Was ist das Data Mining-Tool?
In der heutigen Welt wird eine große Datenmenge innerhalb von Sekunden generiert. Um mit diesen Daten umgehen zu können, sollten wir einige Kenntnisse über verschiedene Techniken und Werkzeuge haben. Data Mining-Tools sind nichts anderes als eine Reihe von Methoden, mit denen diese große Datenmenge und die Beziehung zwischen verschiedenen Daten analysiert werden.
Liste des Data Mining-Tools
Hier ist die Liste einiger bemerkenswerter Data Mining-Tools, mit denen wir Daten analysieren können:
1. Rapid Miner
Es wird von der Firma Rapid Miner entwickelt, daher ist der Name dieses Tools ein Rapid Miner. Es ist in Java geschrieben. Der Rapid Miner kann für Vorhersageanalysen, Geschäftsanwendungen, Bildung und Forschung, kommerzielle Anwendungen usw. verwendet werden. Es erhöht nicht nur die Liefergeschwindigkeit, sondern reduziert auch Fehler beim Transformieren. Es gibt drei Arten von Modulen in Rapid Miner: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server und Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: Workflow-Design, Prototyping, Validierung usw. werden in diesem Modul durchgeführt.
- Rapid Miner Server: Dieses Modul wird zum Betrieb von Vorhersagedatenmodellen verwendet.
- Rapid Miner Radoop: Zur Vereinfachung der Vorhersageanalyse führt dieses Modul einen Prozess in Hadoop aus.
2. Orange
Es ist Open-Source-Software, die in Python-Sprache geschrieben ist. Orange ist die beste Software zur Analyse von Daten und zum maschinellen Lernen. Diese Komponenten werden Widgets genannt. Diese Widgets dienen zum Lesen von Daten, zum Analysieren von Komponenten, zum Auswählen von Funktionen und zum Anzeigen der Daten. Mit orange wird das Formatieren und Verschieben von Daten mithilfe von Widgets schnell und einfach.
3. Weka
Weka wird von der University of Waikato entwickelt. Es ist eine Open-Source-Software, die zur prädiktiven Modellierung und Analyse von Daten verwendet wird. Weka verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die den Benutzern einen einfachen und interaktiven Zugriff ermöglicht. Es unterstützt SQL und ermöglicht es einem Benutzer, eine Verbindung zur Datenbank herzustellen und Vorgänge durch Auslösen von Abfragen auszuführen. Es speichert Daten in einem Flat-File-Format.
4. KNIME
Es ist eine Open-Source-Software, die von der KNIME.com AG für die Datenanalyse entwickelt wurde. Es basiert auf der Kombination von Data Mining und Komponenten für maschinelles Lernen. Es wurde für pharmazeutische Forschung, Business Intelligence und Finanzanalyse verwendet.
5. Sisense
Es ist keine Open-Source-Software, sondern eine lizenzierte Software. Um diese zu nutzen, müssen Sie die Lizenz erwerben. Sisense wird von kleinen und großen Organisationen zur Verarbeitung der Daten verwendet. Da es auch Widgets wie Orange unterstützt, ist es einfach, Daten zu verschieben und Berichte durch Ziehen und Ablegen zu erstellen. Nicht einmal Techniker können mit Sisense als GUI-Basis arbeiten. Mit Hilfe von Widgets werden von Sisense erstellte Berichte in Form von Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen, Liniendiagrammen usw
6. Apache Mahout
Es wird von der Apache Foundation entwickelt. Das Ziel von Apache Mahout ist es, Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln und sich auf Regression und Cluster-Klassifizierung von Daten zu konzentrieren. Da es in einer bekannten Sprache wie Java geschrieben ist und Java-Bibliotheken enthält, die mathematische Operationen unterstützen, wird es für statistische Analysen verwendet.
7. SSDT
SSDT ist die Abkürzung für SQL Server Data Tools. Es wird verwendet, um die Datenbankentwicklungsphasen in einem visuellen Studio zu erweitern. Es wird häufig für die Datenanalyse verwendet und bietet Lösungen zur Lösung von Business-Intelligence-Problemen. Mit SSDT können Tabellen-Designer Tabellenoperationen wie das Erstellen einer Tabelle, das Hinzufügen von Tabellendaten, das Löschen von Tabellendaten und das Ändern des Tabelleninhalts ausführen. Es ermöglicht einem Benutzer, eine Verbindung zur Datenbank herzustellen, da es SQL unterstützt.
8. Rassel
Die Rassel ist eine Open-Source-Software, die mit der R-Sprache entwickelt wurde. Es bietet eine GUI-Schnittstelle. Über die eingebaute Registerkarte zum Schließen des Protokolls kann Rattle für jede Aktivität Duplikate erstellen.
9. DataMelt
Es ist auch als DMelt bekannt. Es dient zur Analyse und Visualisierung von Daten. Es richtet sich an Studenten, Ingenieure und Wissenschaftler. Es ist plattformunabhängig, dh es kann auf jedem Betriebssystem ausgeführt werden, das JVM (Java Virtual Machine) enthält. Es wird verwendet, um 2D- oder 3D-Diagramme, Zufallszahlen, mathematische Operationen und Algebra-Gleichungen zu erstellen.
10. IBM Cognos
Es ist für Business Insider Intelligence geeignet. Es wird zur Datenanalyse und Datenberichterstattung verwendet.
Komponenten von IBM Cognos
- Report Studio : Es wird zum Generieren von Berichten verwendet.
- Query Studio: Enthält die Abfrageoperation, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten.
- Analysis Studio: Es wird verwendet, um eine große Datenmenge zu verarbeiten und die Beziehung zwischen Daten zu analysieren
- Event Studio: Es wird verwendet, um die Ereignisbenachrichtigungen zu geben.
- Cognos Connection: Es ist ein Webportal, um die großen Datenmengen zusammenzufassen und Berichte zu erstellen.
11. SAS
Es wurde für die Verwaltung großer Datenmengen entwickelt. Es ermöglicht einem Benutzer, die Daten zu ändern, Daten von verschiedenen Orten in einem Raum zu speichern. Da es eine GUI-Oberfläche bietet, kann auch eine nicht-technische Person diese einfach verwenden und ihre Daten effizient verarbeiten.
12. Teradata
Es enthält Data Warehouse-Tools sowie Data Mining-Software. Es wird häufig für Geschäftsanalysen verwendet. Teradata wird verwendet, um Informationen über Daten wie das verfügbare Produkt, die Anzahl der verkauften Produkte, den Lagerbestand usw. zu geben.
13. Dundas
Es ist ein Dashboard-, Analyse- und Berichterstellungs-Tool. Mit Dundas ist eine unbegrenzte Datentransformation möglich. Es bietet Funktionen zum Erstellen attraktiver Daten wie Diagramme, Tabellenstile, Grafiken, Textformatierungen usw.
Fazit
In diesem Artikel haben wir gesehen, was Data Mining ist und welche Tools verwendet werden, um die Aufgabe des Data Mining erfolgreich abzuschließen.
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