2022 年のベスト データ マイニング ツールとソフトウェア 21

データマイニング データから実用的な情報を抽出し、データを解釈し、データのパターンと関係を発見し、インテリジェントな方法で傾向と行動を予測するプロセスです。このプロセスには、多くの場合、データ クリーニング、機械学習、人工知能、 データ分析、データベース システム、および回帰やクラスタリングなどの統計手法。明らかに、データ セットが大きく複雑になればなるほど、自動分析ツールを使用して、より関連性の高い意味をすばやく簡単に見つけることが容易になります。意味のあるデータを特定して理解することで、企業は十分な情報に基づいた意思決定を行い、目標を達成できます。この記事では、 2022 年の 21 の最高のデータ マイニング ツールとソフトウェア.

最高のデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール

記事に入る前に、 データマイニングの基本ステップ.

市場セグメンテーション、トレンド分析、不正検出、データベース マーケティング、信用リスク管理、教育、財務分析など、さまざまなシナリオにデータ マイニングを適用できます。各組織によって使用される方法は異なる場合がありますが、一般に、データ マイニング プロセスは次の 5 つの手順で構成されます。

  1. 確立された目標に基づいてビジネス ニーズを特定します。
  2. データ ソースを特定して、分析が必要なデータ ポイントを特定します。
  3. モデリング手法を選択して適用します。
  4. モデルを評価して、指定された目標を満たしていることを確認します。
  5. データ マイニングの結果を報告するか、反復可能なデータ マイニング プロセスを続行します。

統計分析用の統合データ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール – 1.IBM SPSS

SPSS (社会科学統計パッケージ) は、現在最も人気のある統計ソフトウェア プラットフォームの 1 つです。 2015年に統計製品とサービスソリューションの提供を開始して以来、ソフトウェアのさまざまな高度な機能は、学習アルゴリズム、統計分析(記述回帰、クラスタリングなどを含む)、テキスト分析、ビッグデータとの統合などに広く使用されています. . 同時に、SPPS を使用すると、ユーザーは Python と R を使用してさまざまな専門的な拡張機能を使用することにより、SPSS 構文を改善できます。

最高のデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール – 2.R

R は、統計計算およびグラフィックス環境で使用できるプログラミング言語です。 UNIX、FreeBSD、Linux、macOS、および Windows オペレーティング システムと互換性があります。 R は、時系列分析、クラスタリング、線形および非線形モデリングなど、さまざまな統計分析シナリオで使用できます。同時に、無料の統計計算環境として、一貫したシステム、さまざまな優れたデータ マイニング パッケージ、データ分析用のグラフィカル ツール、多数のミドルウェア ツールを提供することもできます。また、SAS や IBM SPSS などの統計ソフトウェア向けのオープン ソース ソリューションです。

最高のデータ マイニング ツール – 3.SAS

SAS (Statistical Analysis System) は、データとテキストのマイニング (tex マイニング) および最適化に適しています。組織のニーズと目標に応じて、さまざまな分析手法と方法論機能を提供できます。現在、記述モデリング (顧客の分類と説明に役立つ)、予測モデリング (未知の結果の予測を容易にする)、および分析モデリング (電子メール、コメントなどのフィールドの解析、フィルタリング、および変換用)、書籍、およびその他の非構造化モデリングを提供できます。データ)。さらに、その分散メモリ処理アーキテクチャは非常にスケーラブルです。

最高のデータ マイニング ツール – 4.Oracle データ マイニング

Oracle Data Mining (ODB) は、Oracle Advanced Analytics の一部です。このデータ マイニング ツールは、分類、回帰、クラスタリング、関連付け、属性の重要度の判断、およびその他の専門的な分析のための優れたデータ予測アルゴリズムを提供します。さらに、ODB は SQL、PL/SQL、R、Java などのインターフェイスを使用して、貴重なデータの洞察を取得し、正確な予測を行うこともできます。

オープンソースのデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール – 5.KNIME

2006 年に初めて公開されたオープン ソース ソフトウェアである KNIME (Konstanz Information Miner) は、現在、銀行、ライフ サイエンス、出版、コンサルティング業界のデータ サイエンスと機械学習で広く使用されています。同時に、異なる環境間でのデータ移行を可能にするローカル コネクタとクラウド コネクタを提供します。 KNIME は Java で実装されていますが、ユーザーが Ruby、Python、R で簡単に実行できるように、さまざまなノードを提供しています。

最高のデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール

最高のデータ マイニング ツール – 6.RapidMiner

オープン ソースのデータ マイニング ツールである RapidMiner は、R および Python とシームレスに統合されています。豊富な製品を提供することで、新しいデータ マイニング プロセスを作成し、さまざまな高度な分析を提供します。同時に、RapidMiner は Java で書かれており、WEKA および R ツールと統合できます。これは、最も有用な予測分析システムの 1 つです。リモート分析処理、予測モデルの作成と検証、複数のデータ管理方法、組み込みテンプレート、反復可能なワークフロー、データ フィルタリング、マージと結合などの便利な機能を提供します。

最高のデータ マイニング ツール – 7.Orange

Orange は、Python ベースのオープン ソース データ マイニング ソフトウェアです。もちろん、Orange は基本的なデータ マイニング機能を提供するだけでなく、データ モデリング、回帰、クラスタリング、前処理などで使用できる機械学習アルゴリズムもサポートしています。 Orange は、ビジュアル プログラミング環境と、コンポーネントとリンクを簡単にドラッグ アンド ドロップする機能も提供します。

ビッグデータ データ マイニング ツール

概念的には、ビッグ データは構造化、非構造化、または半構造化のいずれかになります。通常、ボリューム (テラバイトまたはペタバイト レベルに達する可能性のあるボリューム)、多様性 (多様性)、速度 (速度)、精度 (真実性)、および価値 (価値) の 5 つの V 特性をカバーします。その複雑さを考えると、大量のデータ ストレージ、パターンの発見、トレンドの予測を 1 台のコンピューターで処理して実装することは困難であるため、分散型データ マイニング ツールが必要です。

最高のデータ マイニング ツール – 8.Apache Spark

Apache Spark は、その使いやすさとビッグ データ処理の高いパフォーマンスで人気があります。 Java、Python (PySpark)、R (SparkR)、SQL、Scala などの複数のインターフェイスがあり、80 を超える高度な演算子を提供して、ユーザーがコードをより速く記述できるようにします。さらに、Apache Spark は、SQL と DataFrames、Spark Streaming、GrpahX、および MLlib のコード ライブラリも提供し、高速データ処理とデータ ストリーミング プラットフォームを実現します。

最高のデータ マイニング ツール – 9.Hadoop MapReduce

Hadoop は、大量のデータやさまざまなコンピューティングの問題を処理するためのオープン ソース ツールのコレクションです。 Java で記述されていますが、Hadoop ストリーミングでは任意のプログラミング言語を使用できます。その中で、MapReduce は Hadoop の実装およびプログラミング モデルです。ユーザーは、一般的に使用されるさまざまな関数を「マップ」および「削減」し、巨大なデータセット全体で大規模な結合操作を実行できます。さらに、Hadoop は、ユーザー アクティビティ分析、非構造化データ処理、ログ分析、テキスト マイニングなどのアプリケーションも提供します。現在、ビッグデータの複雑なデータマイニングを実行するための広く適用可能なスキームになっています。

最高のデータ マイニング ツール – 10.Qlik

Qlik は、スケーラブルで柔軟な方法でデータ分析とマイニングを行うためのプラットフォームです。使いやすいドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを備えており、ユーザーの変更や操作に即座に応答します。複数のデータ ソースをサポートするために、Qlik は、さまざまなコネクタ、拡張機能、組み込みアプリケーション、および API セットを通じて、さまざまな外部アプリケーション形式とのシームレスな統合を可能にします。同時に、一元化された共有分析のための優れたツールでもあります。

小さなデータ マイニング スキーム

最高のデータ マイニング ツール – 11.Scikit-learn

Python 機械学習用の無料ソフトウェア ツールである Scikit-learn は、優れたデータ分析およびマイニング機能を提供します。分類、回帰、クラスタリング、前処理、モデル選択、次元削減などの機能があります。

最高のデータ マイニング ツール – 12.Rattle (R)

R 言語で開発された Rattle は、macOS、Windows、Linux などのオペレーティング システムと互換性があります。主に米国とオーストラリアのユーザーが、企業のビジネスや学術目的で使用しています。 R の計算能力は、クラスタリング、データの視覚化、モデリング、その他の統計分析などの機能をユーザーに提供できます。

最高のデータ マイニング ツール – 13.Pandas (Python)

Pandas は、Python を使用したデータ マイニングの「善人」でもあります。それによって提供されるコードベースを使用して、データ分析を実行し、ターゲットシステムのデータ構造を管理できます。

最高のデータ マイニング ツール – 14.H3O

オープンソースのデータ マイニング ソフトウェアである H3O は、クラウド アーキテクチャに保存されているデータの分析に使用できます。 R で書かれていますが、このツールは Python と互換性があるだけでなく、さまざまなモデルの構築にも使用できます。さらに、Java の言語サポートのおかげで、H3O は本番環境に迅速かつ簡単にデプロイできます。

クラウド データ マイニングのソリューション

クラウド データ マイニング テクノロジを実装することにより、ユーザーは仮想統合されたネットワークから重要な情報を取得できます。 データウェアハウス、それにより、ストレージとインフラストラクチャのコストを削減します。

最高のデータ マイニング ツール – 15.Amazon EMR

ビッグデータを処理するためのクラウド ソリューションとして、Amazon EMR はデータ マイニングに使用できるだけでなく、ウェブ インデックス作成、ログ ファイル分析、財務分析、機械学習などのデータ サイエンス タスクも実行できます。 Apache Spark や Apache Flink などのオープン ソース ソリューションに対応しており、クラスターなどのタスクを自動的に調整することで、ビッグ データ環境のスケーラビリティを向上させることができます。

最高のデータ マイニング ツール – 16.Azure ML

クラウド サービス ベースの環境である Azure ML を使用して、さまざまな機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。さまざまなデータ分析、マイニング、および予測タスクのために、Azure ML を使用すると、ユーザーはクラウド プラットフォーム内のさまざまなボリュームのデータを計算および操作できます。

最高のデータ マイニング ツール – 17.Google AI プラットフォーム

Amazon EMR や Azure ML と同様に、クラウドベースの Google AI プラットフォームもさまざまな機械学習スタックを提供できます。 Google AI Platform には、さまざまなデータベース、機械学習ライブラリ、その他のツールが含まれています。ユーザーはそれらをクラウドで使用して、データ マイニングやその他のデータ サイエンスに似たタスクを実行できます。

ニューラル ネットワークを使用したデータ マイニング ツール

ニューラル ネットワークは、本質的に人間の脳が情報を処理する方法でデータを処理します。つまり、私たちの脳には、外部情報を処理して出力を生成する何百万ものニューロンがあるため、ニューラル ネットワークはこの原則に従って、生データを関連情報に変換することでデータ マイニングを実現できます。

最高のデータ マイニング ツール – 18.PyTorch

Pytorch は Python パッケージであり、Torch ライブラリに基づくディープ ラーニング フレームワークでもあります。もともとは、Facebook の AI Research Lab (FAIR) によって、ディープ ニューラル ネットワークのようなデータ サイエンス ツールとして開発されました。ユーザーは、Pytorch を介して、データの読み込み、データの前処理、モデルの定義、トレーニングと評価の実行、およびそのようなデータ マイニング ステップによって、ニューラル ネットワーク全体をプログラミングできます。さらに、強力な GPU アクセラレーション機能により、Torch は高速な配列計算を実現できます。 2020 年 9 月の時点で、torch の R エコシステムには、torch、torchvision、torchaudio、およびその他の拡張機能が含まれています。

最高のデータ マイニング ツール – 19. TensorFlow

PyTorch と同様に、Google Brain Team によって開発された TensorFlow も、Python に基づくオープンソースの機械学習フレームワークです。ディープ ラーニング モデルの構築と、ディープ ニューラル ネットワークへの高度な集中の両方に使用できます。 TensorFlow エコシステムは、さまざまなライブラリやツールを提供する柔軟性を提供するだけでなく、開発者がさまざまな Q&A や知識共有を行うことができる広く人気のあるコミュニティも備えています。 Python ライブラリであるにもかかわらず、TensorFlow は 2017 年に TensorFlow API への R インターフェイスの導入を開始しました。

データ可視化のためのデータ マイニング ツール

データ ビジュアライゼーションは、データ マイニング プロセスから抽出された情報をグラフィカルに表現したものです。このようなツールを使用すると、ユーザーは、グラフ、チャート、マップ、およびその他の視覚化要素を使用して、データの傾向、パターン、外れ値を視覚化できます。

最高のデータ マイニング ツール – 20.Matplotlib

Matplotlib は、Python でデータを視覚化するための優れたツール ライブラリです。ユーザーは、インタラクティブなグラフィックを使用して、ヒストグラム、散布図、3D プロットなどの高品質のチャートを作成できます。また、これらのグラフは、スタイル、軸のプロパティ、フォントなどに関してカスタマイズできます。

最高のデータ マイニング ツール – 21.ggplot2

ggplot2 は、データ視覚化のための一般的な R ツールキットでもあります。これにより、ユーザーはさまざまな高品質で美しいグラフィックを作成できます。同時に、ユーザーはこのツールを使用して、ダイアグラム内のさまざまなコンポーネントを高度に抽象化して変更することもできます。

結論

前述のように、ほとんどのデータ マイニング ツールまたはソリューションは、R と Python の 2 つの主要なプログラミング言語、および対応するさまざまなパッケージとライブラリを使用します。開発者向けまたは データサイエンティスト データマイニングに携わる者は、さまざまな種類のデータ分析およびマイニングツールを学び、理解することが非常に必要です。もちろん、適切なツールを選択する方法は、現在のビジネスまたは研究の目標によって異なります。

データ マイニングについて詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。その一つとして 一番 データ系統ツール 現在市場に出回っている Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析するだけでなく、 データ系統、および視覚的な表示を実行するだけでなく、ユーザーが CSV 形式でデータ系統を提供し、視覚的な表示を実行できるようにします。 (Ryan によって 2022 年 9 月 1 日に公開されました)

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