非常に便利な無料データマイニングツール 19 個のコレクション!

今日の世界では、データはお金を意味します。アプリベースの世界への移行に伴い、データは飛躍的に増加しています。ただし、ほとんどのデータは構造化されていないため、データから有用な情報を抽出し、理解可能で使用可能な形式に変換するプロセスと方法が必要です。

データマイニング、つまり「データベース内の知識の発見」とは、人工知能、機械学習、統計、データベースシステムを通じて大規模なデータセット内のパターンを発見するプロセスです。

無料のデータ マイニング ツールには、Knime や Orange などの完全なモデル開発環境から、Java、C++、そして最も一般的には Python で記述されたさまざまなライブラリまで多岐にわたります。データ マイニングには通常、次の 4 つのタスクが伴います。

分類:既知の構造を新しいデータに一般化する作業

クラスタリング:データ内の構造を意識することなく、何らかの方法でデータ内のグループと構造を見つけるタスク。

相関ルール学習:変数間の関係を見つける

回帰:最小限の誤差でデータをモデル化する関数を見つけることを目的とします。

以下にデータマイニング用の無料ソフトウェアツールを挙げます。

データマイニングツール

1. ラピッドマイナー

Rapid Miner は、以前は YALE Yet Another Learning Environment として知られており、研究や実用的なデータ マイニング タスクに使用される、機械学習およびデータ マイニング実験用の環境です。間違いなく、これはデータマイニングに最適なオープンソース システムです。このツールは Java プログラミング言語で記述されており、テンプレートベースのフレームワークを通じて高度な分析を提供します。

これにより、XML ファイルで指定され、高速な Miner グラフィカル ユーザー インターフェイスから実行される、任意にネストされた多数の演算子で実験を構成することができます。最も優れている点は、ユーザーがコードを書く必要がないことです。データを簡単に分析できるテンプレートやその他のツールがすでに多数用意されています。

2. IBM SPSS モデラー

IBM SPSS Modeler ツール ワークベンチは、テキスト分析などの大規模プロジェクトの処理に最適であり、その視覚的なインターフェースは非常に価値があります。 プログラミングなしでさまざまなデータマイニングアルゴリズムを生成できます。 また、異常検出、ベイジアン ネットワーク、CARMA、Cox 回帰、バックプロパゲーション学習による多層パーセプトロンを使用した基本的なニューラル ネットワークにも使用できます。

3. Oracleデータマイニング

オラクル。 Advanced Analytics Database オプションの一部である Oracle Data Mining 機能により、ユーザーは洞察を発見し、予測を行い、Oracle データを活用できます。モデルを構築して、顧客の行動を発見し、顧客をターゲットにし、プロファイルを開発できます。

Oracle Data Miner GUI を使用すると、データ アナリスト、ビジネス アナリスト、データ サイエンティストは、非常に洗練されたドラッグ アンド ドロップ ソリューションを使用して、データベース内のデータを操作できます。 また、企業全体の自動化、スケジュール設定、展開のための SQL および PL/SQL スクリプトを作成することもできます。

4. テラデータ

Teradata は、ビッグ データは素晴らしいものですが、それを分析して使用する方法を実際に知らなければ価値がないことを認識しています。 クエリを実行するスキルがないまま、何百万ものデータ ポイントがあると想像してください。 これが Teradata が提供するものです。同社は、データ ウェアハウス、ビッグ データと分析、マーケティング アプリケーションにおけるエンドツーエンドのソリューションとサービスを提供しています。

Teradata は、実装、ビジネス コンサルティング、トレーニング、サポートなどのさまざまなサービスも提供しています。

5. フレームデータ

これは完全に管理されたソリューションであるため、何もする必要はなく、ただ座って洞察を待つだけです。 Framework Data は、企業全体からデータを取得し、それを実用的な洞察と意思決定に変換します。 同社は、製品のイオン化モデルをクラウドでトレーニング、最適化、保存し、API 経由で予測を提供することで、インフラストラクチャのオーバーヘッドを排除しています。 ダッシュボードとシナリオ分析ツールが提供され、重要な指標を推進している企業の要因がわかります。

6. カグル

Kaggle は世界最大のデータ サイエンス コミュニティです。 企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計学者やデータマイニング担当者が最良のモデルを作成するために競い合います。 Kaggle はデータ サイエンスのコンテストのプラットフォームです。 困難な問題を解決し、強力なチームを募集し、データ サイエンスの才能の力を高めるのに役立ちます。

作業の3つのステップ:

予測質問をアップロード

提出する

評価とコミュニケーション

7. ウェカ

WEKA は非常に複雑なデータ マイニング ツールです。 データ セット、クラスタリング、予測モデリング、視覚化など、さまざまな関係を表示します。さまざまな分類子を適用して、データに関する洞察を得ることができます。

8. ラトル

Rattle は、「R Analysis Tools Made Easy to Learn」の略です。 データの統計的かつ視覚的な要約を提供し、データを簡単にモデル化できる形式に変換し、データから教師なしモデルと教師ありモデルを構築し、モデルのパフォーマンスをグラフィカルに表示し、新しいデータセットにスコアを付けます。

これは、Gnome グラフィカル インターフェイスを使用して統計言語 R で記述された、無料のオープン ソース データ マイニング ツールキットです。 GNU/Linux、Macintosh OS X、MS/Windows で動作します。

9. ナイム

Konstanz InfoCollector は、ユーザーフレンドリーで理解しやすい、包括的なオープンソースのデータ統合、処理、分析、探索プラットフォームです。グラフィカル ユーザー インターフェイスを備えており、ユーザーはデータ処理のためにノードを簡単に接続できます。

KNIME は、モジュラー データ パイプラインのコンセプトを通じて機械学習とデータ マイニングのさまざまなコンポーネントも統合し、ビジネス インテリジェンスと財務データ分析の分野で注目を集めています。

10. パイソン

Python は無料のオープンソース言語であり、その使いやすさから R とよく比較されます。 R とは異なり、Python の学習曲線は短い傾向があり、それが Python を伝説的なものにしています。 多くのユーザーは、わずか数分でデータセットの構築を開始し、非常に複雑なアフィニティ分析を実行できることに気づいています。 変数、データ型、関数、条件文、ループなどの基本的なプログラミング概念を理解していれば、最も一般的なビジネスユースケースのデータ視覚化は簡単です。

11. オレンジ

Orange は、Python で記述されたコンポーネントベースのデータ マイニングおよび機械学習ソフトウェア スイートです。これは、初心者と専門家向けのオープンソースのデータ視覚化および分析です。データ マイニングは、ビジュアル プログラミングまたは Python スクリプトを通じて実行できます。また、散布図、棒グラフ、ツリーから樹形図、ネットワーク、ヒートマップまで、データ分析、さまざまな視覚化の機能も含まれています。

12. SASデータマイニング

SAS Data Mining 商用ソフトウェアを使用してデータ セット内のパターンを検出します。 記述的かつ予測的なモデリングにより、データをより深く理解するための洞察が得られます。 使いやすい GUI を提供します。 自動化されたデータ処理ツールが集まって、最終的に正しい決定を下すための最良の結果を見つけます。 商用ソフトウェアとして、スケーラブルな処理、自動化、強化されたアルゴリズム、モデリング、データの視覚化、探索などの高度なツールも含まれています。

13. アパッチマハウト

Apache Mahout は、主に協調フィルタリング、クラスタリング、分類の分野で、分散型およびその他のスケーラブルな機械学習アルゴリズムの無料実装を作成するための Apache Software Foundation のプロジェクトです。

Apache Mahout は主に 3 つのユースケースをサポートしています。推奨マイニングはユーザーの行動を取得し、ユーザーが好む可能性のあるアイテムを見つけようとします。 クラスタリングは、テキスト ドキュメントを取得し、それらをトピックに関連するドキュメントにグループ化します。 分類では、既存の分類済み文書から特定のカテゴリの文書がどのようなものか学習し、ラベルのない文書を（おそらく）正しいカテゴリに割り当てることができます。

14. パワースポット

PSPP は、サンプル データの統計分析を行う手順です。 グラフィカル ユーザー インターフェイスと従来のコマンド ライン インターフェイスを備えています。 これは C で書かれており、GNU Scientific Library の数学ルーチンと plotly_utils を使用してグラフを生成します。 これは、次に何が起こるかを確実に予測する独自プログラム SPSS (IBM 製) の無料代替品であり、より賢明な意思決定、問題の解決、成果の向上を可能にします。

15. jHepWork

jHepWork は、オープンソース パッケージとわかりやすいユーザー インターフェイスを使用してデータ分析環境を作成し、商用プログラムと競合できるツールを作成するために作成された、無料のオープンソース データ分析フレームワークです。

JHepWork は、より優れた分析のためにデータセットのインタラクティブな 2D および 3D プロットを表示します。 Java で実装された数値科学ライブラリと数学関数。 jHepWork は高水準プログラミング言語 Jython をベースにしていますが、Java コーディングを使用して jHepWork の数値ライブラリとグラフィカル ライブラリを呼び出すこともできます。

16. Rプログラミング言語

このリストにある無料のデータマイニングツールの中で、R がスーパースターであるのはなぜでしょうか? それは、R は無料、オープンソースであり、プログラミング経験のない人でも簡単に習得できるからです。 R 環境に統合できるライブラリは文字通り何千もあり、強力なデータ マイニング環境を実現します。これは、統計計算とグラフィックス用のフリーソフトウェアプログラミング言語およびソフトウェア環境です。

R 言語は、統計ソフトウェアやデータ分析のためにデータ マイナーの間で広く使用されています。近年、使いやすさと拡張性により、R の人気が大幅に高まっています。

17. ペンタホ

Pentaho は、データ統合、ビジネス分析、ビッグデータのための包括的なプラットフォームを提供します。 このビジネス ツールを使用すると、あらゆるソースからのデータを簡単に統合できます。 ビジネス データに関するより深い洞察を得て、将来に向けてより正確で情報に基づいた意思決定を行います。

18. タナグラ

TANAGRA は、学術および研究目的のデータ マイニング ソフトウェアです。探索的データ分析、統計学習、機械学習、データベースの分野にツールがあります。 Tanagra には、教師あり学習だけでなく、クラスタリング、因子分析、パラメトリックおよびノンパラメトリック統計、関連ルール、特徴選択、アルゴリズムの構築などの他のパラダイムも含まれています。

19. ナラティカ

Natural Language Toolkit は、Python での記号的および統計的自然言語処理 (NLP) 用のライブラリとプログラムのセットです。 データマイニング、機械学習、データスクレイピング、感情分析、その他さまざまな言語処理タスクを含む言語処理ツールのライブラリを提供します。 人間の言語データを処理する Python プログラムを構築します。