2022 年適用於小型到大型企業的 13 款最佳數據挖掘軟件

已發表: 2022-03-20

數據是現代企業做出的一些最大決策的關鍵，而數據挖掘是幫助您做到這一點的有效技術。

每個企業都處理大量數據，如果使用得當，可以為您的組織帶來很多好處。

這就是數據挖掘有用的地方。

它可以幫助企業優化運營效率、降低成本並做出明智的決策。

您可以使用數據挖掘軟件高效地執行數據挖掘。 這將有助於加快流程並節省您可以專注於利用獲得的數據的時間。

讓我們更多地談論數據挖掘以及您可以嘗試的最佳數據挖掘軟件。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是指數據搜索、提取和評估的過程。 數據可以是文字圖形模式，例如書法、文學和語言數字、統計數據等。

數據挖掘起源於計算機語言學領域到計算機科學、語言學、藝術科學和數理統計的子領域。

它旨在使用計算機程序、分析和智能方法從數據集中提取數據，記錄分析結果，並重組這些信息，以便能夠獲得有意義的見解。

除了文本分析，數據挖掘還涉及數據管理、數據庫管理和數據庫工程。 數據管理從數據預處理開始，創建數據模型，並通過嚴格和非嚴格的統計推斷進行數據處理。

它是如何工作的？

數據挖掘涉及各種過程，首先是了解業務需求，了解為什麼需要提取和使用數據。

該過程分為三個主要階段——數據預處理、數據挖掘和結果驗證。

數據預處理

數據預處理對於在實際挖掘發生之前了解數據集的變化是必要的。

由於數據挖掘可以發現數據集中存在的有用模式，因此您的目標數據必須足夠大以包含此類模式。 此外，該數據集必須足夠簡潔，以便您可以在所需的時間範圍內挖掘數據。

因此，在開始挖掘數據之前，您必須組裝大量可以從數據倉庫獲取的目標數據集。 接下來，您必須清理該數據以刪除不必要的絨毛和丟失的信息。

數據挖掘

組裝好目標數據後，數據挖掘的實際過程就開始了。 它涉及六個主要步驟——異常檢測、依賴建模、聚類、分類、回歸和總結。

  • 異常檢測：這涉及識別可能有用或其中有一些錯誤的不規則數據集。
  • 依賴建模：在這個階段，找到不同變量之間的關係。 它也被稱為關聯規則學習或購物籃分析。
  • 聚類：它涉及發現數據集中看起來相似的結構和組。
  • 分類：這是根據某些參數對數據進行分類。
  • 回歸：它發現數據集或數據之間的關係，以便找到可以以盡可能少的錯誤對數據進行建模的函數。
  • 摘要：您可以在此處可視化數據並生成報告，以提供提取數據的緊湊、更有意義的表示。

結果驗證

這是從收集的數據中發現知識以驗證數據挖掘中生成的模式的最後一步。

並非數據挖掘算法發現的所有模式都必須是有效的。 因此，這一步至關重要。 它是在應用發現的模式的測試數據集上完成的。 接下來，將結果輸出與所需輸出進行比較。

如果模式符合所需的標準，則學習的模式將被解釋並轉化為有意義的知識。 但如果它不符合標準，您必須通過在預處理和數據挖掘階段進行所需的更改來重新評估結果。

為什麼需要數據挖掘？

數據挖掘對於數據分析和商業智能很有用，可以幫助企業更深入地了解他們的組織、客戶、競爭對手和行業。 數據挖掘的一些用途是：

  • 銷售和營銷：企業收集有關其目標客戶的信息，以優化他們的銷售和營銷工作以及產品和服務。
  • 教育：教育機構可以使用數據挖掘來提取學生數據，並用它來提高教育質量。
  • 欺詐檢測： SaaS 企業、銀行和其他組織可以使用數據挖掘來觀察其安全狀況中的異常情況並防止網絡攻擊。
  • 運營：企業可以使用數據挖掘來優化運營、降低成本並做出明智的決策。

現在，讓我們談談一些最好的數據挖掘軟件。

RapidMiner 工作室

從 RapidMiner Studio 獲得具有全自動化和可視化工作流程設計的綜合數據挖掘平台。 它藉助拖放可視化界面幫助自動化和加速預測模型創建過程。

您將獲得 1500 多種函數和算法，以確保在每個用例中都獲得最佳模型。 RapidMiner Studio 為預測性維護、客戶流失、欺詐檢測等提供預建模板。

RapidMiner 允許您創建指向企業數據倉庫、雲存儲、社交媒體、業務應用程序、數據湖和數據庫的點擊連接。 初學者還將在每個步驟中找到主動建議以繼續進行。

在數據庫中運行 ETL 和數據準備，以維護優化的數據以進行分析。 通過直方圖、平行坐標、折線圖、箱線圖、散點圖等了解趨勢、分佈和模式，快速修復數據質量問題，包括缺失信息和異常值。

使用 RapidMiner Turbo Prep 消除數據準備期間的繁重工作，無需編寫任何代碼即可快速創建有影響力且有價值的機器學習模型。 它將在投入生產之前揭示模型的真實性能。

此外，創建易於解釋和易於理解的可視化數據挖掘工作流，並將包含代碼和基於代碼的模型部署到平台中。

將 RapidMiner 與 Python 和 R 等現有應用程序集成。下載社區提供的最新功能並通過其擴展機制添加新功能。

太極數據

使用 Teradata Vantage 體驗數據、洞察力和結果。 它是一個連接的多雲平台，可以統一企業分析的所有內容。

Teradata 通過允許企業數據分析生態系統、預測智能和提供可操作的答案來幫助推動您的業務向前發展。 它提供了一種混合方法來滿足現代企業的需求。

這個多雲平台為您提供了在任何地方部署的可移植性和靈活性，例如本地和公共雲（Azure、AWS、谷歌云）。 Teradata 的專家團隊可以幫助您利用數據來優化您的業務運營並實現驚人的價值。

使用 Teradata 實時查詢您的庫存，確保一切正常運行，無需擔心正常運行時間。 此外，Teradata Vantage 提供了無數智能來幫助建立下一代業務。

此外，它的多維和企業級可擴展性允許您擴展維度以處理海量數據工作負載。 推進您的人工智能和機器學習，為您的模型提供更好的結果和質量。

為您的團隊提供基於角色的安全無代碼軟件，以獲取 100% 的數據，以支持您的業務關鍵目標。 它還支持所有數據格式和類型，例如 BSON、Avro、CSV、Parquet、XML 和 JSON。

Teradata Vantage 不會因額外費用而讓您感到驚訝。 直觀的控制台可讓您輕鬆跟踪資源使用情況，以便了解您所支付的費用。

甲骨文數據挖掘器

Oracle Data Miner 使企業、數據分析師和數據科學家能夠通過使用簡單的拖放工作流編輯器來查看數據並直接在數據庫中工作。

Oracle Data Miner 是 Oracle SQL Developer 的一個擴展，它記錄和捕獲用戶為探索數據而採取的圖形分析工作流步驟。 此外，它的工作流程簡單實用，可用於執行分析方法和分享見解。

該平台生成 PL/SQL 和 SQL 腳本，并快速提供 API 以加速整個企業的模型部署。 您還將獲得一個交互式工作流工具來創建、評估、修改、共享和部署機器學習方法。

此外，您將獲得圖形節點來查看數據，例如匯總統計、箱線圖、散點圖和直方圖。 各種節點，如轉換、列過濾器和模型構建節點，可幫助您推動業務發展。

Oracle Data Miner 可以通過消除數據移動和保護安全性來最大限度地縮短模型開發和部署之間的時間。 它還將通過幫助您的團隊使用機器學習算法開發多樣化的技能來增強您的團隊能力。

刀

使用 KNIME 創建和生成數據挖掘，為您的業務提供端到端的數據科學支持並提高生產力。

您將通過一個企業級平台獲得兩種互補的工具。 您還將獲得 KNIME Analytics，這是一個用於創建和部署商業 KNIME 服務器和數據科學模型的開源平台。

此外，KNIME 是開放的、直觀的，並且可以不斷地整合新的發展來理解和設計每個人都可以訪問的數據科學工作流程。 KNIME 服務器對於團隊協作、管理、部署和自動化很有用。

如果您不是專家，KNIME 提供對 KNIME 門戶網站的訪問。 許多擴展是由 KNIME 自己設計的，因此您可以做更多的事情。 它的社區和合作夥伴也提供擴展。 KNIME 與開源項目集成，因此您永遠不會缺少任何東西。

KNIME 分析平台可在 Amazon AWS 和 Microsoft Azure 上使用。 KNIME 可以幫助您訪問、轉換和合併所有數據，並使用您喜歡的工具對其進行分析。 它將通過廣泛的數據挖掘實踐和從數據中收集的有用見解來支持您的業務。

立即下載 KNIME 並開始構建您的第一個工作流程。

橙子

數據挖掘現在很有趣，Orange 提供了開源數據可視化和機器學習。 它提供了一個多樣化的工具箱，可以輕鬆、直觀地創建數據分析工作流程。

您可以執行簡單的數據可視化和分析，並探索箱線圖、散點圖、統計分佈等。Orange 允許您使用層次聚類、熱圖、決策樹、線性投影和 MDS 進行更深入的研究。

Orange 可以將多維數據轉換為 2D 可視化，具有更好的屬性選擇和排名。 您還將找到一個圖形用戶界面，以便更多地關注數據分析，而不是在編碼上浪費時間。

全球的大學、學校和培訓課程都使用 Orange 來提供出色的產品。 它支持視覺插圖和數據挖掘概念的動手訓練。 您還將獲得一些小部件，以使您的訓練更好。

此外，使用不同的插件從外部來源挖掘數據、執行自然處理和文本挖掘、執行網絡分析、推斷項集等。 此外，分子生物學家和生物信息學家可以使用 Orange 通過富集分析和差異表達對各種基因進行排序。

SAS

使用 SAS Enterprise Miner（一款適用於您的業務的強大數據挖掘軟件）揭示有價值的見解。 它可以幫助您簡化整個過程以開發快速模型並了解關鍵關係。

SAS 提供多種工具來開發更好的模型。 使用自記錄和交互式流程圖，您可以映射整個數據挖掘過程以提取更好的結果。

技能有限的主題專家和業務用戶可以通過 SAS Rapid Predictive Modeler 輕鬆生成自己的模型。 您還可以通過比較使用各種方法創建的模型的評估和預測統計數據來提高預測準確性。

SAS 允許您自動部署模型並為所有階段生成評分代碼，從而消除了手動重寫。 它還提供易於處理的 GUI、批處理、高級預測、描述性建模、高性能、開源集成、雲部署選項、可擴展處理等。

Qlik

Qlik Intelligence Platforms 可以彌合洞察力、數據和行動之間的差距。 它為您提供 AI 驅動的、協作的、可操作的、實時的數據和分析可視化。

Qlik 可加速跨各種異構大型機、SAP、SaaS 和數據庫應用程序的攝取、數據複製和流式傳輸。 您可以自動化 ETL 和設計代碼生成以及持續更新。

該平台將有助於降低交付敏捷雲數據倉庫的成本、風險和時間。 您可以使用下推式和現代 ELT 方法來轉換、豐富、標準化、整合和連接來自異構結構的數據。

此外，Qlik 的無代碼雲原生服務簡化並自動化您在 Qlik Sense 和 SaaS 應用程序之間的工作流程，以根據洞察力推薦行動。 您還將獲得易於使用的儀表板，具有交互性並完全支持自由形式的探索和搜索。

Qlik 利用 AI 輔助整體分析，讓更多用戶從數據中獲得極致價值。 在開放 API 的幫助下，您有機會將分析嵌入到運營應用程序中並創建外部應用程序。

如果您發現數據有任何突然變化，它會立即提示相關操作。 Qlik 還提供靈活的部署選項，通過多種雲選項保護本地治理需求和數據位置。

Togaware的撥浪鼓

Rattle 是一個使用 R 進行數據科學的圖形用戶界面。它使用一個 GUI 工具包，即 RGtk2，可以從 Microsoft CRAN 存儲庫安裝。

了解 Rattle 軟件的功能，該軟件還提供強大的命令行利用率。 它

  • 顯示數據的可視化和統計摘要
  • 轉換相同的數據進行建模
  • 構建無監督和監督機器學習模型
  • 以圖形方式呈現高性能模型
  • 為部署的最新數據集評分。

所有交互都被捕獲為 R 腳本，該腳本再次在 R 中使用 Rattle 界面獨立執行。 您可以學習該工具並使用它來開發您在 R 中的技能。它將進一步幫助您構建具有強大選項的初始模型。

Rattle 是一個免費的開源平台，其代碼可在 Bitbucket git 存儲庫中找到。 您將可以自由地查看代碼、將其用於您想要的目的並對其進行擴展。

維卡

Weka 提供工具來實現各種機器學習算法、處理數據並將其可視化。

您可以將機器學習技術應用於現實世界中的數據挖掘問題。 它遵循簡單的步驟：

  • 您將從可能包含各種不相關字段和空值的字段中獲取原始數據。
  • 使用 Weka 的數據預處理工具來清理數據。
  • 將清理後的數據保存在本地存儲中以應用機器學習算法。
  • 根據機器學習類型或模型，您將從可用選項中進行選擇，包括分類、集群或關聯。
  • 自動化工作流程

您可以自由選擇 Weka 提供的任何算法並設置所需的參數來運行數據集。 從 Weka 和用於數據檢查的可視化工具獲取統計輸出。

它在同一數據集上應用各種模型來比較模型的輸出並選擇您需要的最佳模型。

思感

API 優先的分析平台 Sisense 可在您需要時提供完全可定制的白標分析。

通過釋放數據的力量轉變您的老式工作方式並發展您的業務。 從本地和雲端解鎖數據以進行數據分析並獲得更好的結果。

您可以自動化工作流程中的多步驟操作，並創建自定義體驗以加速工作流程。 Sisense 提供了一個開放的雲平台，該平台通過技術合作夥伴關係進行擴展，以增強可擴展性。

此外，您可以將 AI 支持的分析添加到您的工作流程、應用程序、產品和流程中，以便在正確的時間在正確的位置體驗智能，從而消除緩慢的流程。

無論您的技能水平如何，Sisense 都可以幫助每個人有效地進行分析，從而做出更好的業務決策。 您還可以通過 AI 支持的分析來區分產品、賦予消費者權力並創建新的流。

網軟

InetSoft 的 Style Intelligence 使分析變得快速而簡單。 它是一個基於 Web 的平台，無論數據庫大小如何，都可以訪問任何來源的數據，並處理小型數據集，以便更輕鬆、更快速地進行分析。

這是您的企業最好的數據挖掘軟件之一，可以清除各種數據緩存並獲得新的市場研究工具。

Style Intelligence 可以處理大數據項目，並使用基於 MapReduce 原則的專有數據網格緩存技術設計，以促進大數據。

Apache Mahout

Apache Mahout 是一個數學表達的 Scala DSL 和分佈式線性代數框架，專為數據科學家、統計學家和數學家設計，以實現他們的算法。

這是一個開源數據科學項目，有助於創建機器學習算法。 它在各個層面上發生了很多事情。 它實現了流行的學習技術，包括推薦、分類和聚類。

Apache Mahout 的算法是在 Hadoop 上編寫的。 因此，它運行良好並使用 Hadoop 庫在雲中進行擴展。 您將為您的數據挖掘任務獲得一個現成且易於使用的框架。 它還允許應用程序快速有效地分析大數據。

水

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此外，H2O 保持速度、透明度和準確性，因此您可以不受任何限制地構建模型。 通過監控數據以做出當前決策，根據性能簡化您的工作流程。

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結論

數據挖掘是收集有意義的信息並將其用於您的業務用途的有效方式。 它將有助於優化您的運營和成本，並幫助您做出更好的業務決策。

這一點，使用最好的數據挖掘軟件，並不斷為您的業務獲得精彩的見解。