Daten stehen im Mittelpunkt einiger der wichtigsten Entscheidungen, die moderne Unternehmen treffen, und Data Mining ist eine effektive Technik, um Ihnen dabei zu helfen.
Jedes Unternehmen hat mit einer überwältigenden Menge an Daten zu tun, die Ihrem Unternehmen bei richtiger Verwendung viele Vorteile bringen können.
Hier ist Data Mining sinnvoll.
Es kann Unternehmen dabei helfen, ihre Betriebseffizienz zu optimieren, Kosten zu senken und fundierte Entscheidungen.
Und mit Data-Mining-Software können Sie Data Mining effizient durchführen. Es wird dazu beitragen, den Prozess zu beschleunigen und Ihnen Zeit zu sparen, die Sie der Nutzung der gewonnenen Daten widmen können.
Lassen Sie uns mehr über Data Mining und die beste Data Mining-Software sprechen, die Sie ausprobieren können.
Was ist Data Mining?
Data Mining bezieht sich auf einen Prozess der Datensuche, -extraktion und -auswertung. Daten können textuelle grafische Muster wie Kalligraphie, literarische und sprachliche Figuren, Statistiken usw. sein.
Data Mining entstand aus dem Bereich der Computerlinguistik im Teilgebiet der Informatik, Linguistik, Kunstwissenschaften und mathematischen Statistik.
Ziel ist es, Daten mit Computerprogrammen, Analysen und intelligenten Methoden aus Datensätzen zu extrahieren, die Analyseergebnisse zu dokumentieren und diese Informationen neu zu strukturieren, um aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen zu können.
Data Mining umfasst neben der Textanalyse auch Datenmanagement, Datenbankmanagement und Datenbankengineering. Das Datenmanagement beginnt mit der Datenvorverarbeitung, dem Erstellen von Datenmodellen und der Datenverarbeitung mit strengen und nicht strengen statistischen Schlussfolgerungen.
Wie funktioniert es?
Data Mining umfasst verschiedene Prozesse, beginnend mit dem Verständnis der Geschäftsanforderungen, warum Sie Daten extrahieren und verwenden müssen.
Der Prozess ist in drei Hauptphasen unterteilt – Datenvorverarbeitung, Data Mining und Ergebnisvalidierung.
Datenvorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung ist notwendig, um Variationen in Datensätzen zu verstehen, bevor das eigentliche Mining stattfinden kann.
Da Data Mining nützliche Muster in Datensätzen aufdecken kann, müssen Ihre Zieldaten umfangreich genug sein, um solche Muster zu enthalten. Darüber hinaus muss dieser Datensatz so prägnant sein, dass Sie die Daten innerhalb des erforderlichen Zeitrahmens abbauen können.
Bevor Sie also mit dem Mining von Daten beginnen, müssen Sie eine große Menge an Zieldatensätzen zusammenstellen, die Sie aus einem Data Warehouse beziehen können. Als nächstes müssen Sie diese Daten bereinigen, um unnötige Flusen und fehlende Informationen zu entfernen.
Data Mining
Nachdem Sie die Zieldaten zusammengestellt haben, beginnt der eigentliche Prozess des Data Mining. Es umfasst sechs Hauptschritte – Anomalieerkennung, Abhängigkeitsmodellierung, Clustering, Klassifizierung, Regression, und Zusammenfassung.
- Anomalieerkennung: Dazu gehört die Identifizierung unregelmäßiger Datensätze, die nützlich sein können oder einige Fehler enthalten.
- Abhängigkeitsmodellierung: In dieser Phase wird die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen gefunden. Es wird auch als Assoziationsregellernen oder Warenkorbanalyse bezeichnet.
- Clustering: Dabei geht es darum, ähnlich aussehende Strukturen und Gruppen in Datensätzen zu entdecken.
- Klassifizierung: Dies ist die Klassifizierung von Daten basierend auf bestimmten Parametern.
- Rückschritt: Es entdeckt Beziehungen zwischen Datensätzen oder Daten, um eine solche Funktion zu finden, die die Daten mit dem geringstmöglichen Fehler modellieren kann.
- Zusammenfassung: Hier visualisieren Sie Daten und erstellen Berichte, um eine kompakte, aussagekräftigere Darstellung der extrahierten Daten bereitzustellen.
Ergebnisvalidierung
Dies ist der letzte Schritt der Wissensentdeckung aus gesammelten Daten, um die im Data Mining generierten Muster zu überprüfen.
Nicht alle von Data-Mining-Algorithmen entdeckten Muster müssen gültig sein. Daher ist dieser Schritt entscheidend. Es wird auf einem Testdatensatz durchgeführt, wo die entdeckten Muster angewendet werden. Als nächstes wird die resultierende Ausgabe mit der gewünschten Ausgabe verglichen.
Erfüllen die Muster die gewünschten Standards, werden die erlernten Muster interpretiert und in sinnvolles Wissen umgewandelt. Wenn es jedoch nicht den Standards entspricht, müssen Sie die Ergebnisse neu bewerten, indem Sie die erforderlichen Änderungen in den Vorverarbeitungs- und Data-Mining-Phasen vornehmen.
Warum brauchen Sie Data Mining?
Data Mining ist nützlich für Datenanalysen und Business Intelligence, um Unternehmen dabei zu helfen, tieferes Wissen über ihre Organisation, Kunden, Wettbewerber und Branche zu erlangen. Einige der Anwendungen von Data Mining sind:
- Verkauf und Marketing: Unternehmen sammeln Informationen über ihre Zielkunden, um ihre Verkaufs- und Marketingbemühungen zusammen mit Produkten und Dienstleistungen zu optimieren.
- Ausbildung: Bildungseinrichtungen können mithilfe von Data Mining Schülerdaten extrahieren und zur Verbesserung der Bildungsqualität nutzen.
- Entdeckung eines Betruges: SaaS-Unternehmen, Banken und andere Organisationen können Data Mining verwenden, um Anomalien in ihrer Sicherheitslage zu beobachten und Cyberattacken verhindern.
- Operationen: Unternehmen können Data Mining nutzen, um ihre Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Lassen Sie uns nun über einige der besten Data-Mining-Software sprechen.
RapidMiner Studio
Holen Sie sich eine umfassende Data-Mining-Plattform mit vollständiger Automatisierung und visuellem Workflow-Design RapidMiner-Studio. Mithilfe einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche hilft es dabei, den Erstellungsprozess des Vorhersagemodells zu automatisieren und zu beschleunigen.
Sie erhalten mehr als 1500 Funktionen und Algorithmen, die in jedem Anwendungsfall das beste Modell gewährleisten. RapidMiner Studio bietet vorgefertigte Vorlagen für vorausschauende Wartung, Kundenabwanderung, Betrugserkennung und mehr.
Mit RapidMiner können Sie Point-and-Click-Verbindungen zu Enterprise Data Warehouses, Cloud-Speicher, Social Media, Geschäftsanwendungen, Data Lakes und Datenbanken erstellen. Anfänger finden in jedem Schritt auch proaktive Empfehlungen, um fortzufahren.
Führen Sie ETL und Datenvorbereitung in der Datenbank aus, um optimierte Daten für Analysen zu erhalten. Verstehen Sie Trends, Verteilungen und Muster mit Histogrammen, parallelen Koordinaten, Liniendiagrammen, Boxplots, Scatterplots usw., um Datenqualitätsprobleme, einschließlich fehlender Informationen und Ausreißer, schnell zu beheben.
Eliminieren Sie die harte Arbeit während der Datenvorbereitung mit RapidMiner Turbo Prep und erstellen Sie schnell wirkungsvolle und wertvolle Modelle für maschinelles Lernen, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Es zeigt die tatsächliche Leistung des Modells, bevor es in die Produktion geht.
Erstellen Sie außerdem einfach zu erklärendes und leicht verständliches visuelles Data Mining workflows und implementieren Sie auch codehaltige und codebasierte Modelle in der Plattform.
Integrieren Sie RapidMiner in bestehende Anwendungen wie Python und R. Laden Sie die neuesten Funktionen herunter, die von der Community bereitgestellt werden, und fügen Sie neue Funktionen über den Erweiterungsmechanismus hinzu.
Teradata
Erleben Sie Daten, Erkenntnisse und Ergebnisse mit Teradata Vantage. Es ist eine verbundene Multi-Cloud-Plattform, die alles für Unternehmensanalysen vereint.
Teradata hilft Ihnen dabei, Ihr Unternehmen voranzubringen, indem es ein Ökosystem für Unternehmensdatenanalyse, prädiktive Intelligenz und umsetzbare Antworten ermöglicht. Es bietet einen hybriden Ansatz, um den Anforderungen eines modernen Unternehmens gerecht zu werden.
Diese Multi-Cloud-Plattform bietet Ihnen die Portabilität und Flexibilität, um sie überall bereitzustellen, z. B. in lokalen und öffentlichen Clouds (Azure, AWS, Google Cloud). Die Expertenteams von Teradata können Ihnen dabei helfen, die Daten zu nutzen, um Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren und einen beeindruckenden Wert zu erzielen.
Fragen Sie Ihr Inventar mit Teradata in Echtzeit ab und stellen Sie sicher, dass alles funktioniert und läuft, ohne sich Gedanken über die Betriebszeit machen zu müssen. Darüber hinaus liefert Teradata Vantage unzählige Informationen, die beim Aufbau eines Unternehmens der nächsten Generation helfen.
Darüber hinaus ermöglicht Ihnen die multidimensionale Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau, die Dimensionen zu skalieren, um Ihre massiven Daten-Workloads zu bewältigen. Erweitern Sie Ihre künstliche Intelligenz und Ihr maschinelles Lernen, um Ihre Modelle mit besseren Ergebnissen und besserer Qualität zu versorgen.
Stellen Sie Ihren Teams rollenbasierte und sichere No-Code-Software zur Verfügung, um 100 % Daten zu ziehen, die die wichtigsten Ziele Ihres Unternehmens unterstützen können. Es unterstützt auch alle Datenformate und -typen wie BSON, Avro, CSV, Parquet, XML und JSON.
Teradata Vantage wird Sie nicht mit zusätzlichen Kosten überraschen. Die intuitive Konsole ermöglicht es Ihnen, Ihre Ressourcennutzung einfach zu verfolgen, damit Sie wissen, wofür Sie bezahlen.
Oracle Data Miner
Oracle-Data-Miner ermöglicht es Unternehmen, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern, Daten anzuzeigen und direkt in der Datenbank zu arbeiten, indem sie einen einfachen Drag-and-Drop-Workflow-Editor verwenden.
Oracle Data Miner ist eine Erweiterung von Oracle SQL Developer, die die Schritte des grafischen analytischen Arbeitsablaufs dokumentiert und erfasst, die Benutzer unternehmen, um Daten zu untersuchen. Darüber hinaus ist der Arbeitsablauf einfach und nützlich für die Ausführung analytischer Methoden und den Austausch von Erkenntnissen.
Diese Plattform generiert PL/SQL- und SQL-Skripte und bietet schnell eine API zur Beschleunigung der Modellbereitstellung im gesamten Unternehmen. Sie erhalten außerdem ein interaktives Workflow-Tool zum Erstellen, Bewerten, Ändern, Freigeben und Bereitstellen von Methoden des maschinellen Lernens.
Darüber hinaus erhalten Sie Diagrammknoten zum Anzeigen von Daten, z. B. zusammenfassende Statistiken, Boxplots, Streudiagramme und Histogramme. Verschiedene Knoten wie Transformations-, Spaltenfilter- und Modellerstellungsknoten helfen Ihnen, Ihr Geschäft voranzutreiben.
Oracle Data Miner kann die Zeit zwischen Modellentwicklung und Bereitstellung minimieren, indem Datenbewegungen eliminiert und die Sicherheit aufrechterhalten werden. Es wird auch Ihre Teams stärken, indem es ihnen hilft, mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen vielfältige Fähigkeiten zu entwickeln.
KNIME
Erstellen und produzieren Sie Data Mining mit KNIME die End-to-End-Data-Science-Unterstützung für Ihr Unternehmen bietet und die Produktivität steigert.
Sie erhalten zwei sich ergänzende Tools mit einer Plattform der Enterprise-Klasse. Sie erhalten auch KNIME Analytics, eine Open-Source-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen kommerzieller KNIME-Server- und Data-Science-Modelle.
Darüber hinaus ist KNIME offen, intuitiv und kann kontinuierlich neue Entwicklungen integrieren, um Data Science zu verstehen und zu gestalten workflows die für alle zugänglich sind. Der KNIME-Server ist nützlich für die Teamzusammenarbeit, Verwaltung, Bereitstellung und Automatisierung.
Wenn Sie kein Experte sind, bietet KNIME Zugang zum KNIME-Webportal. Viele Erweiterungen wurden von KNIME selbst entwickelt, damit Sie etwas mehr tun können. Die Community und Partner bieten auch Erweiterungen an. KNIME lässt sich in Open-Source-Projekte integrieren, sodass Ihnen nie etwas fehlen wird.
Die KNIME Analytics Platform ist auf Amazon AWS und Microsoft Azure verfügbar. KNIME kann Ihnen helfen, auf alle Daten zuzugreifen, sie zu transformieren und zusammenzuführen und sie mit Ihren bevorzugten Tools zu analysieren. Es wird Ihr Unternehmen mit umfassenden Data-Mining-Praktiken und nützlichen Erkenntnissen aus den Daten unterstützen.
Laden Sie KNIME jetzt herunter und beginnen Sie mit der Erstellung Ihres ersten Workflows.
Orange
Data Mining macht jetzt Spaß mit Orange das Open-Source-Datenvisualisierung und maschinelles Lernen bietet. Es bietet eine vielfältige Toolbox zur Erstellung von Datenanalysen workflows einfach und optisch.
Sie können einfache Datenvisualisierungen und -analysen durchführen und Boxplots, Scatterplots, statistische Verteilungen usw. untersuchen. Mit Orange können Sie mit hierarchischem Clustering tiefer gehen, Heatmaps, Entscheidungsbaum, lineare Projektionen und MDS.
Orange kann multidimensionale Daten in 2D-Visualisierungen mit besserer Attributauswahl und Rangfolge umwandeln. Sie finden auch eine grafische Benutzeroberfläche, um sich mehr auf die Datenanalyse zu konzentrieren, anstatt Zeit mit dem Codieren zu verschwenden.
Universitäten, Schulen und Schulungskurse auf der ganzen Welt nutzen Orange für seine großartigen Angebote. Es unterstützt die visuelle Veranschaulichung und das praktische Training von Konzepten aus dem Data Mining. Sie erhalten auch Widgets, um Ihr Training noch besser zu machen.
Verwenden Sie außerdem verschiedene Add-Ons, um Daten aus externen Quellen zu extrahieren, natürliche Verarbeitung und Text-Mining durchzuführen, Netzwerkanalysen durchzuführen, Itemsets abzuleiten und vieles mehr. Darüber hinaus können Molekularbiologen und Bioinformatiker Orange verwenden, um verschiedene Gene durch Anreicherungsanalyse und differentielle Expression einzustufen.
SAS
Gewinnen Sie wertvolle Einblicke mit SAS Enterprise Miner – eine robuste Data-Mining-Software für Ihr Unternehmen. Es hilft Ihnen, den gesamten Prozess zu rationalisieren, um schnelle Modelle zu entwickeln und die wichtigsten Beziehungen zu verstehen.
SAS bietet mehrere Tools zur Entwicklung besserer Modelle. Mithilfe eines selbstdokumentierenden und interaktiven Prozessflussdiagramms können Sie den gesamten Data-Mining-Prozess abbilden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Fachexperten und Geschäftsanwender mit begrenzten Kenntnissen können mit SAS Rapid Predictive Modeler ganz einfach ihre eigenen Modelle generieren. Sie können Ihre Vorhersagegenauigkeit auch verbessern, indem Sie Bewertungen und Vorhersagestatistiken aus den Modellen vergleichen, die mit verschiedenen Ansätzen erstellt wurden.
SAS eliminiert das manuelle Umschreiben, indem es Ihnen ermöglicht, das Modell automatisch bereitzustellen und Scoring-Code für alle Phasen zu generieren. Es bietet auch eine einfach zu handhabende GUI, Stapelverarbeitung, erweiterte Vorhersagen, deskriptive Modellierung, hohe Leistung, Open-Source-Integration, Cloud-Bereitstellungsoption, skalierbare Verarbeitung und mehr.
Qlik
Qlik Intelligence-Plattformen können die Lücke zwischen Erkenntnissen, Daten und Maßnahmen schließen. Es bietet Ihnen KI-gesteuerte, kollaborative, umsetzbare Echtzeit-Daten- und Analysevisualisierung.
Qlik beschleunigt die Aufnahme, Datenreplikationund Streaming über verschiedene heterogene Mainframe-, SAP-, SaaS- und Datenbankanwendungen. Sie können die ETL- und Designcode-Generierung zusammen mit laufenden Updates automatisieren.
Die Plattform trägt dazu bei, Kosten, Risiken und Zeit für die Bereitstellung eines agilen Cloud-Data-Warehouse zu reduzieren. Sie können Pushdown- und moderne ELT-Ansätze verwenden, um Daten aus heterogenen Strukturen zu konvertieren, anzureichern, zu standardisieren, zu konsolidieren und zusammenzuführen.
Darüber hinaus rationalisiert und automatisiert der Cloud-native No-Code-Service von Qlik Ihre workflows zwischen Qlik Sense und SaaS-Anwendungen, um Maßnahmen aus den Erkenntnissen zu empfehlen. Sie erhalten außerdem benutzerfreundliche Dashboards mit Interaktivität und vollständiger Unterstützung für Freiform-Exploration und -Suche.
Qlik nutzt KI, um die gesamte Analyse zu unterstützen, sodass mehr Benutzer einen extremen Wert aus den Daten ziehen können. Mithilfe offener APIs haben Sie die Möglichkeit, Analysen in betriebliche Anwendungen einzubetten und externe Anwendungen zu erstellen.
Wenn Sie eine plötzliche Änderung in den Daten feststellen, wird sofort die entsprechende Aktion veranlasst. Qlik bietet außerdem flexible Bereitstellungsoptionen, um lokale Governance-Anforderungen und Datenstandorte mit mehreren Cloud-Optionen zu schützen.
Togaware’s Rattle
Rassel ist eine grafische Benutzeroberfläche für die Datenwissenschaft mit R. Sie verwendet ein GUI-Toolkit, dh RGtk2, das aus dem Microsoft CRAN-Repository installiert werden kann.
Machen Sie sich mit den Fähigkeiten der Rattle-Software vertraut, die auch eine robuste Befehlszeilennutzung bietet. Es
- Zeigt visuelle und statistische Zusammenfassungen von Daten
- Transformiert dieselben Daten für die Modellierung
- Erstellt Modelle für unbeaufsichtigtes und überwachtes maschinelles Lernen
- Präsentiert leistungsstarke Modelle grafisch
- Bewertet die neuesten Datasets für die Bereitstellung.
Alle Interaktionen werden als R-Skript erfasst, das wiederum in R unabhängig mit der Rattle-Schnittstelle ausgeführt wird. Sie können das Tool erlernen und es verwenden, um Ihre Fähigkeiten in R zu entwickeln. Es wird Ihnen weiter helfen, erste Modelle mit leistungsstarken Optionen zu erstellen.
Rattle ist eine kostenlose Open-Source-Plattform und ihr Code ist im Bitbucket-Git-Repository verfügbar. Sie haben die Freiheit, den Code zu überprüfen, ihn für den gewünschten Zweck zu verwenden und zu erweitern.
Weka
Weka stellt Tools bereit, um verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren, Daten zu verarbeiten und zu visualisieren.
Sie können Techniken des maschinellen Lernens auf Data-Mining-Probleme in der realen Welt anwenden. Es folgt einfachen Schritten:
- Sie erhalten Rohdaten aus dem Feld, das verschiedene irrelevante Felder und Nullwerte enthalten kann.
- Nutzen Sie die Datenvorverarbeitungstools von Weka, um die Daten zu bereinigen.
- Speichern Sie die bereinigten Daten im lokalen Speicher, um maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden.
- Je nach Typ oder Modell des maschinellen Lernens wählen Sie aus den verfügbaren Optionen aus, darunter Klassifizieren, Clustern oder Zuordnen.
- Automatisieren Sie den Arbeitsablauf
Sie haben die Freiheit, jeden von Weka bereitgestellten Algorithmus auszuwählen und Ihre gewünschten Parameter festzulegen, um den Datensatz auszuführen. Erhalten Sie statistische Ergebnisse von Weka und ein Visualisierungstool für die Datenprüfung.
Es wendet verschiedene Modelle auf denselben Datensatz an, um die Ergebnisse der Modelle zu vergleichen und das Beste auszuwählen, das Sie benötigen.
Sisense
Die API-First-Analytics-Plattform, Sisense, liefert vollständig anpassbare und White-Label-Analysen, wann immer Sie sie brauchen.
Verwandeln Sie Ihren altmodischen Arbeitsstil und bauen Sie Ihr Geschäft aus, indem Sie die Macht der Daten entfesseln. Schalten Sie Daten aus lokalen und Cloud-Umgebungen für die Datenanalyse frei und erzielen Sie bessere Ergebnisse.
Sie können die mehrstufigen Aktionen in Ihrem automatisieren Arbeitsablauf. und erstellen Sie benutzerdefinierte Erlebnisse, um die workflows. Sisense bietet eine offene Cloud-Plattform, die durch Technologiepartnerschaften erweitert wird, um die Skalierbarkeit zu verbessern.
Darüber hinaus können Sie KI-gestützte Analysen zu Ihrem hinzufügen workflows, Anwendungen, Produkte und Prozesse, um die Intelligenz zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu erleben, um langsame Abläufe zu eliminieren.
Was auch immer Ihre Fähigkeiten sind, Sisense kann jeden in die Lage versetzen, Analysen effektiv einfließen zu lassen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können auch die Produkte differenzieren, Ihre Verbraucher stärken und neue Streams mit KI-gestützten Analysen erstellen.
InetSoft
InetSoft's Style Intelligence macht die Analyse schnell und einfach. Es handelt sich um eine webbasierte Plattform, die unabhängig von der Datenbankgröße auf Daten aus beliebigen Quellen zugreift und kleine Datensätze zur einfacheren und schnelleren Analyse verarbeitet.
Dies ist eine der besten Data-Mining-Software für Ihr Unternehmen, um eine Vielzahl von Datencaches zu durchsuchen und neue Marktforschungstools zu erhalten.
Style Intelligence kann Big-Data-Projekte handhaben und wurde mit einer proprietären Data-Grid-Cache-Technologie entwickelt, die auf MapReduce-Prinzipien basiert, die Big Data erleichtern.
Apache Mahout
Apache Mahout ist ein mathematisch ausdrucksstarkes Scala DSL- und verteiltes Framework für lineare Algebra, das speziell für Datenwissenschaftler, Statistiker und Mathematiker entwickelt wurde, um ihre Algorithmen zu implementieren.
Dies ist eine Open-Source-Datei Datenwissenschaft Projekt, das bei der Erstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen hilft. Es passiert eine Menge Dinge auf verschiedenen Ebenen. Es implementiert beliebte Lerntechniken, einschließlich Empfehlung, Klassifizierung und Clustering.
Die Algorithmen von Apache Mahout sind auf Hadoop geschrieben. Daher funktioniert es gut und verwendet die Hadoop-Bibliothek, um in der Cloud zu skalieren. Sie erhalten ein gebrauchsfertiges und einfach zu bedienendes Framework für Ihre Data-Mining-Aufgaben. Es ermöglicht Anwendungen auch, Big Data schnell und effektiv zu analysieren.
H2O
Holen Sie sich die Genmutations-KI, die Klinikern intelligente Entscheidungen direkt ermöglicht H2O. Es hilft Ihnen, Krankenhauseinweisungen im Zusammenhang mit COVID-19 zu verfolgen, zu verwalten und vorherzusagen.
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Darüber hinaus behält H2O Geschwindigkeit, Transparenz und Genauigkeit bei, sodass Sie Modelle ohne Einschränkungen erstellen können. Optimieren Sie Ihre workflows entsprechend der Leistung durch Überwachung der Daten, um eine aktuelle Entscheidung zu treffen.
Mit einem intuitiven KI-AppStore können Sie den Endbenutzern auf einfache Weise innovative Lösungen bereitstellen. Über 20,000 Organisationen nutzen H2O für die Data-Mining-Technologie. Es kann Ihnen helfen, Ihre Abläufe zu optimieren, indem es umsetzbare Erkenntnisse, optimierte Abläufe, reduzierte Risiken und personalisierte Erfahrungen liefert.
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Fazit
Data Mining ist eine effektive Möglichkeit, aussagekräftige Informationen zu sammeln und für Ihr Unternehmen zu nutzen. Es hilft Ihnen, Ihre Abläufe und Kosten zu optimieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Verwenden Sie dazu die beste Data-Mining-Software und gewinnen Sie wunderbar weiter Erkenntnisse für Ihr Unternehmen.
