Che cos'è lo strumento di data mining?
Nel mondo di oggi, una grande quantità di dati viene generata in pochi secondi. Per gestire questi dati, dovremmo avere una certa conoscenza di diverse tecniche e strumenti. Gli strumenti di data mining non sono altro che un insieme di metodologie utilizzate per analizzare questa grande quantità di dati e la relazione tra dati diversi.
Elenco di strumento di data mining
Ecco l'elenco di alcuni importanti strumenti di data mining che ci sono utili per analizzare i dati:
1. Minatore rapido
È stato sviluppato dalla società Rapid Miner, quindi il nome di questo strumento è un minatore rapido. È scritto usando il linguaggio Java. Il minatore rapido può essere utilizzato per analisi predittive, applicazioni aziendali, istruzione e ricerca, applicazioni commerciali, ecc. Aumenta la velocità di consegna seguendo il modello di struttura. Non solo aumenta la velocità di consegna ma riduce anche gli errori durante la trasformazione. Esistono tre tipi di moduli in Rapid Miner: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server e Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: la progettazione del flusso di lavoro, la prototipazione, la validazione, ecc. Vengono eseguite in questo modulo.
- Rapid Miner Server: questo modulo viene utilizzato per il funzionamento di modelli di dati predittivi.
- Rapid Miner Radoop: per semplificare l'analisi predittiva, questo modulo esegue un processo in Hadoop.
2. Arancia
È un software open source scritto in linguaggio Python. Orange è il miglior software per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Questi componenti sono chiamati widget. Questi widget vengono utilizzati per leggere i dati, analizzare i componenti, consentire agli utenti di selezionare le funzionalità e aiutare a mostrare i dati. Con orange, la formattazione dei dati e il loro spostamento con l'aiuto dei widget diventa semplice e veloce.
3. Weka
Weka è sviluppato dall'Università di Waikato. È un software open source utilizzato per la modellazione predittiva e l'analisi dei dati. Weka ha un'interfaccia GUI che fornisce agli utenti un accesso facile e interattivo. Supporta SQL e consente a un utente di connettersi al database ed eseguire operazioni eseguendo la query. Memorizza i dati in un formato di file flat.
4. KNIME
È un open-source sviluppato da KNIME.com AG utilizzato per l'analisi dei dati. È costruito combinando i componenti di data mining e machine learning. È stato utilizzato per la ricerca farmaceutica, la business intelligence e l'analisi finanziaria.
5. Sisense
Non è un software open source, è un software concesso in licenza e per utilizzarlo dobbiamo acquistare la licenza. Sisense è utilizzato da organizzazioni piccole e grandi per gestire i dati. Poiché supporta anche widget come Orange, è facile spostare i dati e creare report trascinandoli. Nemmeno i tecnici possono lavorare con Sisense come la sua GUI. Con l'aiuto dei widget, i report generati da Sisense sono sotto forma di grafico a barre, grafico a torta, grafico a linee, ecc
6. Apache Mahout
È sviluppato dalla fondazione Apache. L'obiettivo di Apache Mahout è creare algoritmi per l'apprendimento automatico e concentrarsi sulla regressione, raggruppando la classificazione dei dati. Poiché è scritto in un linguaggio noto come Java e contiene librerie Java che supportano operazioni matematiche, viene utilizzato per l'analisi statistica.
7. SSDT
SSDT è l'abbreviazione di SQL Server Data Tools. Viene utilizzato per espandere le fasi di sviluppo del database in uno studio visivo. È ampiamente utilizzato per l'analisi dei dati e fornisce soluzioni per risolvere i problemi di business intelligence. SSDT fornisce designer di tabelle per eseguire operazioni su tabelle come la creazione di una tabella, l'aggiunta di dati di tabella, l'eliminazione di dati di tabella, la modifica del contenuto della tabella. Consente a un utente di connettersi al database in quanto supporta SQL.
8. Sonaglio
Rattle è un open-source sviluppato utilizzando il linguaggio R. Fornisce un'interfaccia GUI. La scheda di chiusura del registro integrata consente a Rattle di generare duplicati per ogni attività.
9. DataMelt
È anche noto come DMelt. Viene utilizzato per analizzare e visualizzare i dati. È progettato per studenti, ingegneri e scienziati. È indipendente dalla piattaforma, il che significa che può essere eseguito su qualsiasi sistema operativo che contiene JVM (Java Virtual Machine). Viene utilizzato per creare grafici 2D o 3D, numeri casuali, operazioni matematiche, equazioni di algebra.
10. IBM Cognos
È adatto per l'intelligence di Business Insider. Viene utilizzato per l'analisi dei dati, la segnalazione dei dati.
Componenti di IBM Cognos
- Report Studio : viene utilizzato per generare report.
- Query Studio: contiene l'operazione di query per ottenere i risultati desiderati.
- Analysis Studio: viene utilizzato per gestire una grande quantità di dati e analizzare la relazione tra i dati
- Event Studio: viene utilizzato per fornire le notifiche degli eventi.
- Cognos Connection: è un portale Web per riepilogare i grandi volumi di dati e fornire i report.
11. SAS
È stato sviluppato per gestire una grande quantità di dati. Consente a un utente di modificare i dati, archiviare i dati da posizioni diverse in un unico spazio. Poiché fornisce un'interfaccia GUI, una persona non tecnica può anche usarla facilmente e gestire i propri dati in modo efficiente.
12. Teradata
Contiene strumenti di data warehouse e software di data mining. È ampiamente utilizzato per l'analisi aziendale. Teradata viene utilizzato per fornire informazioni su dati come il prodotto disponibile, il numero di prodotti venduti, l'inventario, ecc.
13. Dundas
È un pannello di controllo, analisi, reportistica. Con Dundas è possibile la trasformazione illimitata dei dati. Fornisce funzionalità per creare dati interessanti come grafici, stili di tabelle, grafici, formattazione del testo, ecc.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo visto cos'è il data mining e quali strumenti vengono utilizzati per completare con successo l'attività di data mining.
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