neuronale Netzwerke ein sehr bekanntes Tool in der Datenwissenschaft. Es ermöglicht Benutzern, die Data-Mining-Schritte durchzuführen, um eine zu programmieren gesamtes neuronales Netzwerk: Daten laden, Daten vorverarbeiten, ein Modell definieren, trainieren und auswerten. Und mit einem starken GPU-Beschleunigung, Torch ermöglicht eine schnelle Array-Berechnung. Vor Kurzem, im September 2020, wurde diese Bibliothek R. Das Torch for R-Ökosystem umfasst Torch, Torchvision, Torchaudio und andere Erweiterungen.
19. Tensorfluss
Ähnlich wie PyTorch TensorFlow ist auch eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die das Google Brain Team ursprünglich entwickelt hat. Sie kann zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen verwendet werden und hat einen hohen Fokus auf tiefe neuronale Netze. Zusätzlich zu einem flexiblen Ökosystem von Tools, TensorFlow bietet auch andere Bibliotheken und hat eine weit verbreitete Gemeinschaft wo Entwickler Fragen stellen und teilen können. Obwohl es sich um eine Python-Bibliothek handelt, führte TensorFlow 2017 ein und R-Schnittstelle von RStudio zur TensorFlow-API.
Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung der Informationen, die aus dem Data-Mining-Prozess extrahiert wurden. Diese Tools ermöglichen Benutzern ein visuelles Verständnis der Datenerkenntnisse (Trends, Muster und Ausreißer) anhand von Grafiken, Diagrammen, Karten und anderen visuellen Elementen.
20. Matplotlib
Matplotlib ist ein hervorragendes Tool für die Datenvisualisierung in Python. Diese Bibliothek ermöglicht die Verwendung interaktive Figuren und Erstellung hochwertiger Plots (z. B. Histogramme, Streudiagramme, 3D-Diagramme und Bilddiagramme), die später angepasst werden können (Stile, Achseneigenschaften, Schriftart usw.).
2.1 ggplot2
ggplot 2 ist ein Datenvisualisierungstool und eines der beliebtesten R-Pakete. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, Komponenten innerhalb eines Diagramms mit einem hohen Abstraktionsgrad zu modifizieren. Darüber hinaus ermöglicht es Benutzern, fast jede Art von Grafik zu erstellen und sowohl die Qualität als auch die Ästhetik der Grafiken zu verbessern.
Um das am besten geeignete Tool auszuwählen, ist es zunächst wichtig, dass die Geschäfts- oder Forschungsziele klar definiert sind. Es ist durchaus üblich, dass Entwickler oder Datenwissenschaftler, die sich mit Data Mining befassen, mehrere Tools erlernen. Dies kann eine Herausforderung sein, aber auch äußerst hilfreich, um relevante Dateneinblicke zu gewinnen.
Wie bereits erwähnt, basieren die meisten Data-Mining-Tools auf zwei Hauptprogrammiersprachen: R und Python. Jede dieser Sprachen bietet einen vollständigen Satz von Paketen und entsprechenden Bibliotheken für Data Mining und Datenwissenschaft im Allgemeinen. Obwohl diese Programmiersprachen vorherrschen, werden integrierte Statistiklösungen (wie SAS und SPSS) von Unternehmen immer noch häufig genutzt.
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