実践すべき9つのデータマイニングツール[2022]
公開: 2021-01-04データの専門家になりたい場合は、使用するデータマイニングツールはごくわずかですが、複数のデータマイニングツールに精通している必要があります。 このように、すべてのツールには固有の利点があるため、あらゆる課題に備えることができます。
「どこから始めればいいの？」と聞くかもしれません。
そこで役立つように、最も有名なデータマイニングツールのリストを用意しました。 読んで、データの専門家になるために精通している必要があるさまざまなツールを見つけてください。
初心者でデータサイエンスについて詳しく知りたい場合は、一流大学のデータサイエンスコースをご覧ください。
目次
トップデータマイニングツール
1.Sisense
Sinsenseは、その多数の機能により、2016年に最高のビジネスインテリジェンスソフトウェアの賞を受賞しました。 多くの人々は、それがまだ専門家のためのトップのデータマイニングツールの1つであると主張します。 組織内でレポートを生成するためのソリューションを探している場合、これは正しい選択です。
Sisenseを使用すると、複数のソースからのデータを組み合わせて、共有リポジトリを構築できます。 また、データを改良して視覚的に豊富なレポートを作成し、技術者以外のユーザーが調査結果を読みやすくすることもできます。
また、レポートの生成を容易にするさまざまなウィジェットがあります。 折れ線グラフ、グラフ、円グラフ、および同様のレポートを作成して、データを視覚化できます。
Sisenseの詳細をご覧ください。
2. KNIME
KNIMEは、データのレポートと分析のためのオープンソースの統合プラットフォームです。 これは、モジュラーデータパイプラインの概念に基づいており、それに応じて機能します。 複数のデータマイニングと機械学習のコンポーネントが相互に組み込まれています。
その主なハイライトは、迅速に展開し、効率的に拡張できることです。 データ分析の技術的な詳細にあまり精通していない人は、予測分析にもKNIMEを使用できます（ただし、多少の困難に直面します）。 KNIMEは、財務データ分析、ビジネスインテリジェンス、およびデータ分析に最適です。 このプラットフォームは、データのマージからデプロイまで、ほぼすべてのデータマイニング要件に対応できます。
KNIMEの詳細をご覧ください。
3. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modelerを使用すると、テキスト分析とデータマイニングを実行できます。 IBMはSPSSからそれを取得しました。
SPSS Modelerは、データ変換から多くの技術的側面を取り除くため、予測モデルの使用がはるかに快適になります。 そのインターフェースにより、データマイニングアルゴリズムの操作が簡素化されました。 ProfessionalとPremiumの2つのバージョンがあります。 プレミアムバージョンには、エンティティ分析やテキスト分析などの追加機能があります。
IBMSPSSModelerの詳細をご覧ください。
4.ラピッドマイナー
専門家の間で最も人気のあるデータマイニングツールの1つは、RapidMinerです。 Javaで記述されており、予測分析、テキストマイニング、機械学習、および関連タスクのための統合環境を提供します。
Rapid Minerは、研究、トレーニング、機械学習、ビジネスアプリケーションなど、さまざまな業界でアプリケーションを見つけています。 このツールは、オンプレミスとクラウドインフラストラクチャで使用できます。 エラーの発生を減らし、プロジェクトの速度を上げるためのフレームワーク用のテンプレートがあります。
RapidMinerの詳細をご覧ください。
読む：インドのデータマイニングプロジェクト
5.オレンジ
Orangeは、データマイニングと機械学習のためのオープンソースソリューションです。 そのコンポーネント（ウィジェットと呼ばれる）は、データの読み取り、予測子のトレーニング、データの視覚化、データテーブルの表示など、さまざまなタスクで役立ちます。
そこに来るデータを必要なパターンでフォーマットすることができ、ウィジェットを使用してそれを任意の場所に移動することができます。 Orangeは、多機能ウィジェットを通じて、ユーザーがデータマイニングタスクを短時間で高効率で実行できるようにします。 Orangeの使い方を学ぶのもとても楽しいので、初心者の方は、このツールを使ってためらうことなくデータマイニングの旅を始めることができます。
Orangeの詳細をご覧ください。
チェックアウト：データ移行ツール
6. Python
Pythonは、地球上で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 この記事で説明したほとんどのデータマイニングツールを使用するには、この言語を学ぶ必要があります。 Pythonには、習得が容易な構文と非常に柔軟な適用性があります。
その絶大な人気の重要な理由は、この言語用の膨大な量のライブラリです。 Pythonを学習した後は、そのライブラリをデータ分析やアプリ開発に使用できます。 これがこのプログラミング言語の多様性です。
Pythonの詳細をご覧ください。
7.ガラガラ
Rattleは、Rを主要なプログラミング言語として使用するデータマイニングツールです。 これはGUIベースであり、複数のデータマイニング機能を提供します。 そのログコードタブは、GUIで発生するすべてのアクティビティの重複コードを作成します。 したがって、UIを使用して複数のタスクを実行するか、コードを使用してそれに応じて編集することができます。 コードを確認するオプションもあります。
Rattleの詳細をご覧ください。
8.テラデータ
Teradataの有名な名前はTeradataDatabaseです。 これは、製品の配置、販売など、会社の重要なデータへの洞察を提供します。 コールドデータとホットデータも区別します。これらは、使用頻度に応じて分けられます。
Teradataのすべてのサーバーノードには処理能力とメモリがあるため、「共有しない」アーキテクチャで動作します。
Teradataの詳細をご覧ください。
9.ウェカ
ニュージーランドのワイカト大学の製品であるWekaは、データの視覚化、データ分析、および予測モデリングのための素晴らしいソリューションです。 簡単にアクセスできるユーザーインターフェイスを備えているため、ソフトウェアの学習が非常に簡単になります。 Wekaを使用すると、SQLデータベースにアクセスできます。これにより、データベース接続が可能になり、処理が強化されます。
Wekaはフリーソフトウェアであるため、初心者から専門家まで、最も多くのデータマイニングツールの1つでもあります。
Wekaの詳細をご覧ください。
また読む：データサイエンスツール
データマイニングの詳細
これで、すべての著名なデータマイニングツールのリストが完成しました。 このリストやトピックについてご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-B＆upGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップを提供します。1業界のメンターとの1対1、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。