Die 21 besten Data-Mining-Tools und -Software 2022

Datengewinnung ist der Prozess, praktische Informationen aus Daten zu extrahieren, Daten zu interpretieren, Datenmuster und -beziehungen zu entdecken und Trends und Verhaltensweisen durch intelligente Methoden vorherzusagen. Dieser Prozess beinhaltet häufig Datenbereinigung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Datenbanksysteme und statistische Techniken wie Regression und Clustering. Je größer und komplexer der Datensatz, desto einfacher ist es natürlich, die relevanten Bedeutungen mithilfe automatisierter Analysetools schnell und einfach zu ermitteln. Durch die Identifizierung und das Verständnis aussagekräftiger Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Ziele erreichen. In diesem Artikel stellen wir vor: Die 21 besten Data-Mining-Tools und -Software im Jahr 2022.

Bevor wir in unseren Artikel eintauchen, wollen wir herausfinden, Grundlegende Schritte des Data Mining.

Data Mining lässt sich in verschiedenen Szenarien anwenden, beispielsweise in der Marktsegmentierung, Trendanalyse, Betrugserkennung, Datenbankmarketing, Kreditrisikomanagement, Bildung und Finanzanalyse. Obwohl die Methoden in den einzelnen Organisationen unterschiedlich sein können, besteht der Data-Mining-Prozess im Allgemeinen aus den folgenden fünf Schritten:

1. Identifizieren Sie Geschäftsanforderungen basierend auf festgelegten Zielen.
2. Identifizieren Sie Datenquellen, um zu bestimmen, welche Datenpunkte analysiert werden müssen.
3. Modellierungstechniken auswählen und anwenden.
4. Bewerten Sie das Modell, um sicherzustellen, dass es die angegebenen Ziele erfüllt.
5. Melden Sie die Ergebnisse des Data Mining oder fahren Sie mit einem wiederholbaren Data Mining-Prozess fort.

Integrierte Data-Mining-Tools für statistische Analysen

Beste Data-Mining-Tools – 1.IBM SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist derzeit eine der beliebtesten Statistiksoftwareplattformen. Seit Beginn der Bereitstellung statistischer Produkte und Servicelösungen im Jahr 2015 werden die erweiterten Funktionen der Software häufig für Lernalgorithmen, statistische Analysen (einschließlich deskriptiver Regression, Clustering usw.), Textanalysen und die Integration von Big Data usw. eingesetzt. Gleichzeitig ermöglicht SPPS Nutzern die Verbesserung ihrer SPSS-Syntax durch die Verwendung von Python und R mit verschiedenen professionellen Erweiterungen.

Beste Data Mining Tools – 2.R

R ist eine Programmiersprache für statistische Berechnungen und grafische Umgebungen. Sie ist kompatibel mit den Betriebssystemen UNIX, FreeBSD, Linux, macOS und Windows. R eignet sich für verschiedene statistische Analyseszenarien wie Zeitreihenanalyse, Clustering sowie lineare und nichtlineare Modellierung. Als kostenlose statistische Berechnungsumgebung bietet sie zudem ein einheitliches System, verschiedene hervorragende Data-Mining-Pakete, grafische Werkzeuge für die Datenanalyse und eine Vielzahl von Middleware-Tools. Darüber hinaus ist R eine Open-Source-Lösung für Statistiksoftware wie SAS und IBM SPSS.

Beste Data Mining Tools – 3.SAS

SAS (Statistical Analysis System) eignet sich hervorragend für Data- und Text-Mining (Tex-Mining) sowie Optimierung. Es bietet eine Vielzahl von Analysetechniken und methodischen Möglichkeiten, die den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens entsprechen. Derzeit ermöglicht es deskriptive Modellierung (hilft bei der Klassifizierung und Beschreibung von Kunden), prädiktive Modellierung (erleichtert die Vorhersage unbekannter Ergebnisse) und analytische Modellierung (zum Parsen, Filtern und Transformieren von Feldern wie E-Mails, Kommentaren, Büchern und anderen unstrukturierten Daten). Darüber hinaus ist die verteilte Speicherverarbeitungsarchitektur hochgradig skalierbar.

Beste Data-Mining-Tools – 4.Oracle Data Mining

Oracle Data Mining (ODB) ist Teil von Oracle Advanced Analytics. Dieses Data-Mining-Tool bietet hervorragende Datenvorhersagealgorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering, Assoziation, die Beurteilung der Attributwichtigkeit und andere professionelle Analysen. Darüber hinaus kann ODB Schnittstellen wie SQL, PL/SQL, R und Java nutzen, um wertvolle Dateneinblicke zu gewinnen und präzise Vorhersagen zu treffen.

Open Source Data Mining-Tools

Beste Data Mining Tools – 5.KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), eine Open-Source-Software, die erstmals 2006 veröffentlicht wurde, wird heute häufig in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen im Bankwesen, in den Biowissenschaften, im Verlagswesen und in der Beratungsbranche eingesetzt. Gleichzeitig bietet sie lokale und Cloud-Konnektoren, um die Datenmigration zwischen verschiedenen Umgebungen zu ermöglichen. Obwohl KNIME in Java implementiert ist, bietet es verschiedene Knoten, um die Ausführung in Ruby, Python und R zu vereinfachen.

Beste Data Mining Tools – 6.RapidMiner

Als Open-Source-Data-Mining-Tool lässt sich RapidMiner nahtlos in R und Python integrieren. Es erstellt neue Data-Mining-Prozesse durch die Bereitstellung umfangreicher Produkte und bietet verschiedene erweiterte Analysefunktionen. RapidMiner ist in Java geschrieben und kann in WEKA und R-Tool integriert werden. Es ist eines der nützlichsten prädiktiven Analysesysteme. Es bietet nützliche Funktionen wie Remote-Analyseverarbeitung, Erstellung und Validierung von prädiktiven Modellen, vielfältige Datenverwaltungsmethoden, integrierte Vorlagen, wiederholbare Workflows, Datenfilterung sowie Zusammenführen und Verknüpfen.

Beste Data Mining Tools – 7.Orange

Orange ist eine Open-Source-Data-Mining-Software auf Python-Basis. Neben grundlegenden Data-Mining-Funktionen unterstützt Orange selbstverständlich auch Machine-Learning-Algorithmen für Datenmodellierung, Regression, Clustering, Vorverarbeitung und mehr. Orange bietet außerdem eine visuelle Programmierumgebung und die Möglichkeit, Komponenten und Links einfach per Drag & Drop zu verschieben.

Big Data Data Mining-Tools

Konzeptionell können Big Data strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein. Sie erfüllen in der Regel die fünf V-Merkmale: Volumen (Volumen, das Terabyte oder Petabyte erreichen kann), Vielfalt (Vielfalt), Geschwindigkeit (Geschwindigkeit), Genauigkeit (Wahrhaftigkeit) und Wert (Wert). Angesichts der Komplexität ist es schwierig, massive Datenspeicherung, Mustererkennung und Trendvorhersage auf einem Computer zu verarbeiten und zu implementieren. Daher sind verteilte Data-Mining-Tools erforderlich.

Beste Data-Mining-Tools – 8.Apache Spark

Apache Spark ist beliebt für seine Benutzerfreundlichkeit und hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Es verfügt über mehrere Schnittstellen für Java, Python (PySpark), R (SparkR), SQL, Scala usw. und bietet über 80 erweiterte Operatoren, die es Benutzern ermöglichen, Code schneller zu schreiben. Darüber hinaus bietet Apache Spark Codebibliotheken für SQL und DataFrames, Spark Streaming, GrpahX und MLlib für eine schnelle Datenverarbeitungs- und Datenstreaming-Plattform.

Beste Data Mining Tools – 9.Hadoop MapReduce

Hadoop ist eine Sammlung von Open-Source-Tools zur Verarbeitung großer Datenmengen und verschiedener Rechenprobleme. Obwohl Hadoop Streaming in Java geschrieben ist, kann jede beliebige Programmiersprache verwendet werden. MapReduce ist das Implementierungs- und Programmiermodell von Hadoop. Es ermöglicht Nutzern, häufig verwendete Funktionen abzubilden und zu reduzieren sowie umfangreiche Verknüpfungsoperationen über riesige Datensätze hinweg durchzuführen. Darüber hinaus bietet Hadoop Anwendungen wie die Analyse von Benutzeraktivitäten, die Verarbeitung unstrukturierter Daten, die Protokollanalyse und Text Mining. Es hat sich mittlerweile zu einem weit verbreiteten Verfahren für komplexes Data Mining bei Big Data entwickelt.

Beste Data-Mining-Tools – 10.Qlik

Qlik ist eine Plattform für skalierbare und flexible Datenanalyse und -gewinnung. Sie verfügt über eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche und reagiert sofort auf Benutzeränderungen und -interaktionen. Um mehrere Datenquellen zu unterstützen, ermöglicht Qlik die nahtlose Integration verschiedener externer Anwendungsformate durch eine Vielzahl von Konnektoren, Erweiterungen, integrierten Anwendungen und API-Sets. Gleichzeitig eignet es sich hervorragend für zentralisierte, gemeinsame Analysen.

Kleines Data-Mining-Schema

Beste Data Mining Tools – 11.Scikit-learn

Scikit-learn ist ein kostenloses Softwaretool für maschinelles Lernen mit Python und bietet hervorragende Möglichkeiten zur Datenanalyse und zum Mining. Es verfügt über Funktionen wie Klassifizierung, Regression, Clustering, Vorverarbeitung, Modellauswahl und Dimensionsreduzierung.

Beste Data-Mining-Tools – 12.Rattle (R)

Rattle, entwickelt auf Basis der Programmiersprache R, ist mit Betriebssystemen wie macOS, Windows und Linux kompatibel. Es wird hauptsächlich in den USA und Australien für geschäftliche und akademische Zwecke eingesetzt. Die Rechenleistung von R ermöglicht Nutzern Funktionen wie Clustering, Datenvisualisierung, Modellierung und andere statistische Analysen.

Beste Data-Mining-Tools – 13.Pandas (Python)

Pandas eignet sich auch hervorragend für Data Mining mit Python. Die bereitgestellte Codebasis ermöglicht die Datenanalyse und Verwaltung der Datenstruktur des Zielsystems.

Beste Data Mining Tools – 14.H3O

Als Open-Source-Data-Mining-Software ermöglicht H3O die Analyse der in der Cloud-Architektur gespeicherten Daten. Obwohl in R geschrieben, ist das Tool nicht nur mit Python kompatibel, sondern ermöglicht auch die Erstellung verschiedener Modelle. Dank der Sprachunterstützung von Java lässt sich H3O zudem schnell und einfach in Produktionsumgebungen einsetzen.

Lösungen für Cloud Data Mining

Durch die Implementierung der Cloud-Data-Mining-Technologie können Benutzer wichtige Informationen aus einer virtuellen integrierten Data Warehouse, wodurch Speicher- und Infrastrukturkosten reduziert werden.

Beste Data-Mining-Tools – 15.Amazon EMR

Als Cloud-Lösung zur Verarbeitung von Big Data kann Amazon EMR nicht nur für Data Mining verwendet werden, sondern auch für datenwissenschaftliche Aufgaben wie Webindizierung, Protokolldateianalyse, Finanzanalyse, maschinelles Lernen usw. Die Plattform bietet eine Vielzahl von Open-Source-Lösungen, darunter Apache Spark und Apache Flink, und kann die Skalierbarkeit von Big-Data-Umgebungen verbessern, indem sie Aufgaben wie Cluster automatisch optimiert.

Beste Data Mining-Tools – 16.Azure ML

Als Cloud-Service-basierte Umgebung ermöglicht Azure ML die Erstellung, Schulung und Bereitstellung verschiedener Machine-Learning-Modelle. Für verschiedene Datenanalyse-, Mining- und Prognoseaufgaben ermöglicht Azure ML die Berechnung und Bearbeitung von Daten unterschiedlichen Volumens auf der Cloud-Plattform.

Beste Data-Mining-Tools – 17.Google AI Platform

Ähnlich wie Amazon EMR und Azure ML bietet auch die cloudbasierte Google AI Platform verschiedene Machine-Learning-Stacks. Die Google AI Platform umfasst verschiedene Datenbanken, Machine-Learning-Bibliotheken und weitere Tools. Nutzer können diese in der Cloud nutzen, um Data Mining und andere datenwissenschaftliche Aufgaben durchzuführen.

Data-Mining-Tools mit neuronalen Netzwerken

Neuronale Netze verarbeiten Daten im Wesentlichen so, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Anders ausgedrückt: Da unser Gehirn über Millionen von Neuronen verfügt, die externe Informationen verarbeiten und Ergebnisse produzieren, können neuronale Netze diesem Prinzip folgen und Data Mining betreiben, indem sie Rohdaten in relevante Informationen umwandeln.

Beste Data Mining Tools – 18.PyTorch

Pytorch ist sowohl ein Python-Paket als auch ein Deep-Learning-Framework basierend auf der Torch-Bibliothek. Es wurde ursprünglich vom Facebook AI Research Lab (FAIR) als Data-Science-Tool entwickelt, das einem tiefen neuronalen Netzwerk ähnelt. Der Benutzer kann das gesamte neuronale Netzwerk mit Pytorch programmieren, indem er Daten lädt, vorverarbeitet, das Modell definiert, Training und Evaluierung durchführt und ähnliche Data-Mining-Schritte durchführt. Dank der leistungsstarken GPU-Beschleunigung ermöglicht Torch zudem schnelle Array-Berechnungen. Seit September 2020 umfasst das R-Ökosystem von Torch Torch, Torchvision, Torchaudio und weitere Erweiterungen.

Beste Data-Mining-Tools – 19. TensorFlow

Ähnlich wie PyTorch ist auch TensorFlow, entwickelt vom Google Brain Team, ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen auf Python-Basis. Es kann sowohl zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen als auch zur Fokussierung auf tiefe neuronale Netzwerke eingesetzt werden. Das TensorFlow-Ökosystem bietet nicht nur die Flexibilität, eine Vielzahl von Bibliotheken und Tools bereitzustellen, sondern verfügt auch über eine breite und beliebte Community, in der Entwickler verschiedene Fragen und Antworten stellen und Wissen austauschen können. Obwohl TensorFlow eine Python-Bibliothek ist, begann es 2017 mit der Einführung einer R-Schnittstelle zur TensorFlow-API.

Data Mining-Tools zur Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung der aus dem Data-Mining-Prozess extrahierten Informationen. Mithilfe solcher Tools können Benutzer Trends, Muster und Ausreißer in Daten anhand von Grafiken, Diagrammen, Karten und anderen Visualisierungselementen visualisieren.

Beste Data Mining Tools – 20.Matplotlib

Matplotlib ist eine hervorragende Toolbibliothek zur Datenvisualisierung mit Python. Sie ermöglicht die Erstellung hochwertiger Diagramme wie Histogramme, Streudiagramme, 3D-Diagramme usw. mithilfe interaktiver Grafiken. Diese Diagramme lassen sich hinsichtlich Stil, Achseneigenschaften, Schriftarten und mehr anpassen.

Beste Data Mining Tools – 21.ggplot2

ggplot2 ist ebenfalls ein beliebtes R-Toolkit zur Datenvisualisierung. Es ermöglicht Benutzern die Erstellung einer Vielzahl hochwertiger und ansprechender Grafiken. Gleichzeitig können Benutzer mit diesem Tool verschiedene Komponenten im Diagramm mit einem hohen Abstraktionsgrad bearbeiten.

Abschluss

Wie bereits erwähnt, verwenden die meisten Data-Mining-Tools oder -Lösungen die beiden wichtigsten Programmiersprachen R und Python sowie verschiedene entsprechende Pakete und Bibliotheken. Für Entwickler oder Datenwissenschaftler Beim Data Mining ist es wichtig, verschiedene Arten von Datenanalyse- und Mining-Tools zu erlernen und zu verstehen. Die Auswahl des richtigen Tools hängt natürlich von Ihren aktuellen Geschäfts- oder Forschungszielen ab.

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