In Datenmanagement | Letztes Updateated: 8. November 2023

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13 beste Data-Mining-Software für kleine bis große Unternehmen im Jahr 2023

By Durga Prasad Acharya

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 Sie können Data Mining mithilfe von Data-Mining-Software effizient durchführen. Es wird beim Beschleunigen helfenate process und sparen Sie Zeit, die Sie investieren könnenate zur Nutzung der gewonnenen Daten.

Lassen Sie uns mehr über Data Mining und die beste Data Mining-Software sprechen, die Sie ausprobieren können.

Was ist Data Mining?

Unter Data Mining versteht man a process der Datensuche, extracting und Auswertung. Daten können textuelle grafische Muster wie Kalligraphie, literarische und sprachliche Figuren, Statistiken usw. sein.

Ursprung des Data Miningated aus dem Bereich Computerlinguistik im Teilbereich Informatik, Linguistik, Kunstwissenschaften und MAthematicAlle Statistiken.

Es zielt darauf ab extraCT-Daten mithilfe von Computerprogrammen, Analysen und intelligenten Methoden aus Datensätzen, dokumentieren die Analyseergebnisse und strukturieren diese Informationen neu, um aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen zu können.

Neben der Textanalyse umfasst Data Mining auch Datenmanagement, Datenbankmanagement und Datenbank-Engineering. Das Datenmanagement beginnt mit der Datenvorbereitung.processing, Erstellen von Datenmodellen und Daten processing mit strengen und nicht strengen statistischen Schlussfolgerungen.

Wie funktioniert es?

Data Mining umfasst verschiedene processes, beginnend mit understandiErmitteln Sie anhand der Geschäftsanforderungen, warum Sie dies tun müssen extract-Daten und verwenden Sie sie.

Der process ist in drei Hauptphasen unterteilt: Datenvorbereitung,processing, Data Mining und Ergebnisse in der Validierung.

Datenvor-processIng.

Datenvor-processEs ist notwendig, Variationen in Datensätzen zu verstehen, bevor das eigentliche Mining erfolgen 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 Solldaten zusammengestellt haben, werden die Istdaten ermittelt process Beginn 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 Generierungate Berichte, um eine kompakte, aussagekräftigere Darstellung der zu liefern extraerfasste Daten.

Ergebnisvalidierung

Dies ist der letzte Schritt der Wissensgewinnung aus gesammelten Daten, um die Mustergenerierung zu überprüfenated im Data Mining.

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.

Entsprechen die Muster den gewünschten Standards, werden die erlernten Muster interpretiert und in sinnvolles Wissen umgewandelt. Wenn es jedoch nicht den Standards entspricht, müssen Sie es erneut bewertenate die Ergebnisse, indem Sie die erforderlichen Änderungen in der Vor-processing- und Data-Mining-Phasen.

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 ihren Vertrieb und ihr Marketing zu optimieren efforts zusammen mit Produkten und Dienstleistungen.
Ausbildung: Bildungseinrichtungen können Data Mining dazu nutzen extract-Studentendaten und nutzen sie, um die Qualität der Bildung zu verbessern.
Entdeckung eines Betruges: SaaS-Unternehmen, Banken und andere Organisationen können Data Mining verwenden, um Anomalien in ihrer Sicherheitslage zu beobachten und prevent-Cyberangriffe.
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

Erhalten Sie ein umfassendes Data Mining platFormular mit vollständiger Automatisierung und visuellem Workflow-Design von RapidMiner Studio. Es hilft automate und beschleunigen Sie das Vorhersagemodell creation process mit Hilfe einer visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche.

Sie erhalten mehr als 1500 Funktionen und Algorithmen, die für jeden Anwendungsfall das beste Modell gewährleisten. RapidMiner Studio bietet vorgefertigte Vorlagenplate für vorausschauende Wartung, Kundenabwanderung, Betrugserkennung und mehr.

RapidMiner lässt dich kreativ werdenate Point-and-Click-Verbindungen zum Eingebenrise Data Warehouses, Cloud-Speicher, soziale Medien, Geschäftsanwendungen, Data Lakes und Datenbanken. Auch Einsteiger finden in jedem Schritt proaktive Empfehlungen zum weiteren Vorgehen.

Führen Sie ETL und Datenvorbereitung in der Datenbank aus, um optimierte Daten für Analysen zu erhalten. Verstehen Sie Trends, Verteilungen und Muster mit Histogrammen und parallelen Koordinatenates, Liniendiagramme, box Diagramme, Streudiagramme usw., um Datenqualitätsprobleme, einschließlich fehlender Informationen und Ausreißer, schnell zu beheben.

Beseitigungate die harte Arbeit bei der Datenaufbereitung mit RapidMiner Turbo Prep und Create impactErstellen Sie schnell umfassende und wertvolle Modelle für maschinelles Lernen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Es wird revPrüfen Sie die tatsächliche Leistung des Modells, bevor Sie mit der Produktion beginnen.

Darüber hinaus, create leicht erklärbares und leicht verständliches visuelles Data Mining workflows und stellen Sie außerdem codehaltige und codebasierte Modelle bereit platForm.

Integrate RapidMiner mit vorhandenen Anwendungen wie Python und R. Laden Sie die l herunterateErweitern Sie die von der Community bereitgestellte Funktionalität um neue Funktionen und fügen Sie über den Erweiterungsmechanismus neue Funktionen hinzu.

Teradata

Erleben Sie Daten, Erkenntnisse und Ergebnisse mit Teradata Vantage. Es handelt sich um eine vernetzte Multi-Cloud platForm, die alles für Unternehmen vereintrise Analytik.

Teradata trägt dazu bei, Ihr Unternehmen voranzutreiben, indem es Enterp ermöglichtrise Datenanalyse ecosSystem, prädiktive Intelligenz und Bereitstellung umsetzbarer Antworten. Es bietet einen hybriden Ansatz, um den Anforderungen eines modernen Unternehmens gerecht zu werdenrise.

Diese Multi-Cloud platform bietet Ihnen die Portabilität und Flexibilität für die Bereitstellung überall, z. B. vor Ort und in öffentlichen Clouds (Azure, AWS, Google Cloud). Die Expertenteams von Teradata können Ihnen helfen leverAltern Sie die Daten, um Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren und einen beeindruckenden Mehrwert 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 ist es mehrdimensional und unterhaltsamriseDank der erstklassigen Skalierbarkeit können Sie die Dimensionen skalieren, um Ihre massiven Daten-Workloads zu bewältigen. Erweitern Sie Ihre künstliche Intelligenz und Ihr maschinelles Lernen, um für Ihre Modelle bessere Ergebnisse und eine bessere Qualität zu erzielen.

Rollenbasiert und sicher verschenken no-code Software für Ihre Teams, um 100 % Daten zu gewinnen, die die wichtigsten Ziele Ihres Unternehmens unterstützen können. Es unterstützt außerdem alle Datenformate und -typen wie BSON, Avro, CSV, Parquet, XML und JSON.

Teradata Vantage wird nicht übertreffenrise Sie mit zusätzlichen Kosten. Mit der intuitiven Konsole können Sie Ihre Ressourcennutzung einfach verfolgen, sodass 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.

Dieser platFormgenerates PL/SQL- und SQL-Skripte und bietet schnell eine API zur Beschleunigungate Modellbereitstellung im gesamten Unternehmenrise. Sie erhalten außerdem ein interaktives Workflow-Tool zum Erstellenate, bewertenate, modifizieren, teilen und implementieren Sie Methoden des maschinellen Lernens.

Darüber hinaus erhalten Sie Diagrammknoten zum Anzeigen von Daten, z. B. zusammenfassenden Statistiken. box Diagramme, 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 es Datenbewegungen eliminiert und die Sicherheit gewährleistet. Das wird es auch empower Ihre Teams, indem Sie ihnen mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen dabei helfen, vielfältige Fähigkeiten zu entwickeln.

KNIME

Create und Data Mining erstellen mit KNIME die End-to-End-Data-Science-Unterstützung für Ihr Unternehmen bietet und die Produktivität steigert.

Sie erhalten zwei komplementäre Tools mit einem Enterprise-Klasse platbilden. Sie erhalten außerdem KNIME Analytics, eine Open-Source-Lösung platform zu create und Bereitstellung kommerzieller KNIME-Server- und Data-Science-Modelle.

Darüber hinaus ist KNIME offen, intuitiv und integrierbarate kontinuierlich neue Entwicklungen, 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 werden von KNIME it entworfenself damit Sie etwas mehr tun können. Die Community und Partner bieten auch Erweiterungen an. KNIME integrates mit Open-Source-Projekten, damit es Ihnen an nichts mangelt.

KNIME-Analyse PlatDas Formular ist auf Amazon AWS und verfügbar Microsoft Azure. KNIME kann Ihnen dabei helfen, auf alle Daten zuzugreifen, sie umzuwandeln, zusammenzuführen und sie mit Ihren bevorzugten Tools zu analysieren. Es unterstützt Ihr Unternehmen mit umfassenden Data-Mining-Praktiken und nützlichen Erkenntnissen aus den Daten.

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 ein vielfältiges Werkzeugbox zu create Datenanalyse workflows einfach und visuellally.

Sie können einfache Datenvisualisierungen, -analysen und -untersuchungen durchführen box Diagramme, Streudiagramme, statistische Verteilungen usw. Mit Orange können Sie tiefer in die hierarchische Clusterbildung eintauchen. 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.

Darüber hinaus können Sie verschiedene Add-ons verwenden, um Daten aus externen Quellen zu extrahieren und eine natürliche Leistung zu erzielen processing und Text Mining, führen Sie Netzwerkanalysen durch, schließen Sie Itemsets ab und mehr. Darüber hinaus können Molekularbiologen und Bioinformatiker Orange verwenden, um verschiedene Gene durch Anreicherungsanalyse und differenzielle Expression zu bewerten.

SAS

RevGewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse mit SAS Enterprise Bergmann – eine robuste Data-Mining-Software für Ihr Unternehmen. Es hilft Ihnen, das Ganze zu rationalisieren process schnelle Modelle zu entwickeln und die wichtigsten Zusammenhänge zu verstehen.

SAS bietet mehrere Tools zur Entwicklung besserer Modelle. Verwendung einer self-dokumentierend und interaktiv process Flussdiagramm können Sie das gesamte Data Mining abbilden process zu extract bessere Ergebnisse.

Fachexperten und Geschäftsanwender mit begrenzten Kenntnissen können problemlos generierenate ihre eigenen Modelle über SAS Rapid Predictive Modeler. Sie können Ihre Vorhersagegenauigkeit auch verbessern, indem Sie Bewertungen und Vorhersagestatistiken aus den erstellten Modellen vergleichenated mit verschiedenen Ansätzen.

SAS-Eliminierungates manuelles Umschreiben, indem es Ihnen ermöglicht, das Modell automatisch bereitzustellenally und Genate Bewertungscode für alle Etappen. Es bietet auch eine einfach zu bedienende GUI, Batch processing, erweiterte Vorhersagen, descriptive Modellierung, hohe Leistung, Open-Source-Integration, Cloud-Bereitstellungsoption, skalierbar processing und mehr.

Qlik

Qlik Intelligenz PlatFormulare können die Lücke zwischen Erkenntnissen, Daten und Maßnahmen schließen. Es bietet Ihnen eine KI-gesteuerte, kollaborative, umsetzbare Daten- und Analysevisualisierung in Echtzeit.

Qlik Beschleunigerates Einnahme, Datenreplikationund Streaming über verschiedene HeterogenneoWir bieten Mainframe-, SAP-, SaaS- und Datenbankanwendungen an. Sie können automatisierenate ETL- und Designcode-Generierung zusammen mit laufender Aktualisierungates.

Der platform trägt dazu bei, die Kosten, das Risiko und den Zeitaufwand für die Bereitstellung eines agilen Cloud-Data-Warehouse zu reduzieren. Sie können Push-Down- und moderne ELT-Ansätze zum Konvertieren, Anreichern, Standardisieren und Konsolidieren verwendenate, und Daten aus Heterogen zusammenführenneouns Strukturen.

Außerdem, Qlik no-code Cloud-nativer Service rationalisiert und automatisiertates dein workflows zwischen Qlik Sense und SaaS-Anwendungen, um aus den Erkenntnissen Maßnahmen zu empfehlen. Sie erhalten außerdem benutzerfreundliche Dashboards mit Interaktivität und vollständiger Unterstützung für die freie Erkundung und Suche.

Qlik leverAltert die KI, um umfassende Analysen zu unterstützen, sodass mehr Benutzer einen enormen Nutzen aus den Daten ziehen können. Mithilfe offener APIs haben Sie die Möglichkeit, Analysen in betriebliche Anwendungen und Creation einzubettenate Externe Anwendungen.

Wenn Sie eine plötzliche Änderung in den Daten bemerken, wird diese sofort angezeigtateveranlassen Sie die entsprechende Aktion. Qlik bietet außerdem flexible Bereitstellungsoptionen zum Schutz lokaler Governance-Anforderungen und des Datenstandorts mit mehreren Cloud-Optionen.

Togawares Rassel

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 Hochleistungsmodelle grafischally
Erzielt das latest-Datensätze 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-Software platDas Formular und sein Code finden Sie im BitBucket-Git-Repository. Du wirst das haben freedom zu revSehen Sie sich den Code an, verwenden Sie ihn für den gewünschten Zweck und erweitern Sie ihn.

Weka

Weka stellt Tools zur Implementierung verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen bereit, process Daten erfassen und visualisieren.

Sie können maschinelles Lernen anwenden Techniken zum Data Mining Probleme in der realen Welt. Es folgt einfache Schritte:

Sie erhalten Rohdaten aus dem Feld, das verschiedene irrelevante Felder und Nullwerte enthalten kann.
Verwenden Sie die Daten vorprocessing-Tools von Weka, um die Daten zu bereinigen.
Speichern Sie die bereinigten Daten im lokalen Speicher, um maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden.
Abhängig vom Typ oder Modell des maschinellen Lernens können Sie aus den verfügbaren Optionen auswählen, darunter „Klassifizieren“, „Clustern“ oder „Verknüpfen“.ate.
mit dem Autoate den Arbeitsablauf

Du hast die freedom um einen beliebigen von Weka bereitgestellten Algorithmus auszuwählen und die gewünschten Parameter für die Ausführung des Datensatzes festzulegen. Erhalten Sie statistische Ausgaben von Weka und ein Visualisierungstool für Daten inspectIon.

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-Analyse platbilden, Sisense, liefert vollständig anpassbare und White-Label-Analysen, wann immer Sie sie brauchen.

Verwandeln Sie Ihren altmodischen Arbeitsstil und grow Ihr Unternehmen, indem Sie die Macht der Daten freisetzen. Nutzen Sie Daten vor Ort und in der Cloud für die Datenanalyse und erzielen Sie bessere Ergebnisse.

Sie können automatisierenate die mehrstufigen Aktionen in Ihrem Arbeitsablauf. und Create Benutzerdefinierte Erlebnisse zur Beschleunigungate workflows. Sisense bietet eine offene Cloud platForm, die durch Technologiepartnerschaften erweitert wird, um die Skalierbarkeit zu verbessern.

Darüber hinaus können Sie KI-gestützte Analysen zu Ihrem hinzufügen workflows, Anwendungen, Produkte und processEs geht darum, die Intelligenz zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu erleben, um sie zu beseitigenate langsamer Fluss.

WhateVerstehen Sie, wie hoch Ihr Können ist, Sisense kann empower Jeder kann Analysen effektiv einsetzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können auch differenzierenate die Produkte, empower Ihre Verbraucher und Create neue Streams mit KI-gestützter Analyse.

InetSoft

InetSoftMit Style Intelligence ist die Analyse schnell und einfach. Es ist webbasiert platFormular, das unabhängig von der Datenbankgröße auf Daten aus beliebigen Quellen zugreift und kleine Datensätze für eine einfachere und schnellere 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 bewältigen und basiert auf einer proprietären Data-Grid-Cache-Technologie, die auf MapReduce-Prinzipien basiert und dies erleichtertate Große Daten.

Apache Mahout

Apache Mahout ist Mathematically Ausdrucksstarke Scala-DSL- und verteilte lineare Algebra-Framework-Spezifikationenally Konzipiert für Datenwissenschaftler, Statistiker und Mathematikerthematicians, 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.

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Schlussfolgerung

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.