21 Melhores Ferramentas e Softwares de Mineração de Dados 2022

Mineração de dados é o processo de extrair informações práticas de dados, interpretar dados, descobrir padrões e relacionamentos de dados e prever tendências e comportamentos por meio de métodos inteligentes. Esse processo geralmente envolve limpeza de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, análise de dados, sistemas de banco de dados e técnicas estatísticas como regressão e agrupamento. Obviamente, quanto maior e mais complexo o conjunto de dados, mais fácil é encontrar significados mais relevantes de forma rápida e fácil por meio de ferramentas de análise automatizadas. Ao identificar e entender dados significativos, as empresas podem tomar decisões informadas e atingir seus objetivos. Neste artigo, apresentaremos 21 melhores ferramentas e softwares de mineração de dados em 2022.

Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o etapas básicas da mineração de dados.

Podemos aplicar mineração de dados a vários cenários, como segmentação de mercado, análise de tendências, detecção de fraudes, marketing de banco de dados, gerenciamento de risco de crédito, educação e análise financeira. Embora os métodos usados por cada organização possam variar, em geral, o processo de mineração de dados geralmente consiste nas cinco etapas a seguir:

1. Identifique as necessidades do negócio com base em metas estabelecidas.
2. Identifique fontes de dados para determinar quais pontos de dados precisam ser analisados.
3. Selecionar e aplicar técnicas de modelagem.
4. Avalie o modelo para garantir que ele atenda aos objetivos estabelecidos.
5. Relate os resultados da mineração de dados ou continue com um processo de mineração de dados repetível.

Ferramentas Integradas de Mineração de Dados para Análise Estatística

Melhores ferramentas de mineração de dados – 1.IBM SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) é uma das plataformas de software estatístico mais populares atualmente. Desde que começou a fornecer produtos estatísticos e soluções de serviço em 2015, vários recursos avançados do software têm sido amplamente usados em algoritmos de aprendizagem, análise estatística (incluindo regressão descritiva, clustering, etc.), análise de texto e integração com big data, etc. Ao mesmo tempo, o SPPS permite que os usuários melhorem sua sintaxe SPSS usando Python e R com várias extensões profissionais.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 2.R

R é uma linguagem de programação que pode ser usada em ambientes de computação estatística e gráficos. É compatível com os sistemas operacionais UNIX, FreeBSD, Linux, macOS e Windows. R pode ser usado em vários cenários de análise estatística, como análise de séries temporais, agrupamento e modelagem linear e não linear. Ao mesmo tempo, como um ambiente de computação estatística livre, ele também pode fornecer um sistema coerente, vários pacotes excelentes de mineração de dados, ferramentas gráficas para análise de dados e um grande número de ferramentas de middleware. Além disso, é uma solução de código aberto para software estatístico, como SAS e IBM SPSS.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 3.SAS

SAS (Statistical Analysis System) é uma escolha adequada para mineração de dados e texto (mineração de tex) e otimização. Ele é capaz de fornecer uma variedade de técnicas analíticas e capacidades metodológicas de acordo com as necessidades e objetivos da organização. Atualmente, ele é capaz de fornecer modelagem descritiva (ajuda na classificação e descrição de clientes), modelagem preditiva (facilita a previsão de resultados desconhecidos) e modelagem analítica (para analisar, filtrar e transformar campos como e-mail, comentários, livros e outros dados não estruturados). Além disso, sua arquitetura de processamento de memória distribuída é altamente escalável.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 4. Oracle Data Mining

O Oracle Data Mining (ODB) faz parte do Oracle Advanced Analytics. Esta ferramenta de mineração de dados fornece excelentes algoritmos de predição de dados para classificação, regressão, clustering, associação, julgamento de importância de atributos e outras análises profissionais. Além disso, o ODB também pode usar interfaces como SQL, PL/SQL, R e Java para recuperar insights valiosos de dados e fazer previsões precisas.

Ferramentas de mineração de dados de código aberto

Melhores ferramentas de mineração de dados – 5.KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), um software de código aberto publicado pela primeira vez em 2006, agora é amplamente usado em ciência de dados e aprendizado de máquina em bancos, ciências biológicas, publicações e indústrias de consultoria. Ao mesmo tempo, ele fornece conectores locais e de nuvem para permitir a migração de dados entre diferentes ambientes. Embora seja implementado em Java, o KNIME fornece vários nós para facilitar aos usuários executá-lo em Ruby, Python e R.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 6.RapidMiner

Como uma ferramenta de mineração de dados de código aberto, o RapidMiner integra-se perfeitamente com R e Python. Ele cria novos processos de mineração de dados fornecendo produtos ricos e fornece várias análises avançadas. Ao mesmo tempo, o RapidMiner é escrito em Java e pode ser integrado com WEKA e R-tool. É um dos sistemas de análise preditiva mais úteis. Ele fornece recursos úteis como: processamento analítico remoto, criação e validação de modelos preditivos, vários métodos de gerenciamento de dados, modelos integrados, fluxos de trabalho repetíveis, filtragem de dados e mesclagem e junção.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 7.Orange

Orange é um software de mineração de dados de código aberto baseado em Python. Claro, além de fornecer recursos básicos de mineração de dados, Orange também oferece suporte a algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser usados em modelagem de dados, regressão, clustering, pré-processamento e muito mais. Orange também oferece um ambiente de programação visual e a capacidade de arrastar e soltar facilmente componentes e links.

Ferramentas de mineração de dados Big Data

Conceitualmente, big data pode ser estruturado, não estruturado ou semiestruturado. Ele geralmente cobre as cinco características V, a saber: volume (volume, que pode atingir o nível de terabyte ou petabyte), variedade (variedade), velocidade (velocidade), precisão (veracidade) e valor (valor). Dada sua complexidade, é difícil para nós processar e implementar armazenamento massivo de dados, descoberta de padrões e previsão de tendências em um computador, então ferramentas de mineração de dados distribuídas são necessárias.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 8.Apache Spark

O Apache Spark é popular por sua facilidade de uso e alto desempenho para processamento de big data. Ele tem várias interfaces para Java, Python (PySpark), R (SparkR), SQL, Scala, etc., e pode fornecer mais de 80 operadores avançados para facilitar aos usuários a escrita de código mais rápido. Além disso, o Apache Spark também fornece bibliotecas de código para SQL e DataFrames, Spark Streaming, GrpahX e MLlib para uma plataforma rápida de processamento e streaming de dados.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 9.Hadoop MapReduce

Hadoop é uma coleção de ferramentas de código aberto para lidar com grandes quantidades de dados e vários problemas de computação. Embora escrito em Java, qualquer linguagem de programação pode ser usada com o Hadoop Streaming. Entre elas, MapReduce é o modelo de implementação e programação do Hadoop. Ele permite que os usuários "mapeiem" e "reduzam" várias funções comumente usadas e executem grandes operações de junção em enormes conjuntos de dados. Além disso, o Hadoop também fornece aplicativos como: análise de atividade do usuário, processamento de dados não estruturados, análise de log e mineração de texto. Atualmente, ele se tornou um esquema amplamente aplicável para executar mineração de dados complexa em big data.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 10.Qlik

Qlik é uma plataforma para análise e mineração de dados de forma escalável e flexível. Ela apresenta uma interface de arrastar e soltar fácil de usar e responde instantaneamente às modificações e interações do usuário. Para dar suporte a várias fontes de dados, a Qlik permite integração perfeita com vários formatos de aplicativos externos por meio de uma variedade de conectores, extensões, aplicativos integrados e conjuntos de API. Ao mesmo tempo, também é uma ótima ferramenta para análises compartilhadas centralizadas.

Pequeno esquema de mineração de dados

Melhores ferramentas de mineração de dados – 11.Scikit-learn

Como uma ferramenta de software livre para aprendizado de máquina Python, o Scikit-learn fornece excelentes capacidades de análise e mineração de dados. Ele tem funções como classificação, regressão, clustering, pré-processamento, seleção de modelo e redução de dimensionalidade.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 12.Rattle (R)

Rattle, desenvolvido pela linguagem R, é compatível com sistemas operacionais como macOS, Windows e Linux. É usado principalmente por usuários nos EUA e Austrália para negócios corporativos e propósitos acadêmicos. O poder de computação do R pode fornecer aos usuários funções como clustering, visualização de dados, modelagem e outras análises estatísticas.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 13.Pandas (Python)

Pandas também é um “cara legal” para mineração de dados com Python. A base de código fornecida por ele pode ser usada para executar análise de dados e gerenciar a estrutura de dados do sistema de destino.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 14.H3O

Como um software de mineração de dados de código aberto, o H3O pode ser usado para analisar os dados armazenados na arquitetura de nuvem. Embora escrito em R, a ferramenta não é apenas compatível com Python, mas também pode ser usada para construir vários modelos. Além disso, graças ao suporte de linguagem Java, o H3O pode ser rápida e facilmente implantado em ambientes de produção.

Soluções para mineração de dados em nuvem

Ao implementar a tecnologia de mineração de dados em nuvem, os usuários podem recuperar informações importantes de um ambiente virtual integrado Armazém de dados, reduzindo assim os custos de armazenamento e infraestrutura.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 15.Amazon EMR

Como uma solução em nuvem para processamento de big data, o Amazon EMR não só pode ser usado para mineração de dados, mas também para executar tarefas de ciência de dados, como: indexação da web, análise de arquivos de log, análise financeira, aprendizado de máquina, etc. A plataforma oferece uma variedade de soluções de código aberto, incluindo Apache Spark e Apache Flink, e pode melhorar a escalabilidade de ambientes de big data ajustando automaticamente tarefas como clusters.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 16.Azure ML

Como um ambiente baseado em serviço de nuvem, o Azure ML pode ser usado para construir, treinar e implantar vários modelos de machine learning. Para várias tarefas de análise de dados, mineração e previsão, o Azure ML permite que os usuários calculem e manipulem dados de diferentes volumes na plataforma de nuvem.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 17.Google AI Platform

Semelhante ao Amazon EMR e ao Azure ML, a Google AI Platform baseada em nuvem também é capaz de fornecer várias pilhas de machine learning. A Google AI Platform inclui vários bancos de dados, bibliotecas de machine learning e outras ferramentas. Os usuários podem usá-los na nuvem para executar mineração de dados e outras tarefas semelhantes à ciência de dados.

Ferramentas de Mineração de Dados Usando Redes Neurais

Redes neurais processam dados essencialmente da mesma forma que o cérebro humano processa informações. Em outras palavras, como nossos cérebros têm milhões de neurônios que processam informações externas e produzem saída, redes neurais podem seguir esse princípio para atingir mineração de dados convertendo dados brutos em informações relevantes.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 18.PyTorch

Pytorch é um pacote Python e uma estrutura de aprendizado profundo baseada na biblioteca Torch. Ele foi originalmente desenvolvido pelo AI Research Lab (FAIR) do Facebook como uma ferramenta de ciência de dados semelhante a uma rede neural profunda. O usuário pode programar toda a rede neural por meio do Pytorch: carregando os dados, pré-processando os dados, definindo o modelo, realizando treinamento e avaliação e tais etapas de mineração de dados. Além disso, com a poderosa capacidade de aceleração de GPU, o Torch pode obter computação rápida de array. Em setembro de 2020, o ecossistema R do Torch inclui Torch, Torchvision, Torchaudio e outras extensões.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 19. TensorFlow

Semelhante ao PyTorch, o TensorFlow, desenvolvido pelo Google Brain Team, também é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto baseada em Python. Ele pode ser usado tanto para construir modelos de aprendizado profundo quanto para ser altamente focado em redes neurais profundas. O ecossistema TensorFlow não só fornece a flexibilidade para fornecer uma variedade de bibliotecas e ferramentas, mas também tem uma comunidade ampla e popular onde os desenvolvedores podem conduzir várias perguntas e respostas e compartilhamento de conhecimento. Apesar de ser uma biblioteca Python, o TensorFlow começou a introduzir uma interface R para a API do TensorFlow em 2017.

Ferramentas de mineração de dados para visualização de dados

Visualização de dados é a representação gráfica das informações extraídas do processo de mineração de dados. Essas ferramentas permitem que os usuários visualizem tendências, padrões e outliers em dados por meio de gráficos, tabelas, mapas e outros elementos de visualização.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 20.Matplotlib

Matplotlib é uma ótima biblioteca de ferramentas para visualização de dados com Python. Ela permite que os usuários criem gráficos de qualidade, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos 3D, etc. usando gráficos interativos. E esses gráficos podem ser personalizados em termos de estilos, propriedades de eixo, fontes e muito mais.

Melhores ferramentas de mineração de dados – 21.ggplot2

ggplot2 também é um popular kit de ferramentas R para visualização de dados. Ele permite que os usuários criem uma variedade de gráficos bonitos e de alta qualidade. Ao mesmo tempo, os usuários também podem usar esta ferramenta para modificar vários componentes no diagrama com um alto grau de abstração.

Conclusão

Conforme mencionado anteriormente, a maioria das ferramentas ou soluções de mineração de dados usam as duas principais linguagens de programação R e Python, bem como vários pacotes e bibliotecas correspondentes. Para desenvolvedores ou cientistas de dados engajado em mineração de dados, é muito necessário aprender e entender vários tipos de ferramentas de análise e mineração de dados. Claro, como escolher a ferramenta certa depende de seus objetivos atuais de negócios ou pesquisa.

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