Les données sont au cœur de certaines des décisions les plus importantes que prennent les entreprises modernes, et l'exploration de données est une technique efficace pour vous aider à le faire.
Chaque entreprise traite un volume écrasant de données qui, lorsqu'elles sont utilisées correctement, peuvent apporter de nombreux avantages à votre organisation.
C'est là que l'exploration de données est utile.
Il peut aider les entreprises à optimiser leur efficacité opérationnelle, à réduire leurs coûts et à prendre des décisions éclairées.
Et vous pouvez effectuer efficacement l'exploration de données à l'aide d'un logiciel d'exploration de données. Cela vous aidera à accélérer le processus et vous fera gagner du temps que vous pourrez consacrer à l'utilisation des données acquises.
Parlons davantage de l'exploration de données et du meilleur logiciel d'exploration de données que vous pouvez essayer.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données fait référence à un processus de recherche, d'extraction et d'évaluation de données. Les données peuvent être des motifs graphiques textuels tels que la calligraphie, les figures littéraires et linguistiques, les statistiques, etc.
L'exploration de données est issue du domaine de la linguistique computationnelle dans le sous-domaine de l'informatique, de la linguistique, des sciences de l'art et des statistiques mathématiques.
Il vise à extraire des données à l'aide de programmes informatiques, d'analyses et de méthodes intelligentes à partir d'ensembles de données, à documenter les résultats de l'analyse et à restructurer ces informations pour pouvoir en tirer des informations significatives.
Outre l'analyse de texte, l'exploration de données implique également la gestion de données, la gestion de bases de données et l'ingénierie de bases de données. La gestion des données commence par le prétraitement des données, la création de modèles de données et le traitement des données avec des inférences statistiques strictes et non strictes.
Comment cela fonctionne ?
L'exploration de données implique divers processus, à commencer par la compréhension des besoins de l'entreprise quant à la raison pour laquelle vous devez extraire des données et les utiliser.
Le processus est divisé en trois phases principales : le prétraitement des données, l'exploration des données et la validation des résultats.
Pré-traitement des données
Le prétraitement des données est nécessaire pour comprendre les variations des ensembles de données avant que l'extraction proprement dite puisse avoir lieu.
Étant donné que l'exploration de données peut découvrir des modèles utiles présents dans les ensembles de données, vos données cibles doivent être suffisamment massives pour contenir de tels modèles. De plus, cet ensemble de données doit être suffisamment concis pour que vous puissiez extraire des données dans les délais requis.
Ainsi, avant de commencer à extraire des données, vous devez assembler un grand volume d'ensembles de données cibles que vous pouvez obtenir à partir d'un entrepôt de données. Ensuite, vous devez nettoyer ces données pour supprimer les peluches inutiles et les informations manquantes.
Data Mining
Une fois que vous avez assemblé les données cibles, le processus réel d'exploration de données commence. Il comprend six étapes principales : détection des anomalies, modélisation des dépendances, regroupement, classification, régression, et résumé.
- Détection d'une anomalie: Cela implique d'identifier les ensembles de données irréguliers qui peuvent être utiles ou qui contiennent des erreurs.
- Modélisation des dépendances : Dans cette étape, la relation entre les différentes variables est trouvée. Il est également connu sous le nom d'apprentissage des règles d'association ou d'analyse du panier de consommation.
- Regroupement: Cela implique de découvrir des structures et des groupes dans des ensembles de données qui se ressemblent.
- Classification: Il s'agit de classer les données en fonction de certains paramètres.
- Régression: Il découvre les relations entre les ensembles de données ou les données afin de trouver une telle fonction qui peut modéliser les données avec le moins d'erreur possible.
- Récapitulation: C'est là que vous visualisez les données et générez des rapports pour fournir une représentation compacte et plus significative des données extraites.
Validation des résultats
Il s'agit de la dernière étape de la découverte des connaissances à partir des données collectées pour vérifier les modèles générés lors de l'exploration de données.
Tous les modèles découverts par les algorithmes d'exploration de données n'ont pas besoin d'être valides. Cette étape est donc cruciale. Cela se fait sur un ensemble de données de test où les modèles découverts sont appliqués. Ensuite, la sortie résultante est mise en comparaison avec la sortie souhaitée.
Si les modèles répondent aux normes souhaitées, les modèles appris sont interprétés et transformés en connaissances significatives. Mais s'il ne respecte pas les normes, vous devez réévaluer les résultats en apportant les modifications nécessaires aux étapes de prétraitement et d'exploration de données.
Pourquoi avez-vous besoin de l'exploration de données ?
L'exploration de données est utile pour l'analyse de données et l'informatique décisionnelle afin d'aider les entreprises à approfondir leurs connaissances sur leur organisation, leurs clients, leurs concurrents et leur secteur. Certaines des utilisations de l'exploration de données sont :
- Ventes et marketing: Les entreprises collectent des informations sur leurs clients cibles afin d'optimiser leurs efforts de vente et de marketing ainsi que leurs produits et services.
- L'Education: Les établissements d'enseignement peuvent utiliser l'exploration de données pour extraire les données des étudiants et les utiliser pour améliorer la qualité de l'éducation.
- Détection de fraude: Les entreprises SaaS, les banques et d'autres organisations peuvent utiliser l'exploration de données pour observer les anomalies dans leur posture de sécurité et prévenir les cyberattaques.
- Opérations: Les entreprises peuvent utiliser l'exploration de données pour optimiser leurs opérations, réduire les coûts et prendre des décisions éclairées.
Parlons maintenant de certains des meilleurs logiciels d'exploration de données.
RapidMiner Studio
Bénéficiez d'une plate-forme complète d'exploration de données avec une automatisation complète et une conception de flux de travail visuel à partir de Studio RapidMiner. Il permet d'automatiser et d'accélérer le processus de création de modèles prédictifs à l'aide d'une interface visuelle par glisser-déposer.
Vous obtiendrez plus de 1500 fonctions et algorithmes qui garantissent le meilleur modèle dans chaque cas d'utilisation. RapidMiner Studio propose des modèles prédéfinis pour la maintenance prédictive, le taux de désabonnement des clients, la détection des fraudes, etc.
RapidMiner vous permet de créer des connexions pointer-cliquer aux entrepôts de données d'entreprise, au stockage en nuage, aux médias sociaux, aux applications d'entreprise, aux lacs de données et aux bases de données. Les débutants trouveront également des recommandations proactives dans chaque étape à suivre.
Exécutez l'ETL et la préparation des données dans la base de données pour conserver des données optimisées pour l'analyse. Comprenez les tendances, les distributions et les modèles avec des histogrammes, des coordonnées parallèles, des graphiques linéaires, des diagrammes en boîte, des diagrammes de dispersion, etc., pour résoudre rapidement les problèmes de qualité des données, y compris les informations manquantes et les valeurs aberrantes.
Éliminez le travail acharné lors de la préparation des données avec RapidMiner Turbo Prep et créez rapidement des modèles d'apprentissage automatique percutants et précieux sans écrire une seule ligne de code. Il révélera les performances réelles du modèle avant de passer en production.
De plus, créez une exploration de données visuelle facile à expliquer et à comprendre workflows et également déployer des modèles contenant du code et basés sur du code dans la plate-forme.
Intégrez RapidMiner à des applications existantes telles que Python et R. Téléchargez les dernières fonctionnalités fournies par la communauté et ajoutez de nouvelles fonctionnalités via son mécanisme d'extension.
Teradata
Découvrez des données, des idées et des résultats avec Avantage Teradata. Il s'agit d'une plate-forme multi-cloud connectée qui unifie tout pour l'analyse d'entreprise.
Teradata aide à faire avancer votre entreprise en permettant l'écosystème d'analyse de données d'entreprise, l'intelligence prédictive et en fournissant des réponses exploitables. Il offre une approche hybride pour satisfaire les exigences d'une entreprise moderne.
Cette plate-forme multi-cloud vous offre la portabilité et la flexibilité nécessaires pour un déploiement n'importe où, comme les clouds sur site et publics (Azure, AWS, Google Cloud). Les équipes d'experts de Teradata peuvent vous aider à tirer parti des données pour optimiser vos opérations commerciales et obtenir une valeur exceptionnelle.
Interrogez votre inventaire avec Teradata en temps réel et assurez-vous que tout fonctionne correctement sans vous soucier de la disponibilité. De plus, Teradata Vantage fournit d'innombrables informations pour aider à créer une entreprise de nouvelle génération.
De plus, son évolutivité multidimensionnelle et de niveau entreprise vous permet d'adapter les dimensions pour gérer vos charges de travail de données massives. Faites progresser votre intelligence artificielle et votre apprentissage automatique pour alimenter vos modèles avec de meilleurs résultats et une meilleure qualité.
Offrez à vos équipes un logiciel sans code basé sur les rôles et sécurisé pour extraire 100 % des données qui peuvent soutenir les objectifs clés de votre entreprise. Il prend également en charge tous les formats et types de données, tels que BSON, Avro, CSV, Parquet, XML et JSON.
Teradata Vantage ne vous surprendra pas avec des coûts supplémentaires. La console intuitive vous permet de suivre facilement l'utilisation de vos ressources afin que vous sachiez ce que vous payez.
Oracle Data Miner
Mineur de données Oracle permet aux entreprises, aux analystes de données et aux data scientists de visualiser les données et de travailler directement dans la base de données à l'aide d'un simple éditeur de flux de travail par glisser-déposer.
Oracle Data Miner est une extension d'Oracle SQL Developer qui documente et capture les étapes de flux de travail analytiques graphiques que les utilisateurs prennent pour explorer les données. De plus, son flux de travail est simple et utile pour exécuter des méthodologies analytiques et partager des informations.
Cette plate-forme génère des scripts PL/SQL et SQL et propose rapidement une API pour accélérer le déploiement du modèle dans toute l'entreprise. Vous obtiendrez également un outil de workflow interactif pour créer, évaluer, modifier, partager et déployer des méthodologies d'apprentissage automatique.
De plus, vous obtiendrez des nœuds de graphique pour afficher des données, telles que des statistiques récapitulatives, des boîtes à moustaches, des diagrammes de dispersion et des histogrammes. Divers nœuds, tels que les nœuds de transformation, de filtre de colonne et de création de modèle, vous aident à piloter votre entreprise.
Oracle Data Miner peut réduire le temps entre le développement du modèle et le déploiement en éliminant le déplacement des données et en préservant la sécurité. Il responsabilisera également vos équipes en les aidant à développer un ensemble de compétences diversifiées à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
KNIME
Créer et produire du datamining avec KNIME qui offre un support de science des données de bout en bout pour votre entreprise et améliore la productivité.
Vous obtiendrez deux outils complémentaires avec une plate-forme de niveau entreprise. Vous obtiendrez également KNIME Analytics, qui est une plate-forme open source pour créer et déployer des serveurs commerciaux KNIME et des modèles de science des données.
De plus, KNIME est ouvert, intuitif et peut intégrer de nouveaux développements en continu pour comprendre et concevoir la science des données workflows qui sont accessibles à tous. Le serveur KNIME est utile pour la collaboration, la gestion, le déploiement et l'automatisation en équipe.
Si vous n'êtes pas un expert, KNIME offre un accès au portail Web KNIME. De nombreuses extensions sont conçues par KNIME lui-même afin que vous puissiez faire quelque chose de plus. Sa communauté et ses partenaires proposent également des extensions. KNIME s'intègre aux projets open source afin que vous ne manquiez de rien.
KNIME Analytics Platform est disponible sur Amazon AWS et Microsoft Azure. KNIME peut vous aider à accéder, transformer et fusionner toutes les données et à les analyser à l'aide de vos outils préférés. Il soutiendra votre entreprise avec de vastes pratiques d'exploration de données et des informations utiles collectées à partir des données.
Téléchargez KNIME maintenant et commencez à créer votre premier flux de travail.
Orange
L'exploration de données est maintenant amusante avec Orange qui fournit une visualisation de données open source et un apprentissage automatique. Il offre une boîte à outils diversifiée pour créer une analyse de données workflows facilement et visuellement.
Vous pouvez effectuer une visualisation et une analyse simples des données et explorer des diagrammes en boîte, des diagrammes de dispersion, des distributions statistiques, etc. Orange vous permet d'aller plus loin avec le clustering hiérarchique, cartes thermiques, arbre de décision, projections linéaires et MDS.
Orange peut convertir des données multidimensionnelles en visualisation 2D avec de meilleures sélections et classements d'attributs. Vous trouverez également une interface utilisateur graphique pour vous concentrer davantage sur l'analyse des données plutôt que de perdre du temps dans le codage.
Les universités, les écoles et les formations du monde entier utilisent Orange pour ses offres exceptionnelles. Il prend en charge les illustrations visuelles et la formation pratique des concepts de l'exploration de données. Vous obtiendrez également des widgets pour rendre votre entraînement encore meilleur.
De plus, utilisez différents modules complémentaires pour extraire des données de sources externes, effectuer un traitement naturel et une exploration de texte, effectuer une analyse de réseau, déduire des ensembles d'éléments, etc. De plus, les biologistes moléculaires et les bioinformaticiens peuvent utiliser Orange pour classer divers gènes grâce à l'analyse d'enrichissement et à l'expression différentielle.
SAS
Révélez des informations précieuses avec Mineur d'entreprise SAS – un logiciel d'exploration de données robuste pour votre entreprise. Il vous aide à rationaliser l'ensemble du processus pour développer des modèles rapides et comprendre les relations clés.
SAS propose plusieurs outils pour développer de meilleurs modèles. À l'aide d'un diagramme de flux de processus auto-documenté et interactif, vous pouvez cartographier l'ensemble du processus d'exploration de données pour extraire de meilleurs résultats.
Les experts en la matière et les utilisateurs professionnels aux compétences limitées peuvent facilement générer leurs propres modèles via SAS Rapid Predictive Modeler. Vous pouvez également améliorer la précision de vos prédictions en comparant les évaluations et les statistiques de prédiction des modèles créés avec diverses approches.
SAS élimine la réécriture manuelle en vous permettant de déployer le modèle automatiquement et de générer un code de notation pour toutes les étapes. Il offre également une interface graphique facile à gérer, un traitement par lots, des prédictions avancées, une modélisation descriptive, des performances élevées, une intégration open source, une option de déploiement dans le cloud, un traitement évolutif, etc.
Qlik
Qlik Les plateformes d'intelligence peuvent combler le fossé entre les informations, les données et l'action. Il vous offre une visualisation des données et des analyses basée sur l'IA, collaborative, exploitable et en temps réel.
Qlik accélère l'ingestion, réplication de données, et le streaming sur diverses applications mainframe hétérogènes, SAP, SaaS et bases de données. Vous pouvez automatiser l'ETL et concevoir la génération de code ainsi que les mises à jour continues.
La plate-forme contribuera à réduire les coûts, les risques et les délais de livraison d'un entrepôt de données cloud agile. Vous pouvez utiliser des approches push-down et ELT modernes pour convertir, enrichir, normaliser, consolider et joindre des données à partir de structures hétérogènes.
De plus, le service cloud natif sans code de Qlik rationalise et automatise votre workflows entre Qlik Sense et les applications SaaS pour recommander des actions à partir des informations. Vous obtiendrez également des tableaux de bord faciles à utiliser avec une interactivité et un support complet pour l'exploration et la recherche de forme libre.
Qlik s'appuie sur l'IA pour faciliter l'analyse complète, permettant à davantage d'utilisateurs de tirer une valeur extrême des données. À l'aide d'API ouvertes, vous avez la possibilité d'intégrer des analyses dans des applications opérationnelles et de créer des applications externes.
Si vous repérez un changement soudain dans les données, il vous demandera immédiatement l'action appropriée. Qlik propose également des options de déploiement flexibles pour protéger les besoins de gouvernance locale et l'emplacement des données avec plusieurs options de cloud.
Togaware’s Rattle
Hochet est une interface utilisateur graphique pour la science des données utilisant R. Il utilise une boîte à outils GUI, c'est-à-dire RGtk2, qui peut être installée à partir du référentiel Microsoft CRAN.
Connaître les capacités du logiciel Rattle, qui fournit également une utilisation robuste de la ligne de commande. Ce
- Affiche des résumés visuels et statistiques des données
- Transforme les mêmes données pour la modélisation
- Construit des modèles d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés
- Présente graphiquement des modèles performants
- Note les derniers ensembles de données pour le déploiement.
Toutes les interactions sont capturées en tant que script R, qui est à nouveau exécuté dans R indépendamment avec l'interface Rattle. Vous pouvez apprendre l'outil et l'utiliser pour développer vos compétences dans R. Il vous aidera également à créer des modèles initiaux avec des options puissantes.
Rattle est une plate-forme open source gratuite et son code est disponible dans le référentiel git de Bitbucket. Vous aurez la liberté de revoir le code, de l'utiliser dans le but que vous souhaitez et de l'étendre.
Weka
Weka fournit des outils pour implémenter divers algorithmes d'apprentissage automatique, traiter des données et les visualiser.
Vous pouvez appliquer des techniques d'apprentissage automatique aux problèmes d'exploration de données dans le monde réel. Il suit des étapes simples :
- Vous obtiendrez des données brutes du champ qui peuvent contenir divers champs non pertinents et des valeurs nulles.
- Utilisez les outils de prétraitement des données de Weka pour nettoyer les données.
- Enregistrez les données nettoyées dans le stockage local pour appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique.
- Selon le type ou le modèle d'apprentissage automatique, vous choisirez parmi les options disponibles, notamment classer, regrouper ou associer.
- Automatisez le flux de travail
Vous avez la liberté de sélectionner n'importe quel algorithme fourni par Weka et de définir les paramètres souhaités pour exécuter l'ensemble de données. Obtenez des résultats statistiques de Weka et un outil de visualisation pour l'inspection des données.
Il applique différents modèles sur le même ensemble de données pour comparer les sorties des modèles et sélectionner le meilleur dont vous avez besoin.
Sisense
La plateforme d'analyse basée sur l'API, Sisense, fournit des analyses entièrement personnalisables et en marque blanche chaque fois que vous en avez besoin.
Transformez votre style de travail à l'ancienne et développez votre entreprise en libérant la puissance des données. Déverrouillez les données sur site et dans le cloud pour l'analyse des données et obtenez de meilleurs résultats.
Vous pouvez automatiser les actions en plusieurs étapes dans votre workflow et créez des expériences personnalisées pour accélérer workflows. Sisense propose une plate-forme cloud ouverte qui est étendue grâce à des partenariats technologiques pour améliorer l'évolutivité.
De plus, vous pouvez ajouter des analyses basées sur l'IA dans votre workflows, applications, produits et processus pour découvrir l'intelligence au bon endroit au bon moment pour éliminer les flux lents.
Quel que soit votre niveau de compétence, Sisense peut permettre à chacun d'infuser efficacement l'analytique pour prendre de meilleures décisions commerciales. Vous pouvez également différencier les produits, responsabiliser vos consommateurs et créer de nouveaux flux avec des analyses basées sur l'IA.
InetSoft
InetSoftL'intelligence de style de rend l'analyse rapide et facile. Il s'agit d'une plate-forme Web qui accède aux données de n'importe quelle source, quelle que soit la taille de la base de données, et gère de petits ensembles de données pour une analyse plus facile et plus rapide.
C'est l'un des meilleurs logiciels d'exploration de données pour votre entreprise afin d'éliminer un large éventail de caches de données et d'obtenir de nouveaux outils d'étude de marché.
Style Intelligence peut gérer des projets Big Data et est conçu à l'aide d'une technologie propriétaire de cache de grille de données basée sur les principes MapReduce qui facilitent le Big Data.
Apache Mahout
Mahout Apache est un framework Scala DSL et d'algèbre linéaire distribuée mathématiquement expressif spécialement conçu pour les scientifiques des données, les statisticiens et les mathématiciens pour mettre en œuvre leurs algorithmes.
Ceci est une source ouverte science des données projet qui aide à créer des algorithmes d'apprentissage automatique. Il se passe beaucoup de choses à différents niveaux. Il met en œuvre des techniques d'apprentissage populaires, notamment la recommandation, la classification et le regroupement.
Les algorithmes d'Apache Mahout sont écrits sur Hadoop. Ainsi, il fonctionne bien et utilise la bibliothèque Hadoop pour évoluer dans le cloud. Vous obtiendrez un cadre prêt à l'emploi et facile à utiliser pour vos tâches d'exploration de données. Il permet également aux applications d'analyser le Big Data rapidement et efficacement.
H2O
Obtenez l'IA de mutation génétique qui apporte des décisions intelligentes directement aux cliniciens avec H2O. Il vous aidera à suivre, gérer et prévoir les admissions liées au COVID-19 dans les hôpitaux.
H2O résout de nombreux problèmes complexes dans votre entreprise et accélère les idées innovantes avec des résultats concrets. Il peut transformer la façon dont l'IA est construite et consommée et possède une IA intégrée qui rend le travail plus rapide et plus facile.
De plus, H2O maintient la vitesse, la transparence et la précision afin que vous puissiez créer des modèles sans aucune limitation. Rationalisez votre workflows en fonction de la performance en surveillant les données pour prendre une décision actuelle.
Avec un AI AppStore intuitif, vous pouvez facilement proposer des solutions innovantes aux utilisateurs finaux. Plus de 20,000 2 organisations utilisent HXNUMXO pour la technologie d'exploration de données. Il peut vous aider à optimiser vos opérations en fournissant des informations exploitables, des opérations rationalisées, des risques réduits et des expériences personnalisées.
Commencez dès aujourd'hui un essai gratuit de 90 jours et bénéficiez d'une expérience pratique avec son cloud IA pour créer des applications et des modèles de classe mondiale sur site et dans le cloud.
Conclusion
L'exploration de données est un moyen efficace de collecter des informations significatives et de les mettre à votre disposition. Cela vous aidera à optimiser vos opérations et vos coûts, et vous aidera à prendre de meilleures décisions commerciales.
Ceci, en utilisant le meilleur logiciel d'exploration de données et continuez à gagner de merveilleux aperçus pour votre entreprise.
