Los datos están en el centro de algunas de las decisiones más importantes que toman las empresas modernas, y la minería de datos es una técnica efectiva para ayudarlo a hacerlo.
Todas las empresas manejan un volumen abrumador de datos que, cuando se usan de la manera correcta, pueden brindar muchos beneficios a su organización.
Aquí es donde la minería de datos es útil.
Puede ayudar a las empresas a optimizar su eficiencia operativa, reducir costos y tomar decisiones informadas.
Y puede realizar la minería de datos de manera eficiente utilizando el software de minería de datos. Ayudará a acelerar el proceso y le ahorrará tiempo que puede dedicar a utilizar los datos obtenidos.
Hablemos más sobre la minería de datos y el mejor software de minería de datos que puede probar.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos se refiere a un proceso de búsqueda, extracción y evaluación de datos. Los datos pueden ser patrones gráficos textuales como caligrafía, cifras literarias y lingüísticas, estadísticas, etc.
La minería de datos se originó en el campo de la lingüística computacional en el subcampo de la informática, la lingüística, las ciencias del arte y la estadística matemática.
Su objetivo es extraer datos utilizando programas informáticos, análisis y métodos inteligentes de conjuntos de datos, documentar los resultados del análisis y reestructurar esta información para poder obtener información significativa.
Además del análisis de texto, la minería de datos también implica la gestión de datos, la gestión de bases de datos y la ingeniería de bases de datos. La gestión de datos comienza con el preprocesamiento de datos, la creación de modelos de datos y el procesamiento de datos con inferencias estadísticas estrictas y no estrictas.
¿Cómo funciona?
La minería de datos implica varios procesos, comenzando por comprender los requisitos comerciales en cuanto a por qué necesita extraer datos y usarlos.
El proceso se divide en tres fases principales: preprocesamiento de datos, extracción de datos y validación de resultados.
Preprocesamiento de datos
El preprocesamiento de datos es necesario para comprender las variaciones en los conjuntos de datos antes de que pueda llevarse a cabo la extracción real.
Dado que la minería de datos puede descubrir patrones útiles presentes en conjuntos de datos, sus datos de destino deben ser lo suficientemente masivos para contener dichos patrones. Además, este conjunto de datos debe ser lo suficientemente conciso para que pueda extraer datos dentro del marco de tiempo requerido.
Por lo tanto, antes de comenzar a extraer datos, debe reunir un gran volumen de conjuntos de datos de destino que puede obtener de un almacén de datos. A continuación, debe limpiar esos datos para eliminar la pelusa innecesaria y la información faltante.
Extracción de Información
Una vez que haya reunido los datos de destino, comienza el proceso real de extracción de datos. Se trata de seis pasos principales: detección de anomalías, modelado de dependencia, agrupación, clasificación, regresióny resumen.
- Detección de anomalías: Esto implica identificar conjuntos de datos irregulares que pueden ser útiles o que tienen algunos errores.
- Modelado de dependencia: En esta etapa se encuentra la relación entre diferentes variables. También se conoce como aprendizaje de reglas de asociación o análisis de canasta de mercado.
- Agrupamiento: Implica descubrir estructuras y grupos en conjuntos de datos que parecen similares.
- Clasificación: Esto es clasificar los datos en función de ciertos parámetros.
- Regresión: Descubre relaciones entre conjuntos de datos o datos para encontrar una función que pueda modelar los datos con el menor error posible.
- Resumen: Aquí es donde visualiza datos y genera informes para proporcionar una representación compacta y más significativa de los datos extraídos.
Validación de resultados
Este es el paso final del descubrimiento de conocimiento a partir de los datos recopilados para verificar los patrones generados en la minería de datos.
No todos los patrones descubiertos por los algoritmos de minería de datos deben ser válidos. Por lo tanto, este paso es crucial. Se realiza sobre un conjunto de datos de prueba donde se aplican los patrones descubiertos. A continuación, la salida resultante se compara con la salida deseada.
Si los patrones cumplen con los estándares deseados, los patrones aprendidos se interpretan y se convierten en conocimiento significativo. Pero si no cumple con los estándares, debe volver a evaluar los resultados realizando los cambios necesarios en las etapas de preprocesamiento y minería de datos.
¿Por qué necesita la minería de datos?
La minería de datos es útil para el análisis de datos y la inteligencia comercial para ayudar a las empresas a obtener un conocimiento más profundo sobre su organización, clientes, competidores y la industria. Algunos de los usos de la minería de datos son:
- Ventas y marketing: Las empresas recopilan información sobre sus clientes objetivo para optimizar sus esfuerzos de ventas y marketing junto con productos y servicios.
- Educación: Las instituciones educativas pueden utilizar la minería de datos para extraer datos de los estudiantes y utilizarlos para mejorar la calidad de la educación.
- Detección de fraude: Las empresas SaaS, los bancos y otras organizaciones pueden utilizar la minería de datos para observar anomalías en su postura de seguridad y prevenir ataques cibernéticos.
- operaciones: Las empresas pueden utilizar la minería de datos para optimizar sus operaciones, reducir costos y tomar decisiones informadas.
Ahora, hablemos de algunos de los mejores software de minería de datos.
RapidMiner Studio
Obtenga una plataforma integral de minería de datos con automatización completa y diseño de flujo de trabajo visual de Estudio RapidMiner. Ayuda a automatizar y acelerar el proceso de creación de modelos predictivos con la ayuda de una interfaz visual de arrastrar y soltar.
Obtendrá más de 1500 funciones y algoritmos que garantizan el mejor modelo en cada caso de uso. RapidMiner Studio ofrece plantillas prediseñadas para el mantenimiento predictivo, la rotación de clientes, la detección de fraudes y más.
RapidMiner le permite crear conexiones de apuntar y hacer clic con almacenes de datos empresariales, almacenamiento en la nube, redes sociales, aplicaciones comerciales, lagos de datos y bases de datos. Los principiantes también encontrarán recomendaciones proactivas en cada paso a seguir.
Ejecute ETL y preparación de datos dentro de la base de datos para mantener datos optimizados para análisis. Comprenda tendencias, distribuciones y patrones con histogramas, coordenadas paralelas, gráficos de líneas, diagramas de caja, diagramas de dispersión, etc., para solucionar problemas de calidad de datos rápidamente, incluida la información faltante y los valores atípicos.
Elimine el arduo trabajo durante la preparación de datos con RapidMiner Turbo Prep y cree modelos de aprendizaje automático impactantes y valiosos rápidamente sin escribir una sola línea de código. Revelará el rendimiento real del modelo antes de pasar a producción.
Además, cree una minería de datos visual fácil de explicar y entender. workflows y también implementar modelos basados en código y que contienen código en la plataforma.
Integre RapidMiner con aplicaciones existentes como Python y R. Descargue la última funcionalidad proporcionada por la comunidad y agregue nuevas capacidades a través de su mecanismo de extensión.
Teradata
Experimente datos, conocimientos y resultados con Ventaja de Teradata. Es una plataforma multinube conectada que unifica todo para el análisis empresarial.
Teradata ayuda a impulsar su negocio al permitir el ecosistema de análisis de datos empresariales, la inteligencia predictiva y la entrega de respuestas procesables. Ofrece un enfoque híbrido para satisfacer las demandas de una empresa moderna.
Esta plataforma de múltiples nubes le brinda la portabilidad y la flexibilidad para implementar en cualquier lugar, como nubes locales y públicas (Azure, AWS, Google Cloud). Los equipos de expertos de Teradata pueden ayudarlo a aprovechar los datos para optimizar sus operaciones comerciales y lograr un valor sorprendente.
Consulte su inventario con Teradata en tiempo real y asegúrese de que todo funcione correctamente sin preocuparse por el tiempo de actividad. Además, Teradata Vantage ofrece innumerables inteligencia para ayudar a construir un negocio de próxima generación.
Además, su escalabilidad multidimensional y de nivel empresarial le permite escalar las dimensiones para manejar sus cargas de trabajo de datos masivas. Avance en su inteligencia artificial y aprendizaje automático para potenciar sus modelos con mejores resultados y calidad.
Proporcione software sin código seguro y basado en roles a sus equipos para extraer el 100 % de los datos que pueden respaldar los objetivos clave de su negocio. También es compatible con todos los formatos y tipos de datos, como BSON, Avro, CSV, Parquet, XML y JSON.
Teradata Vantage no lo sorprenderá con costos adicionales. La consola intuitiva le permite realizar un seguimiento de su uso de recursos fácilmente para que sepa lo que está pagando.
Oracle Data Miner
Minero de datos de Oracle permite a las empresas, los analistas de datos y los científicos de datos ver datos y trabajar directamente dentro de la base de datos mediante un editor de flujo de trabajo simple de arrastrar y soltar.
Oracle Data Miner es una extensión de Oracle SQL Developer que documenta y captura los pasos del flujo de trabajo analítico gráfico que los usuarios realizan para explorar los datos. Además, su flujo de trabajo es simple y útil para ejecutar metodologías analíticas y compartir conocimientos.
Esta plataforma genera scripts PL/SQL y SQL y ofrece rápidamente una API para acelerar la implementación del modelo en toda la empresa. También obtendrá una herramienta de flujo de trabajo interactivo para crear, evaluar, modificar, compartir e implementar metodologías de aprendizaje automático.
Además, obtendrá nodos de gráficos para ver datos, como estadísticas de resumen, diagramas de caja, diagramas de dispersión e histogramas. Varios nodos, como la transformación, el filtro de columnas y los nodos de creación de modelos, lo ayudan a impulsar su negocio.
Oracle Data Miner puede minimizar el tiempo entre el desarrollo y la implementación del modelo al eliminar el movimiento de datos y preservar la seguridad. También empoderará a sus equipos ayudándolos a desarrollar un conjunto diverso de habilidades utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
KNIME
Cree y produzca minería de datos con KNIME que ofrece soporte completo de ciencia de datos para su negocio y mejora la productividad.
Obtendrá dos herramientas complementarias con una plataforma de nivel empresarial. También obtendrá KNIME Analytics, que es una plataforma de código abierto para crear e implementar servidores KNIME comerciales y modelos de ciencia de datos.
Además, KNIME es abierto, intuitivo y puede integrar nuevos desarrollos continuamente para comprender y diseñar la ciencia de datos. workflows que son accesibles para todos. El servidor KNIME es útil para la colaboración, administración, implementación y automatización del equipo.
Si no es un experto, KNIME ofrece acceso al portal web de KNIME. Muchas Extensiones están diseñadas por KNIME para que puedas hacer algo más. Su comunidad y socios también ofrecen extensiones. KNIME se integra con proyectos de código abierto para que nunca te falte de nada.
KNIME Analytics Platform está disponible en Amazon AWS y Microsoft Azure. KNIME puede ayudarlo a acceder, transformar y fusionar todos los datos y analizarlos utilizando sus herramientas preferidas. Apoyará a su empresa con amplias prácticas de extracción de datos y conocimientos útiles recopilados a partir de los datos.
Descarga KNIME ahora y comienza a crear tu primer flujo de trabajo.
Orange
La minería de datos ahora es divertida con Naranja que proporciona visualización de datos de código abierto y aprendizaje automático. Ofrece una caja de herramientas diversa para crear análisis de datos. workflows fácil y visualmente.
Puede realizar visualizaciones y análisis de datos simples y explorar diagramas de caja, diagramas de dispersión, distribuciones estadísticas, etc. Orange le permite profundizar con la agrupación jerárquica, heatmaps, árbol de decisión, proyecciones lineales y MDS.
Orange puede convertir datos multidimensionales en visualización 2D con mejores clasificaciones y selecciones de atributos. También encontrará una interfaz gráfica de usuario para centrarse más en el análisis de datos en lugar de perder el tiempo codificando.
Universidades, escuelas y cursos de formación de todo el mundo utilizan Orange por sus increíbles ofertas. Admite ilustraciones visuales y capacitación práctica de conceptos de minería de datos. También obtendrás widgets para mejorar aún más tu entrenamiento.
Además, utilice diferentes complementos para extraer datos de fuentes externas, realizar procesamiento natural y minería de texto, realizar análisis de red, inferir conjuntos de elementos y más. Además, los biólogos moleculares y los bioinformáticos pueden utilizar Orange para clasificar varios genes mediante análisis de enriquecimiento y expresión diferencial.
SAS
Revela información valiosa con Minero empresarial SAS – un software robusto de minería de datos para su negocio. Le ayuda a optimizar todo el proceso para desarrollar modelos rápidos y comprender las relaciones clave.
SAS ofrece múltiples herramientas para desarrollar mejores modelos. Utilizando un diagrama de flujo de proceso interactivo y autodocumentado, puede mapear todo el proceso de minería de datos para extraer mejores resultados.
Los expertos en la materia y los usuarios comerciales con habilidades limitadas pueden generar fácilmente sus propios modelos a través de SAS Rapid Predictive Modeler. También puede mejorar la precisión de su predicción comparando evaluaciones y estadísticas de predicción de los modelos creados con varios enfoques.
SAS elimina la reescritura manual al permitirle implementar el modelo automáticamente y generar código de puntuación para todas las etapas. También ofrece una GUI fácil de manejar, procesamiento por lotes, predicciones avanzadas, modelado descriptivo, alto rendimiento, integración de código abierto, opción de implementación en la nube, procesamiento escalable y más.
Qlik
Qlik Las plataformas de inteligencia pueden cerrar la brecha entre los conocimientos, los datos y la acción. Le brinda visualización de datos y análisis impulsada por IA, colaborativa, accionable y en tiempo real.
Qlik acelera la ingesta, replicacion de datosy transmisión a través de varias aplicaciones heterogéneas de mainframe, SAP, SaaS y bases de datos. Puede automatizar la generación de código de diseño y ETL junto con las actualizaciones continuas.
La plataforma ayudará a reducir el costo, el riesgo y el tiempo para ofrecer un almacén de datos en la nube ágil. Puede usar enfoques ELT push-down y modernos para convertir, enriquecer, estandarizar, consolidar y unir datos de estructuras heterogéneas.
Además, el servicio nativo de la nube sin código de Qlik agiliza y automatiza su workflows entre Qlik Sense y las aplicaciones SaaS para recomendar acciones a partir de los conocimientos. También obtendrá paneles fáciles de usar con interactividad y soporte completo para exploración y búsqueda de forma libre.
Qlik aprovecha la IA para ayudar en el análisis completo, lo que permite que más usuarios obtengan un valor extremo de los datos. Con la ayuda de las API abiertas, tiene la oportunidad de incorporar análisis en aplicaciones operativas y crear aplicaciones externas.
Si detecta algún cambio repentino en los datos, inmediatamente solicitará la acción correspondiente. Qlik también ofrece opciones de implementación flexibles para proteger las necesidades de gobierno local y la ubicación de datos con múltiples opciones de nube.
Togaware’s Rattle
Traqueteo es una interfaz gráfica de usuario para la ciencia de datos que utiliza R. Utiliza un conjunto de herramientas de GUI, es decir, RGtk2, que se puede instalar desde el repositorio de Microsoft CRAN.
Conozca las capacidades del software Rattle, que también proporciona una sólida utilización de la línea de comandos. Eso
- Muestra resúmenes visuales y estadísticos de los datos.
- Transforma los mismos datos para el modelado
- Crea modelos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados
- Presenta modelos de alto rendimiento gráficamente
- Califica los conjuntos de datos más recientes para su implementación.
Todas las interacciones se capturan como el script R, que nuevamente se ejecuta en R de forma independiente con la interfaz de Rattle. Puede aprender la herramienta y usarla para desarrollar sus conjuntos de habilidades en R. Le ayudará aún más a construir modelos iniciales con opciones poderosas.
Rattle es una plataforma gratuita de código abierto y su código está disponible en el repositorio git de Bitbucket. Tendrá la libertad de revisar el código, usarlo para el propósito que desee y ampliarlo.
Weka
Weka proporciona herramientas para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático, procesar datos y visualizarlos.
Puede aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas de minería de datos en el mundo real. Sigue unos sencillos pasos:
- Obtendrá datos sin procesar del campo que pueden contener varios campos irrelevantes y valores nulos.
- Utilice las herramientas de preprocesamiento de datos de Weka para limpiar los datos.
- Guarde los datos limpios en el almacenamiento local para aplicar algoritmos de aprendizaje automático.
- Según el tipo o modelo de aprendizaje automático, seleccionará entre las opciones disponibles, incluidas clasificar, agrupar o asociar.
- Automatice el flujo de trabajo
Tiene la libertad de seleccionar cualquier algoritmo proporcionado por Weka y establecer los parámetros deseados para ejecutar el conjunto de datos. Obtenga resultados estadísticos de Weka y una herramienta de visualización para la inspección de datos.
Aplica varios modelos en el mismo conjunto de datos para comparar los resultados de los modelos y seleccionar el mejor que necesita.
Sisense
La plataforma de análisis API-first, SiSense, ofrece análisis completamente personalizables y de marca blanca siempre que los necesite.
Transforme su estilo de trabajo antiguo y haga crecer su negocio liberando el poder de los datos. Desbloquee datos locales y de la nube para el análisis de datos y obtenga mejores resultados.
Puede automatizar las acciones de varios pasos en su workflow y crear experiencias personalizadas para acelerar la workflows. Sisense ofrece una plataforma de nube abierta que se amplía a través de asociaciones tecnológicas para mejorar la escalabilidad.
Además, puede agregar análisis basados en IA a su workflows, aplicaciones, productos y procesos para experimentar la inteligencia en el lugar correcto en el momento correcto para eliminar el flujo lento.
Cualquiera que sea su nivel de habilidad, Sisense puede capacitar a todos para infundir análisis de manera efectiva para tomar mejores decisiones comerciales. También puede diferenciar los productos, capacitar a sus consumidores y crear nuevos flujos con análisis impulsados por IA.
InetSoft
InetSoftStyle Intelligence de hace que el análisis sea rápido y fácil. Es una plataforma basada en la web que accede a datos de cualquier fuente, independientemente del tamaño de la base de datos, y maneja pequeños conjuntos de datos para un análisis más fácil y rápido.
Este es uno de los mejores software de minería de datos para que su empresa pueda eliminar una amplia gama de cachés de datos y obtener nuevas herramientas de investigación de mercado.
Style Intelligence puede manejar proyectos de big data y está diseñado utilizando una tecnología de caché de cuadrícula de datos patentada basada en los principios de MapReduce que facilitan Big Data.
Apache Mahout
Mahout apache es un Scala DSL matemáticamente expresivo y un marco de álgebra lineal distribuida especialmente diseñado para que científicos de datos, estadísticos y matemáticos implementen sus algoritmos.
Este es un código abierto Ciencia de los datos proyecto que ayuda a crear algoritmos de aprendizaje automático. Tiene muchas cosas sucediendo en varios niveles. Implementa técnicas de aprendizaje populares, incluidas recomendaciones, clasificación y agrupación.
Los algoritmos de Apache Mahout están escritos en Hadoop. Por lo tanto, funciona bien y utiliza la biblioteca de Hadoop para escalar en la nube. Obtendrá un marco listo para usar y fácil de usar para sus tareas de minería de datos. También permite que las aplicaciones analicen Big Data de manera rápida y efectiva.
H2O
Obtenga la IA de mutación genética que brinda decisiones inteligentes directamente a los médicos con H2OH. Lo ayudará a rastrear, administrar y predecir las admisiones relacionadas con COVID-19 en los hospitales.
H2O resuelve muchos problemas complejos en su negocio y acelera ideas innovadoras con resultados prácticos. Puede transformar la forma en que se construye y consume la IA y tiene una IA integrada que hace que el trabajo sea más rápido y fácil.
Además, H2O mantiene la velocidad, la transparencia y la precisión para que pueda construir modelos sin limitaciones. Optimice su workflows de acuerdo con el rendimiento mediante el seguimiento de los datos para tomar una decisión actual.
Con una AppStore intuitiva de IA, puede ofrecer soluciones innovadoras fácilmente a los usuarios finales. Más de 20,000 2 organizaciones utilizan HXNUMXO para la tecnología de minería de datos. Puede ayudar a optimizar sus operaciones al brindar información procesable, operaciones optimizadas, riesgos reducidos y experiencias personalizadas.
Comience una prueba gratuita de 90 días hoy y obtenga experiencia práctica con su nube de IA para crear aplicaciones y modelos de clase mundial en las instalaciones y en la nube.
Conclusión
Data mining es una forma eficaz de recopilar información significativa y utilizarla para su negocio. Le ayudará a optimizar sus operaciones y costos, y lo ayudará a tomar mejores decisiones comerciales.
Esto, utilizando el mejor software de minería de datos y seguir ganando maravillosas conocimientos para su negocio.
