Se dice con razón que los datos son dinero en el mundo actual. Junto con la transición a un mundo basado en aplicaciones, llega el crecimiento exponencial de los datos. Sin embargo, la mayoría de los datos no están estructurados y, por lo tanto, se necesita un proceso y un método para extraer información útil de los datos y transformarla en una forma comprensible y utilizable.
La minería de datos o “descubrimiento de conocimientos en bases de datos” es la proceso de descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos con inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos.
Las herramientas gratuitas de minería de datos van desde entornos completos de desarrollo de modelos, como Knime y Orange, hasta una variedad de bibliotecas escritas en Java, C++ y más frecuentemente en Python. Hay cuatro tipos de tareas que normalmente intervienen en la minería de datos:
A continuación se enumeran las herramientas de software gratuitas para minería de datos –
Lista de las mejores herramientas gratuitas de minería de datos en 2022:-
1. Rapid Miner –
Rapid Miner, anteriormente llamado YALE (Yet another Learning Environment), es un entorno para experimentos de aprendizaje automático y minería de datos que se utiliza tanto para la investigación como para el mundo real. Tareas de minería de datos. Es sin duda el sistema de código abierto para minería de datos líder en el mundo. Escrita en el lenguaje de programación Java, esta herramienta ofrece análisis avanzados a través de marcos basados en plantillas.
Permite que los experimentos se compongan de una gran cantidad de operadores anidados arbitrariamente, que se detallan en archivos XML y se realizado con la interfaz gráfica de usuario de Rapid Miner. Lo mejor es que los usuarios no necesitan escribir códigos. Ya cuenta con muchas plantillas y otras herramientas que nos permiten analizar los datos fácilmente.
2. IBM SPSS Modeler –
El banco de trabajo de herramientas IBM SPSS Modeler es mejor para trabajar en proyectos a gran escala como análisis textuales, y su interfaz visual es extremadamente valiosa. Le permite generar una variedad de algoritmos de minería de datos sin programación. También se puede utilizar para detección de anomalías, redes bayesianas, CARMA, regresión de Cox y ne neuronal básica. Trabajos que utilizan perceptrón multicapa con aprendizaje de retropropagación. No apto para cardíacos.
3. Oracle Data Mining –
Otro gran bateador en el ámbito de la minería de datos es Oracle. Como parte de su opción de base de datos de análisis avanzado, la minería de datos de Oracle permite a sus usuarios descubrir conocimientos, hacer predicciones y aprovechar sus datos de Oracle. Puede crear modelos para descubrir el comportamiento del cliente, apuntar a los mejores clientes y desarrollar perfiles.
La GUI de Oracle Data Miner permite a los analistas de datos, analistas de negocios y científicos de datos trabajar con datos dentro de una base de datos usando una función bastante elegante de arrastrar y soltar. solución. También puede crear scripts SQL y PL/SQL para automatización, programación e implementación en toda la empresa.
4. Teradata –
Teradata reconoce el hecho de que, aunque el big data es fantástico, si no se sabe realmente cómo analizarlo y utilizarlo, no tiene valor. Imagine tener millones y millones de puntos de datos sin las habilidades para consultarlos. Ahí es donde entra en juego Teradata. Proporcionan soluciones y servicios de extremo a extremo en almacenamiento de datos, big data y aplicaciones de análisis y marketing.
Teradata también ofrece una gran variedad de servicios que incluyen implementación, consultoría empresarial y capacitación. y soporte.
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5. Datos enmarcados:
Es una solución totalmente administrada, lo que significa que no necesita hacer nada más que sentarse y esperar información valiosa. Frame Data toma datos de las empresas y los convierte en conocimientos y decisiones procesables. Entrenan, optimizan y almacenan modelos ionizados de productos en su nube y brindan predicciones a través de una API, lo que elimina la sobrecarga de infraestructura. Proporcionan paneles de control y herramientas de análisis de escenarios que le indican qué palancas de la empresa están impulsando las métricas que le interesan.
6. Kaggle –
Kaggle es la comunidad de ciencia de datos más grande del mundo. Empresas e investigadores publican sus datos y estadísticos y mineros de datos de todo el mundo compiten para producir los mejores modelos.
Kaggle es una plataforma para competiciones de ciencia de datos. Le ayuda a resolver problemas difíciles, reclutar equipos sólidos y amplificar el poder de su talento en ciencia de datos.
3 pasos para trabajar:
7. Weka –
WEKA es una solución muy sofisticada La mejor herramienta de minería de datos. Le muestra varias relaciones entre los conjuntos de datos, grupos, modelos predictivos, visualización, etc. Hay varios clasificadores que puede aplicar para obtener más información sobre los datos.
8. Sonajero –
Rattle significa herramienta analítica R para aprender fácilmente. Presenta resúmenes estadísticos y visuales de datos, transforma datos en formas que se pueden modelar fácilmente, construye modelos supervisados y no supervisados a partir de los datos, presenta el desempeño de los modelos gráficamente y califica nuevos conjuntos de datos.
Es el mejor conjunto de herramientas de minería de datos, gratuito y de código abierto, escrito en el lenguaje estadístico R utilizando la interfaz gráfica de Gnome. Se ejecuta bajo GNU/Linux, Macintosh OS X y MS/Windows.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner es una plataforma de exploración, análisis, análisis e integración de datos de código abierto, fácil de usar, inteligible y completa. Tiene una interfaz gráfica de usuario que ayuda a los usuarios a conectar fácilmente los nodos para el procesamiento de datos.
KNIME también integra varios componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos a través de su concepto de canalización de datos modular y ha llamado la atención de la inteligencia empresarial. y análisis de datos financieros.
10. Python –
Como lenguaje gratuito y de código abierto, Python se compara con mayor frecuencia con R por su facilidad de uso. A diferencia de R, la curva de aprendizaje de Python tiende a ser tan corta que se ha vuelto legendaria. Muchos usuarios descubren que pueden empezar a crear conjuntos de datos y realizar análisis de afinidad extremadamente complejos en cuestión de minutos. Las visualizaciones de datos de casos de uso empresarial más comunes son sencillas siempre que se sienta cómodo con conceptos básicos de programación como variables, tipos de datos, funciones, condicionales y bucles.
11. Orange –
Orange es un paquete de software de aprendizaje automático y minería de datos basado en componentes escrito en lenguaje Python. Es una visualización y análisis de datos de código abierto para principiantes y expertos. La minería de datos se puede realizar mediante programación visual o secuencias de comandos Python. También está repleto de funciones para análisis de datos y diferentes visualizaciones, desde diagramas de dispersión, gráficos de barras, árboles hasta dendrogramas, redes y mapas de calor.
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12. SAS Data Mining –
Descubra patrones de conjuntos de datos utilizando el software comercial SAS Data Mining. Su modelado descriptivo y predictivo proporciona información para una mejor comprensión. anding de los datos. Ofrecen una GUI fácil de usar. Disponen de herramientas automatizadas desde el procesamiento de datos, agrupándolas hasta el final donde se pueden encontrar los mejores resultados para tomar las decisiones correctas. Al ser un software comercial, también incluye herramientas avanzadas como procesamiento escalable, automatización, algoritmos intensivos, modelado, visualización y exploración de datos, etc.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout es un proyecto de Apache Software Foundation para producir implementaciones gratuitas de algoritmos de aprendizaje automático distribuidos o escalables centrados principalmente en las áreas de filtrado colaborativo, agrupación en clústeres y clasificación.
Apache Mahout admite principalmente tres casos de uso: La minería de recomendaciones toma el comportamiento de los usuarios y a partir de ahí intenta encontrar elementos que les puedan gustar. La agrupación requiere, por ejemplo, documentos de texto y los agrupa en grupos de documentos relacionados por temas. La clasificación aprende de los documentos categorizados existentes cómo se ven los documentos de una categoría específica y puede asignar documentos sin etiquetar a la categoría (con suerte) correcta.
14. PSPP –
PSPP es un programa para el análisis estadístico de datos muestreados. Tiene una interfaz gráfica de usuario y una interfaz de línea de comandos convencional. Está escrito en C, utiliza la Biblioteca Científica GNU para sus rutinas matemáticas y traza UTILS para generar gráficos. Es un reemplazo gratuito del programa propietario SPSS (de IBM) que predice con confianza lo que sucederá a continuación para que pueda tomar decisiones más inteligentes, resolver problemas y mejorar los resultados.
15. jHepWork –
jHepWork es un marco de análisis de datos gratuito y de código abierto que se creó como un intento de crear un entorno de análisis de datos utilizando paquetes de código abierto con un usuario comprensible. interfaz y crear una herramienta competitiva para los programas comerciales.
JHepWork muestra gráficos interactivos en 2D y 3D para conjuntos de datos para un mejor análisis. Existen bibliotecas científicas numéricas y funciones matemáticas implementadas en Java. jHepWork se basa en un lenguaje de programación de alto nivel, Jython, pero la codificación Java también se puede utilizar para llamar a las bibliotecas numéricas y gráficas de jHepWork.
16. Lenguaje de programación R:
No hay ningún misterio por qué R es la superestrella de las herramientas gratuitas de minería de datos en esta lista. Es gratuito, de código abierto y fácil de aprender para personas con poca o ninguna experiencia en programación. Hay literalmente miles de bibliotecas que se pueden incorporar a El entorno R lo convierte en un potente entorno de minería de datos. Es un lenguaje de programación de software gratuito y un entorno de software para gráficos y computación estadística.
El lenguaje R se usa ampliamente entre los mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. La facilidad de uso y la extensibilidad han aumentado sustancialmente la popularidad de R en los últimos años.
17. Pentaho –
Pentaho proporciona una plataforma integral para la integración de datos, análisis de negocios y big data. Con esta herramienta comercial puedes combinar fácilmente datos de cualquier fuente. Obtenga información valiosa sobre los datos de su negocio y tome decisiones más precisas basadas en información para el futuro.
18. Tanagra –
TANAGRA es un software de minería de datos con fines académicos y de investigación. Existen herramientas para el área de análisis de datos exploratorios, aprendizaje estadístico, aprendizaje automático y bases de datos. Tanagra contiene algo de aprendizaje supervisado pero también otros paradigmas como agrupamiento, análisis factorial, estadísticas paramétricas y no paramétricas, reglas de asociación, selección de características y algoritmos de construcción.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit, es un conjunto de bibliotecas y programas para el procesamiento simbólico y estadístico del lenguaje natural (NLP) para el lenguaje Python. Proporciona un conjunto de herramientas de procesamiento del lenguaje que incluyen minería de datos, aprendizaje automático, eliminación de datos, análisis de sentimientos y otras tareas diversas de procesamiento del lenguaje. Cree programas Python para manejar datos del lenguaje humano.
Esperamos que nuestra lista de las mejores herramientas gratuitas de minería de datos le haya resultado útil. Nos encantaría conocer su opinión. Comparta sus opiniones en la sección de comentarios a continuación.
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