실제로 사용해봐야 하는 9가지 데이터 마이닝 도구 [2022]

데이터 전문가가 되려면 몇 가지만 사용하더라도 여러 데이터 마이닝 도구에 익숙해야 합니다. 이렇게 하면 모든 도구에는 고유한 장점이 있기 때문에 어떤 도전에도 대비할 수 있습니다.

"어디부터 시작해야 하나요?"라고 물을 수 있습니다.

이를 돕기 위해 가장 눈에 띄는 데이터 마이닝 도구 목록을 분류했습니다. 데이터 전문가가 되기 위해 숙지해야 하는 다양한 도구를 읽고 알아보세요.

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최고의 데이터 마이닝 도구

1. 시센스

Sinsense는 수많은 기능으로 인해 2016년 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 상을 수상했습니다. 많은 사람들은 여전히 ​​전문가를 위한 최고의 데이터 마이닝 도구 중 하나라고 주장합니다. 조직 내에서 보고서를 생성하기 위한 솔루션을 찾고 있다면 이것이 올바른 선택입니다.

Sisense를 사용하면 여러 소스의 데이터를 결합하고 공유 저장소를 구축할 수 있습니다. 또한 데이터를 세분화하여 시각적으로 풍부한 보고서를 생성하여 비기술적인 청중이 더 편안하게 결과를 읽을 수 있도록 할 수 있습니다.

또한 보고서 생성을 쉽게 하기 위한 다양한 위젯이 있습니다. 라인 차트, 그래프, 파이 차트 및 유사한 보고서를 생성하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

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2. 크나메

KNIME은 데이터 보고 및 분석을 위한 오픈 소스 통합 플랫폼입니다. 모듈식 데이터 파이프라인 개념을 기반으로 하며 그에 따라 작동합니다. 여러 데이터 마이닝 및 기계 학습 구성 요소가 서로 내장되어 있습니다.

주요 하이라이트는 신속하게 배포하고 효율적으로 확장할 수 있는 능력입니다. 데이터 분석의 기술적 세부 사항에 익숙하지 않은 사람들도 KNIME을 예측 분석에 사용할 수 있습니다(비록 약간의 어려움에 직면할 수 있음). KNIME은 재무 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석에 적합합니다. 데이터 병합에서 배포에 이르기까지 이 플랫폼은 거의 모든 데이터 마이닝 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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3. IBM SPSS 모델러

IBM SPSS Modeler를 사용하면 텍스트 분석 및 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다. IBM은 SPSS에서 인수했습니다.

SPSS Modeler는 데이터 변환에서 많은 기술적 측면을 제거하므로 예측 모델을 사용하는 것이 훨씬 더 편안해집니다. 인터페이스는 데이터 마이닝 알고리즘 작업을 단순화했습니다. Professional과 Premium의 두 가지 버전이 있습니다. 프리미엄 버전에는 엔터티 분석 및 텍스트 분석과 같은 추가 기능이 있습니다.

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4. 래피드 마이너

전문가들 사이에서 가장 인기 있는 데이터 마이닝 도구 중 하나는 Rapid Miner입니다. Java로 작성되었으며 예측 분석, 텍스트 마이닝, 기계 학습 및 관련 작업을 위한 통합 환경을 제공합니다.

Rapid Miner는 연구, 교육, 기계 학습, 비즈니스 응용 프로그램 등과 같은 다양한 산업에서 응용 프로그램을 찾습니다. 이 도구는 클라우드 인프라뿐만 아니라 온프레미스에서도 사용할 수 있습니다. 오류 발생을 줄이고 프로젝트 속도를 높이는 프레임워크용 템플릿이 있습니다.

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읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

5. 오렌지

Orange는 데이터 마이닝 및 머신 러닝을 위한 오픈 소스 솔루션입니다. 해당 구성 요소(위젯이라고 함)는 데이터 읽기, 예측 변수 교육, 데이터 시각화 및 데이터 테이블 표시를 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

들어오는 데이터를 필요한 패턴으로 형식화할 수 있으며 위젯을 사용하여 원하는 위치로 이동할 수 있습니다. Orange는 다기능 위젯을 통해 사용자가 짧은 시간에 고효율로 데이터 마이닝 작업을 수행할 수 있도록 합니다. Orange 사용법을 배우는 것도 꽤 재미있기 때문에 초보자라면 주저 없이 이 도구를 사용하여 데이터 마이닝 여정을 시작할 수 있습니다.

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체크 아웃: 데이터 마이그레이션 도구

6. 파이썬

파이썬은 지구상에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이 기사에서 논의한 대부분의 데이터 마이닝 도구를 사용하려면 이 언어를 배워야 합니다. 파이썬은 배우기 쉬운 구문과 매우 유연한 적용성을 가지고 있습니다.

이 언어가 널리 사용되는 중요한 이유는 이 언어에 대한 방대한 양의 라이브러리 때문입니다. Python을 학습한 후에는 데이터 분석 및 앱 개발에 Python 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이것이 이 프로그래밍 언어의 다양성입니다.

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7. 딸랑이

Rattle은 R을 기본 프로그래밍 언어로 사용하는 데이터 마이닝 도구입니다. GUI 기반이며 여러 데이터 마이닝 기능을 제공합니다. 로그 코드 탭은 GUI에서 발생하는 모든 활동에 대해 중복 코드를 생성합니다. 따라서 UI를 사용하여 여러 작업을 수행하거나 코드를 사용하고 그에 따라 편집할 수 있습니다. 코드를 검토할 수도 있습니다.

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8. 테라데이타

Teradata의 대표적인 이름은 Teradata Database입니다. 제품 배치, 판매 등과 같은 회사의 중요한 데이터에 대한 통찰력을 제공합니다. 사용 빈도에 따라 구분되는 콜드 데이터와 핫 데이터도 구분합니다.

테라데이타의 모든 서버 노드는 처리 능력과 메모리를 가지고 있어 '비공유' 아키텍처에서 작동합니다.

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9. 웨카

뉴질랜드 Weka에 있는 University of Waikato의 제품은 데이터 시각화, 데이터 분석 및 예측 모델링을 위한 환상적인 솔루션입니다. 그것은 소프트웨어 학습을 아주 간단하게 만드는 쉽게 액세스할 수 있는 사용자 인터페이스를 가지고 있습니다. Weka를 사용하여 향상된 처리를 위한 데이터베이스 연결이 가능하므로 SQL 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.

Weka는 무료 소프트웨어이기 때문에 초보자와 전문가 모두에게 가장 많은 데이터 마이닝 도구 중 하나입니다.

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