2022년 최고의 데이터 마이닝 도구 및 소프트웨어 21가지

데이터 마이닝 데이터에서 실용적인 정보를 추출하고, 데이터를 해석하고, 데이터 패턴과 관계를 발견하고, 지능형 방법을 통해 추세와 행동을 예측하는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 종종 데이터 정리, 머신 러닝, 인공 지능이 포함됩니다. 데이터 분석, 데이터베이스 시스템, 회귀 및 클러스터링과 같은 통계 기법. 분명히 데이터 세트가 크고 복잡할수록 자동화된 분석 도구를 통해 더 관련성 있는 의미를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다. 의미 있는 데이터를 식별하고 이해함으로써 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 목표를 달성할 수 있습니다. 이 기사에서는 다음을 소개합니다. 2022년 최고의 데이터 마이닝 도구 및 소프트웨어 21가지.

기사를 읽기 전에 먼저 다음 사항을 알아보겠습니다. 데이터 마이닝의 기본 단계.

우리는 시장 세분화, 추세 분석, 사기 탐지, 데이터베이스 마케팅, 신용 위험 관리, 교육, 재무 분석과 같은 다양한 시나리오에 데이터 마이닝을 적용할 수 있습니다. 각 조직에서 사용하는 방법은 다를 수 있지만 일반적으로 데이터 마이닝 프로세스는 일반적으로 다음 5단계로 구성됩니다.

1. 확립된 목표에 따라 비즈니스 요구 사항을 파악합니다.
2. 분석이 필요한 데이터 포인트를 결정하기 위해 데이터 소스를 식별합니다.
3. 모델링 기술을 선택하고 적용합니다.
4. 모델이 명시된 목표를 충족하는지 평가합니다.
5. 데이터 마이닝의 결과를 보고하거나 반복 가능한 데이터 마이닝 프로세스를 계속합니다.

통계 분석을 위한 통합 데이터 마이닝 도구

최고의 데이터 마이닝 도구 – 1. IBM SPSS

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 현재 가장 인기 있는 통계 소프트웨어 플랫폼 중 하나입니다. 2015년에 통계 제품 및 서비스 솔루션을 제공하기 시작한 이래로, 소프트웨어의 다양한 고급 기능이 학습 알고리즘, 통계 분석(설명적 회귀, 클러스터링 등 포함), 텍스트 분석, 빅데이터와의 통합 등에 널리 사용되었습니다. 동시에 SPPS를 사용하면 사용자가 다양한 전문 확장 기능을 갖춘 Python 및 R을 사용하여 SPSS 구문을 개선할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 2.R

R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽 환경에서 사용할 수 있는 프로그래밍 언어입니다. UNIX, FreeBSD, Linux, macOS 및 Windows 운영 체제와 호환됩니다. R은 시계열 분석, 클러스터링, 선형 및 비선형 모델링과 같은 다양한 통계 분석 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 동시에 무료 통계 컴퓨팅 환경으로서 일관된 시스템, 다양한 우수한 데이터 마이닝 패키지, 데이터 분석을 위한 그래픽 도구 및 수많은 미들웨어 도구를 제공할 수도 있습니다. 또한 SAS 및 IBM SPSS와 같은 통계 소프트웨어를 위한 오픈 소스 솔루션입니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 3.SAS

SAS(Statistical Analysis System)는 데이터 및 텍스트 마이닝(tex mining) 및 최적화에 적합한 선택입니다. 조직의 요구 사항 및 목표에 따라 다양한 분석 기술과 방법론적 역량을 제공할 수 있습니다. 현재 설명적 모델링(고객 분류 및 설명에 도움이 됨), 예측 모델링(알려지지 않은 결과 예측을 용이하게 함), 분석 모델링(이메일, 댓글, 책 및 기타 비정형 데이터와 같은 필드를 구문 분석, 필터링 및 변환)을 제공할 수 있습니다. 또한 분산 메모리 처리 아키텍처는 확장성이 매우 뛰어납니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 4. Oracle Data Mining

Oracle Data Mining(ODB)은 Oracle Advanced Analytics의 일부입니다. 이 데이터 마이닝 도구는 분류, 회귀, 클러스터링, 연관, 속성 중요도 판단 및 기타 전문적 분석을 위한 뛰어난 데이터 예측 알고리즘을 제공합니다. 또한 ODB는 SQL, PL/SQL, R 및 Java와 같은 인터페이스를 사용하여 귀중한 데이터 통찰력을 검색하고 정확한 예측을 할 수도 있습니다.

오픈소스 데이터 마이닝 도구

최고의 데이터 마이닝 도구 – 5. KNIME

2006년에 처음 공개된 오픈소스 소프트웨어인 KNIME(Konstanz Information Miner)는 현재 은행, 생명과학, 출판 및 컨설팅 산업에서 데이터 과학 및 머신 러닝에 널리 사용되고 있습니다. 동시에 로컬 및 클라우드 커넥터를 제공하여 서로 다른 환경 간의 데이터 마이그레이션을 가능하게 합니다. Java로 구현되었지만 KNIME은 사용자가 Ruby, Python 및 R에서 쉽게 실행할 수 있도록 다양한 노드를 제공합니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 6.RapidMiner

오픈소스 데이터 마이닝 도구인 RapidMiner는 R 및 Python과 완벽하게 통합됩니다. 풍부한 제품을 제공하여 새로운 데이터 마이닝 프로세스를 만들고 다양한 고급 분석을 제공합니다. 동시에 RapidMiner는 Java로 작성되었으며 WEKA 및 R-tool과 통합할 수 있습니다. 가장 유용한 예측 분석 시스템 중 하나입니다. 원격 분석 처리, 예측 모델 생성 및 검증, 여러 데이터 관리 방법, 기본 제공 템플릿, 반복 가능한 워크플로, 데이터 필터링, 병합 및 조인과 같은 유용한 기능을 제공합니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 7.Orange

Orange는 Python 기반의 오픈소스 데이터 마이닝 소프트웨어입니다. 물론 Orange는 기본 데이터 마이닝 기능을 제공하는 것 외에도 데이터 모델링, 회귀, 클러스터링, 전처리 등에 사용할 수 있는 머신 러닝 알고리즘도 지원합니다. Orange는 시각적 프로그래밍 환경과 구성 요소와 링크를 쉽게 끌어서 놓을 수 있는 기능도 제공합니다.

빅데이터 데이터 마이닝 도구

개념적으로, 빅데이터는 구조화, 비구조화 또는 반구조화될 수 있습니다. 이는 일반적으로 볼륨(테라바이트 또는 페타바이트 수준에 도달할 수 있는 볼륨), 다양성(다양성), 속도(속도), 정확성(진실성) 및 가치(가치)라는 5가지 V 특성을 포함합니다. 복잡성을 감안할 때, 한 컴퓨터에서 방대한 데이터 저장, 패턴 발견 및 추세 예측을 처리하고 구현하는 것은 어렵기 때문에 분산 데이터 마이닝 도구가 필요합니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 8. Apache Spark

Apache Spark는 빅데이터 처리에 사용하기 쉽고 성능이 뛰어나 인기가 많습니다. Java, Python(PySpark), R(SparkR), SQL, Scala 등에 대한 여러 인터페이스가 있으며, 사용자가 코드를 더 빨리 작성할 수 있도록 80개 이상의 고급 연산자를 제공할 수 있습니다. 또한 Apache Spark는 빠른 데이터 처리 및 데이터 스트리밍 플랫폼을 위해 SQL 및 DataFrames, Spark Streaming, GrpahX 및 MLlib에 대한 코드 라이브러리도 제공합니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 9. Hadoop MapReduce

Hadoop은 방대한 양의 데이터와 다양한 컴퓨팅 문제를 처리하기 위한 오픈 소스 도구 모음입니다. Java로 작성되었지만 모든 프로그래밍 언어를 Hadoop Streaming과 함께 사용할 수 있습니다. 그 중 MapReduce는 Hadoop의 구현 및 프로그래밍 모델입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 일반적으로 사용되는 기능을 "매핑"하고 "축소"하고 방대한 데이터 세트에서 대규모 조인 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 Hadoop은 사용자 활동 분석, 비정형 데이터 처리, 로그 분석 및 텍스트 마이닝과 같은 응용 프로그램도 제공합니다. 현재 이는 빅데이터에서 복잡한 데이터 마이닝을 수행하는 데 널리 적용되는 체계가 되었습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 10. Qlik

Qlik은 확장 가능하고 유연한 방식으로 데이터 분석 및 마이닝을 위한 플랫폼입니다. 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 인터페이스를 특징으로 하며 사용자 수정 및 상호 작용에 즉시 대응합니다. 여러 데이터 소스를 지원하기 위해 Qlik은 다양한 커넥터, 확장, 기본 제공 애플리케이션 및 API 세트를 통해 다양한 외부 애플리케이션 형식과 원활하게 통합할 수 있습니다. 동시에 중앙 집중식 공유 분석을 위한 훌륭한 도구이기도 합니다.

소규모 데이터 마이닝 계획

최고의 데이터 마이닝 도구 – 11. Scikit-learn

Python 머신 러닝을 위한 무료 소프트웨어 도구인 Scikit-learn은 뛰어난 데이터 분석 및 마이닝 기능을 제공합니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 전처리, 모델 선택 및 차원 감소와 같은 기능이 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 12. Rattle (R)

R 언어로 개발된 Rattle은 macOS, Windows, Linux와 같은 운영 체제와 호환됩니다. 주로 미국과 호주의 사용자가 기업 비즈니스 및 학술 목적으로 사용합니다. R의 컴퓨팅 파워는 사용자에게 클러스터링, 데이터 시각화, 모델링 및 기타 통계 분석과 같은 기능을 제공할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 13. Pandas(Python)

Pandas는 Python을 이용한 데이터 마이닝에 "좋은 녀석"이기도 합니다. Pandas가 제공하는 코드 기반은 데이터 분석을 수행하고 대상 시스템의 데이터 구조를 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 14.H3O

오픈소스 데이터 마이닝 소프트웨어인 H3O는 클라우드 아키텍처에 저장된 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. R로 작성되었지만 이 도구는 Python과 호환될 뿐만 아니라 다양한 모델을 빌드하는 데 사용할 수도 있습니다. 또한 Java의 언어 지원 덕분에 H3O는 프로덕션 환경에 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다.

클라우드 데이터 마이닝을 위한 솔루션

클라우드 데이터 마이닝 기술을 구현하면 사용자는 가상 통합 환경에서 중요한 정보를 검색할 수 있습니다. 데이터웨어하우스그리하여 보관 및 인프라 비용이 절감됩니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 15. Amazon EMR

빅데이터 처리를 위한 클라우드 솔루션인 Amazon EMR은 데이터 마이닝에만 사용할 수 있는 것이 아니라 웹 인덱싱, 로그 파일 분석, 재무 분석, 머신 러닝 등과 같은 데이터 과학 작업도 수행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Apache Spark와 Apache Flink를 포함한 다양한 오픈 소스 솔루션을 제공하며 클러스터와 같은 작업을 자동으로 조정하여 빅데이터 환경의 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 16.Azure ML

클라우드 서비스 기반 환경인 Azure ML은 다양한 머신 러닝 모델을 빌드, 학습 및 배포하는 데 사용할 수 있습니다. 다양한 데이터 분석, 마이닝 및 예측 작업의 경우 Azure ML을 사용하면 사용자가 클라우드 플랫폼에서 다양한 볼륨의 데이터를 계산하고 조작할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 17. Google AI Platform

Amazon EMR 및 Azure ML과 유사하게 클라우드 기반 Google AI Platform도 다양한 머신 러닝 스택을 제공할 수 있습니다. Google AI Platform에는 다양한 데이터베이스, 머신 러닝 라이브러리 및 기타 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 클라우드에서 이를 사용하여 데이터 마이닝 및 기타 데이터 과학과 유사한 작업을 수행할 수 있습니다.

신경망을 이용한 데이터 마이닝 도구

신경망은 본질적으로 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식으로 데이터를 처리합니다. 다시 말해, 우리 뇌에는 외부 정보를 처리하고 출력을 생성하는 수백만 개의 뉴런이 있기 때문에 신경망은 이 원리를 따라 원시 데이터를 관련 정보로 변환하여 데이터 마이닝을 달성할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 18. PyTorch

Pytorch는 Python 패키지이자 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 딥 러닝 프레임워크입니다. 원래는 Facebook의 AI Research Lab(FAIR)에서 딥 신경망과 유사한 데이터 과학 도구로 개발되었습니다. 사용자는 Pytorch를 통해 데이터 로드, 데이터 전처리, 모델 정의, 학습 및 평가 수행, 이러한 데이터 마이닝 단계를 통해 전체 신경망을 프로그래밍할 수 있습니다. 또한 강력한 GPU 가속 기능을 통해 Torch는 빠른 배열 계산을 달성할 수 있습니다. 2020년 9월 현재, torch의 R 생태계에는 torch, torchvision, torchaudio 및 기타 확장 프로그램이 포함되어 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 19. TensorFlow

PyTorch와 유사하게 Google Brain Team에서 개발한 TensorFlow도 Python을 기반으로 하는 오픈소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝 모델을 구축하고 딥 신경망에 집중하는 데 사용할 수 있습니다. TensorFlow 생태계는 다양한 라이브러리와 도구를 제공할 수 있는 유연성을 제공할 뿐만 아니라 개발자가 다양한 Q&A와 지식 공유를 수행할 수 있는 광범위하고 인기 있는 커뮤니티도 보유하고 있습니다. Python 라이브러리임에도 불구하고 TensorFlow는 2017년에 TensorFlow API에 R 인터페이스를 도입하기 시작했습니다.

데이터 시각화를 위한 데이터 마이닝 도구

데이터 시각화는 데이터 마이닝 프로세스에서 추출된 정보의 그래픽 표현입니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자가 그래프, 차트, 지도 및 기타 시각화 요소를 통해 데이터의 추세, 패턴 및 이상치를 시각화할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 20. Matplotlib

Matplotlib은 Python으로 데이터를 시각화하는 데 좋은 도구 라이브러리입니다. 사용자는 대화형 그래픽을 사용하여 히스토그램, 산점도, 3D 플롯 등과 같은 고품질 차트를 만들 수 있습니다. 그리고 이러한 차트는 스타일, 축 속성, 글꼴 등의 측면에서 사용자 정의할 수 있습니다.

최고의 데이터 마이닝 도구 – 21.ggplot2

ggplot2는 또한 데이터 시각화를 위한 인기 있는 R 툴킷입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 고품질의 아름다운 그래픽을 구축할 수 있습니다. 동시에 사용자는 이 도구를 사용하여 높은 수준의 추상화로 다이어그램의 다양한 구성 요소를 수정할 수도 있습니다.

결론

앞서 언급했듯이 대부분의 데이터 마이닝 도구나 솔루션은 두 가지 주요 프로그래밍 언어인 R과 Python, 그리고 다양한 해당 패키지와 라이브러리를 사용합니다. 개발자나 데이터 과학자 데이터 마이닝에 종사하는 경우 다양한 유형의 데이터 분석 및 마이닝 도구를 배우고 이해하는 것이 매우 필요합니다. 물론 올바른 도구를 선택하는 방법은 현재 비즈니스 또는 연구 목표에 따라 달라집니다.

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