Las 21 mejores herramientas y software de minería de datos de 2022

Minería de datos Es el proceso de extraer información práctica de los datos, interpretarlos, descubrir patrones y relaciones, y predecir tendencias y comportamientos mediante métodos inteligentes. Este proceso suele implicar la limpieza de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. análisis de datos, sistemas de bases de datos y técnicas estadísticas como la regresión y la agrupación en clústeres. Obviamente, cuanto mayor y más complejo sea el conjunto de datos, más fácil será encontrar los significados más relevantes de forma rápida y sencilla mediante herramientas de análisis automatizadas. Al identificar y comprender datos significativos, las empresas pueden tomar decisiones informadas y alcanzar sus objetivos. En este artículo, presentaremos Las 21 mejores herramientas y software de minería de datos de 2022.

Antes de sumergirnos en nuestro artículo, averigüemos el pasos básicos de la minería de datos.

Podemos aplicar la minería de datos a diversos escenarios, como la segmentación de mercado, el análisis de tendencias, la detección de fraudes, el marketing de bases de datos, la gestión del riesgo crediticio, la educación y el análisis financiero. Si bien los métodos utilizados por cada organización pueden variar, en general, el proceso de minería de datos consta de los siguientes cinco pasos:

1. Identificar las necesidades del negocio en función de los objetivos establecidos.
2. Identificar fuentes de datos para determinar qué puntos de datos deben analizarse.
3. Seleccionar y aplicar técnicas de modelado.
4. Evaluar el modelo para asegurarse de que cumple los objetivos establecidos.
5. Informar los resultados de la minería de datos o continuar con un proceso de minería de datos repetible.

Herramientas integradas de minería de datos para análisis estadístico

Mejores herramientas de minería de datos: 1. IBM SPSS

SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales) es una de las plataformas de software estadístico más populares en la actualidad. Desde que comenzó a ofrecer productos y servicios estadísticos en 2015, sus diversas funciones avanzadas se han utilizado ampliamente en algoritmos de aprendizaje, análisis estadístico (incluyendo regresión descriptiva, agrupamiento, etc.), análisis de texto e integración con big data, entre otros. A su vez, SPSS permite a los usuarios mejorar la sintaxis de SPSS mediante el uso de Python y R con diversas extensiones profesionales.

Las mejores herramientas de minería de datos – 2.R

R es un lenguaje de programación que se puede utilizar en entornos de computación estadística y gráficos. Es compatible con los sistemas operativos UNIX, FreeBSD, Linux, macOS y Windows. R se puede utilizar en diversos escenarios de análisis estadístico, como análisis de series temporales, agrupamiento y modelado lineal y no lineal. Al mismo tiempo, como entorno de computación estadística gratuito, también proporciona un sistema coherente, diversos paquetes de minería de datos de alta calidad, herramientas gráficas para el análisis de datos y una gran cantidad de herramientas de middleware. Además, es una solución de código abierto para software estadístico como SAS e IBM SPSS.

Mejores herramientas de minería de datos: 3.SAS

SAS (Sistema de Análisis Estadístico) es una opción ideal para la minería de datos y texto (minería de texto) y la optimización. Ofrece diversas técnicas analíticas y capacidades metodológicas según las necesidades y objetivos de la organización. Actualmente, ofrece modelado descriptivo (que facilita la clasificación y descripción de clientes), modelado predictivo (que facilita la predicción de resultados desconocidos) y modelado analítico (para analizar, filtrar y transformar campos como correos electrónicos, comentarios, libros y otros datos no estructurados). Además, su arquitectura de procesamiento de memoria distribuida es altamente escalable.

Mejores herramientas de minería de datos: 4.Oracle Data Mining

Oracle Data Mining (ODB) forma parte de Oracle Advanced Analytics. Esta herramienta de minería de datos proporciona excelentes algoritmos de predicción de datos para clasificación, regresión, agrupamiento, asociación, evaluación de la importancia de atributos y otros análisis profesionales. Además, ODB puede utilizar interfaces como SQL, PL/SQL, R y Java para extraer información valiosa sobre los datos y realizar predicciones precisas.

Herramientas de minería de datos de código abierto

Las mejores herramientas de minería de datos: 5.KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), un software de código abierto publicado por primera vez en 2006, se utiliza ampliamente en ciencia de datos y aprendizaje automático en los sectores bancario, de ciencias de la vida, editorial y de consultoría. Además, proporciona conectores locales y en la nube para facilitar la migración de datos entre diferentes entornos. Aunque está implementado en Java, KNIME proporciona varios nodos para facilitar su ejecución en Ruby, Python y R.

Mejores herramientas de minería de datos: 6. RapidMiner

Como herramienta de minería de datos de código abierto, RapidMiner se integra a la perfección con R y Python. Crea nuevos procesos de minería de datos al proporcionar productos completos y proporciona diversos análisis avanzados. Además, RapidMiner está escrito en Java y se integra con WEKA y R-tool. Es uno de los sistemas de análisis predictivo más útiles. Ofrece funciones útiles como procesamiento analítico remoto, creación y validación de modelos predictivos, múltiples métodos de gestión de datos, plantillas integradas, flujos de trabajo repetibles, filtrado de datos, y fusión y unión.

Las mejores herramientas de minería de datos: 7.Orange

Orange es un software de minería de datos de código abierto basado en Python. Además de ofrecer funciones básicas de minería de datos, Orange también admite algoritmos de aprendizaje automático que pueden utilizarse en modelado de datos, regresión, agrupamiento, preprocesamiento y más. Orange también ofrece un entorno de programación visual y la posibilidad de arrastrar y soltar componentes y enlaces fácilmente.

Herramientas de minería de datos de Big Data

Conceptualmente, el big data puede ser estructurado, no estructurado o semiestructurado. Generalmente abarca las cinco características V: volumen (que puede alcanzar terabytes o petabytes), variedad (variedad), velocidad (velocidad), precisión (veracidad) y valor (valor). Dada su complejidad, resulta difícil procesar e implementar el almacenamiento masivo de datos, el descubrimiento de patrones y la predicción de tendencias en un solo ordenador, por lo que se necesitan herramientas de minería de datos distribuida.

Mejores herramientas de minería de datos: 8. Apache Spark

Apache Spark es popular por su facilidad de uso y alto rendimiento para procesar big data. Cuenta con múltiples interfaces para Java, Python (PySpark), R (SparkR), SQL, Scala, etc., y proporciona más de 80 operadores avanzados para facilitar la escritura de código. Además, Apache Spark también proporciona bibliotecas de código para SQL y DataFrames, Spark Streaming, GrpahX y MLlib para una plataforma rápida de procesamiento y transmisión de datos.

Mejores herramientas de minería de datos: 9. Hadoop MapReduce

Hadoop es un conjunto de herramientas de código abierto para gestionar grandes cantidades de datos y diversos problemas informáticos. Aunque está escrito en Java, cualquier lenguaje de programación puede utilizarse con Hadoop Streaming. Entre ellas, MapReduce es el modelo de implementación y programación de Hadoop. Permite a los usuarios mapear y reducir diversas funciones de uso común, así como realizar grandes operaciones de unión en grandes conjuntos de datos. Además, Hadoop también ofrece aplicaciones como análisis de la actividad del usuario, procesamiento de datos no estructurados, análisis de registros y minería de texto. Actualmente, se ha convertido en un esquema ampliamente aplicable para la minería de datos compleja en big data.

Mejores herramientas de minería de datos: 10. Qlik

Qlik es una plataforma escalable y flexible para el análisis y la minería de datos. Cuenta con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar y responde instantáneamente a las modificaciones e interacciones del usuario. Para admitir múltiples fuentes de datos, Qlik permite una integración fluida con diversos formatos de aplicaciones externas mediante diversos conectores, extensiones, aplicaciones integradas y conjuntos de API. Asimismo, es una herramienta excelente para la analítica centralizada y compartida.

Esquema de minería de datos a pequeña escala

Las mejores herramientas de minería de datos: 11.Scikit-learn

Como herramienta de software libre para el aprendizaje automático en Python, Scikit-learn ofrece excelentes capacidades de análisis y minería de datos. Incluye funciones como clasificación, regresión, agrupamiento, preprocesamiento, selección de modelos y reducción de dimensionalidad.

Las mejores herramientas de minería de datos: 12.Rattle (R)

Rattle, desarrollado con el lenguaje R, es compatible con sistemas operativos como macOS, Windows y Linux. Lo utilizan principalmente usuarios de EE. UU. y Australia con fines corporativos, empresariales y académicos. La potencia computacional de R permite a los usuarios funciones como agrupamiento, visualización de datos, modelado y otros análisis estadísticos.

Mejores herramientas de minería de datos: 13. Pandas (Python)

Pandas también es una excelente opción para la minería de datos con Python. Su código base permite realizar análisis de datos y gestionar la estructura de datos del sistema de destino.

Las mejores herramientas de minería de datos: 14.H3O

Como software de minería de datos de código abierto, H3O permite analizar los datos almacenados en la nube. Aunque está escrita en R, la herramienta no solo es compatible con Python, sino que también permite construir diversos modelos. Además, gracias a la compatibilidad con Java, H3O se puede implementar rápida y fácilmente en entornos de producción.

Soluciones para la minería de datos en la nube

Al implementar la tecnología de minería de datos en la nube, los usuarios pueden recuperar información importante de un sistema integrado virtual. almacén de datos, reduciendo así los costes de almacenamiento e infraestructura.

Mejores herramientas de minería de datos: 15. Amazon EMR

Como solución en la nube para procesar big data, Amazon EMR no solo se puede utilizar para la minería de datos, sino que también puede realizar tareas de ciencia de datos como: indexación web, análisis de archivos de registro, análisis financiero, aprendizaje automático, etc. La plataforma ofrece una variedad de soluciones de código abierto, incluidas Apache Spark y Apache Flink, y puede mejorar la escalabilidad de los entornos de big data al ajustar automáticamente tareas como los clústeres.

Las mejores herramientas de minería de datos: 16. Azure ML

Como entorno basado en servicios en la nube, Azure ML permite crear, entrenar e implementar diversos modelos de aprendizaje automático. Para diversas tareas de análisis, minería y predicción de datos, Azure ML permite a los usuarios calcular y manipular datos de diferentes volúmenes en la plataforma en la nube.

Las mejores herramientas de minería de datos: 17. Google AI Platform

Al igual que Amazon EMR y Azure ML, la plataforma de inteligencia artificial (IA) de Google, basada en la nube, también ofrece diversas herramientas de aprendizaje automático. Esta plataforma incluye diversas bases de datos, bibliotecas de aprendizaje automático y otras herramientas. Los usuarios pueden usarlas en la nube para realizar minería de datos y otras tareas similares a la ciencia de datos.

Herramientas de minería de datos que utilizan redes neuronales

Las redes neuronales procesan datos de la misma manera que el cerebro humano procesa la información. En otras palabras, dado que nuestro cerebro cuenta con millones de neuronas que procesan información externa y generan resultados, las redes neuronales pueden seguir este principio para lograr la minería de datos, convirtiendo datos sin procesar en información relevante.

Las mejores herramientas de minería de datos: 18.PyTorch

Pytorch es un paquete de Python y un framework de aprendizaje profundo basado en la biblioteca Torch. Fue desarrollado originalmente por el Laboratorio de Investigación de IA de Facebook (FAIR) como una herramienta de ciencia de datos similar a una red neuronal profunda. El usuario puede programar toda la red neuronal a través de Pytorch mediante la carga de datos, el preprocesamiento de los datos, la definición del modelo, el entrenamiento y la evaluación, y otros pasos de minería de datos. Además, gracias a su potente capacidad de aceleración por GPU, Torch puede realizar cálculos rápidos de matrices. Desde septiembre de 2020, el ecosistema R de Torch incluye torch, torchvision, torchaudio y otras extensiones.

Mejores herramientas de minería de datos: 19. TensorFlow

Similar a PyTorch, TensorFlow, desarrollado por el equipo de Google Brain, es un framework de aprendizaje automático de código abierto basado en Python. Puede utilizarse tanto para crear modelos de aprendizaje profundo como para centrarse en redes neuronales profundas. El ecosistema de TensorFlow no solo ofrece la flexibilidad de ofrecer diversas bibliotecas y herramientas, sino que también cuenta con una comunidad amplia y popular donde los desarrolladores pueden realizar diversas sesiones de preguntas y respuestas e intercambiar conocimientos. A pesar de ser una biblioteca de Python, TensorFlow comenzó a incorporar una interfaz R a su API en 2017.

Herramientas de minería de datos para visualización de datos

La visualización de datos es la representación gráfica de la información extraída del proceso de minería de datos. Estas herramientas permiten visualizar tendencias, patrones y valores atípicos en los datos mediante gráficos, tablas, mapas y otros elementos de visualización.

Las mejores herramientas de minería de datos: 20. Matplotlib

Matplotlib es una excelente biblioteca de herramientas para la visualización de datos con Python. Permite crear gráficos de calidad, como histogramas, diagramas de dispersión, gráficos 3D, etc., mediante gráficos interactivos. Estos gráficos se pueden personalizar en cuanto a estilos, propiedades de ejes, fuentes y más.

Las mejores herramientas de minería de datos: 21.ggplot2

ggplot2 también es un popular kit de herramientas de R para la visualización de datos. Permite crear una variedad de gráficos atractivos y de alta calidad. Además, permite modificar diversos componentes del diagrama con un alto grado de abstracción.

Conclusión

Como se mencionó anteriormente, la mayoría de las herramientas o soluciones de minería de datos utilizan los dos lenguajes de programación principales, R y Python, así como varios paquetes y bibliotecas correspondientes. Para desarrolladores o científicos de datos Al dedicarse a la minería de datos, es fundamental aprender y comprender diversos tipos de herramientas de análisis y minería de datos. Por supuesto, la elección de la herramienta adecuada depende de sus objetivos comerciales o de investigación actuales.

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