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15 가지 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 : 가장 포괄적 인 목록
가장 많이 사용되는 데이터 마이닝 도구 및 응용 프로그램 목록 · # 1) Xplenty · # 2) 래피드 마이너 · # 3) 오렌지 · # 4) 세트 · # 5) KNIME · # 6)시 센스 · # 7) SSDT (SQL …
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최고의 19가지 무료 데이터 마이닝 도구 – StepsBoard
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데이터 마이닝 – 나무위키
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데이터 마이닝 도구(Analysis Services)
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26 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어 – 101 Help
26 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어: Sisense, Zoho Analytics, Xplenty, R-Programming, BOARD, Data Melt, Inetsoft, H2O, Alteryx 등!
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Data mining uses machine learning, statistics and artificial intelligence to … 분석 기술을 이용해 분석 프로그램의 효과를 극대화하는 방법을 설명합니다.
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데이터 마이닝 소프트웨어 란 무엇입니까? – Netinbag
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15 가지 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 : 가장 포괄적 인 목록
top 15 best free data mining tools
최고 종합 목록데이터 마이닝 (데이터 모델링 또는 데이터 분석이라고도 함) 소프트웨어 및 응용 프로그램:
데이터 마이닝은 많은 양의 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터를보다 정제되고 실행 가능한 정보로 변환하는 주요 목적을 제공합니다.
이 기술은 특정 알고리즘, 통계 분석, 인공 지능 및 데이터베이스 시스템을 활용합니다. 방대한 데이터 세트에서 정보를 추출하여 향후 사용을 위해 이해할 수있는 구조로 변환하는 것을 목표로합니다.
기본 서비스와 함께 특정 데이터 마이닝 시스템은 데이터웨어 하우징 및 KDD (Knowledge Discovery in Databases) 프로세스를 포함한 고급 기능을 제공합니다.
데이터웨어 하우스 : 관리의 의사 결정을 안내하는 데 사용되는 주제 지향적이고 통합 된 시간에 따른 데이터 모음의 대규모 저장소입니다.
KDD : 대규모 데이터 모음에서 가장 유용한 지식을 발견하는 프로세스입니다.
시장에는 수많은 데이터 마이닝 도구가 있지만 가장 좋은 도구를 선택하는 것은 간단하지 않습니다. 독점 솔루션에 투자하기 전에 여러 요소를 고려해야합니다.
모든 데이터 마이닝 시스템은 서로 다른 방식으로 정보를 처리하므로 의사 결정 프로세스가 훨씬 더 어려워집니다. 이에 대해 사용자를 돕기 위해 고려해야 할 시장의 상위 15 개 데이터 마이닝 도구를 아래에 나열했습니다.
학습 내용 :
간다!
여기서는 무료 및 상용 데이터 모델링 도구 목록을 비교했습니다.
# 1) Xplenty
Xplenty 분석을 위해 데이터를 통합, 처리 및 준비하는 기능이있는 플랫폼을 제공합니다. 기업은 Xplenty의 도움으로 빅 데이터가 제공하는 기회를 최대한 활용할 수 있으며 관련 인력, 하드웨어 및 소프트웨어에 투자하지 않고도이를 활용할 수 있습니다. 데이터 파이프 라인을 구축하기위한 완전한 툴킷입니다.
풍부한 표현 언어를 통해 복잡한 데이터 준비 기능을 구현할 수 있습니다. ETL, ELT 또는 복제 솔루션을 구현하기위한 직관적 인 인터페이스가 있습니다. 워크 플로 엔진을 통해 파이프 라인을 오케스트레이션하고 예약 할 수 있습니다.
Xplenty는 모두를위한 데이터 통합 플랫폼입니다. 코드 없음 및 낮은 코드 옵션을 제공합니다.
API 구성 요소는 고급 사용자 지정 및 유연성을 제공합니다.
데이터베이스와 데이터웨어 하우스간에 데이터를 전송하고 변환하는 기능이 있습니다.
이메일, 채팅, 전화 및 온라인 회의를 통해 지원을 제공합니다.
유효성: 라이센스가있는 도구.
# 2) 래피드 마이너
유효성: 오픈 소스
Rapid Miner는 Rapid Miner와 같은 이름으로 회사에서 개발 한 최고의 예측 분석 시스템 중 하나입니다. JAVA 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 머신 러닝 및 예측 분석을위한 통합 환경을 제공합니다.
이 도구는 비즈니스 애플리케이션, 상업용 애플리케이션, 교육, 교육, 연구, 애플리케이션 개발, 기계 학습을 포함하여 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.
Rapid Miner는 서버를 온 프레미스 및 퍼블릭 / 프라이빗 클라우드 인프라로 제공합니다. 클라이언트 / 서버 모델을 기반으로합니다. Rapid Miner는 템플릿 기반 프레임 워크와 함께 제공되어 오류 수를 줄이고 신속하게 전달할 수 있습니다 (수동 코드 작성 프로세스에서 매우 일반적으로 예상 됨).
Rapid Miner는 3 개의 모듈로 구성됩니다.
Rapid Miner Studio :이 모듈은 워크 플로 디자인, 프로토 타이핑, 검증 등을위한 것입니다. Rapid Miner Server : 스튜디오에서 생성 된 예측 데이터 모델 운영 Rapid Miner Radoop : Hadoop 클러스터에서 직접 프로세스를 실행하여 예측 분석을 단순화합니다.
딸깍 하는 소리 RapidMiner 공식 웹 사이트.
# 3) 오렌지
유효성: 오픈 소스
Orange는 기계 학습 및 데이터 마이닝을위한 완벽한 소프트웨어 제품군입니다. 데이터 시각화를 가장 잘 지원하며 구성 요소 기반 소프트웨어입니다. 파이썬 컴퓨팅 언어로 작성되었습니다.
구성 요소 기반 소프트웨어이므로 주황색의 구성 요소를 ‘위젯’이라고합니다. 이러한 위젯은 데이터 시각화 및 사전 처리에서 알고리즘 평가 및 예측 모델링에 이르기까지 다양합니다.
위젯은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.
데이터 테이블 표시 및 기능 선택 허용
데이터 읽기
예측 자 훈련 및 학습 알고리즘 비교
데이터 요소 시각화 등
또한 Orange는 지루한 분석 도구에보다 인터랙티브하고 재미있는 분위기를 제공합니다. 운영하는 것은 매우 흥미 롭습니다.
Orange로 들어오는 데이터는 원하는 패턴으로 빠르게 포맷되며 위젯을 이동 / 뒤집기 만하면 필요한 위치로 쉽게 이동할 수 있습니다. 사용자는 Orange에 매우 매료됩니다. Orange를 사용하면 데이터를 빠르게 비교 및 분석하여 짧은 시간에 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 주황색 공식 웹 사이트.
# 4) 세트
유효성: 자유 소프트웨어
Waikato Environment라고도하는 기계 학습 소프트웨어는 와이 카토 대학교 뉴질랜드에서. 데이터 분석 및 예측 모델링에 가장 적합합니다. 여기에는 기계 학습을 지원하는 알고리즘 및 시각화 도구가 포함되어 있습니다.
Weka에는 모든 기능에 쉽게 액세스 할 수있는 GUI가 있습니다. JAVA 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.
Weka는 데이터 마이닝, 처리, 시각화, 회귀 등의 주요 데이터 마이닝 작업을 지원합니다. 데이터가 플랫 파일 형태로 제공된다는 가정하에 작동합니다.
Weka는 데이터베이스 연결을 통해 SQL 데이터베이스에 대한 액세스를 제공 할 수 있으며 쿼리에서 반환 된 데이터 / 결과를 추가로 처리 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 WEKA 공식 웹 사이트.
# 5) KNIME
유효성: 오픈 소스
KNIME은 KNIME.com AG에서 개발 한 데이터 분석 및보고를위한 최고의 통합 플랫폼입니다. 모듈 식 데이터 파이프 라인의 개념으로 작동합니다. KNIME은 함께 내장 된 다양한 기계 학습 및 데이터 마이닝 구성 요소로 구성됩니다.
KNIME은 제약 연구에 널리 사용되었습니다. 또한 고객 데이터 분석, 재무 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 탁월한 성능을 발휘합니다.
KNIME에는 빠른 배포 및 확장 효율성과 같은 몇 가지 뛰어난 기능이 있습니다. 사용자는 훨씬 짧은 시간에 KNIME에 익숙해지고 순진한 사용자도 예측 분석에 액세스 할 수 있습니다. KNIME은 분석 및 시각화를 위해 데이터를 사전 처리하기 위해 노드 어셈블리를 활용합니다.
딸깍 하는 소리 KNIME 공식 웹 사이트.
# 6)시 센스
유효성: 라이선스
Sisense는 조직 내보고 목적과 관련하여 매우 유용하고 가장 적합한 BI 소프트웨어입니다. ‘Sisense’라는 이름의 회사에서 개발 한 것입니다. 소규모 / 대규모 조직의 데이터를 처리하고 처리 할 수있는 뛰어난 기능이 있습니다.
다양한 소스의 데이터를 결합하여 공통 리포지토리를 구축하고,보고를 위해 부서간에 공유되는 풍부한 보고서를 생성하도록 데이터를 구체화 할 수 있습니다.
Sisense는 2016 년 최고의 BI 소프트웨어로 상을 받았으며 여전히 좋은 위치를 유지하고 있습니다.
Sisense는 매우 시각적 인 보고서를 생성합니다. 기술적이지 않은 사용자를 위해 특별히 설계되었습니다. 드래그 앤 드롭 기능과 위젯을 허용합니다.
조직의 목적에 따라 파이 차트, 라인 차트, 막대 그래프 등의 형태로 보고서를 생성하기 위해 다양한 위젯을 선택할 수 있습니다. 보고서를 클릭하여 세부 정보와 포괄적 인 데이터를 확인하여 추가 드릴 다운 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 Sisense 공식 웹 사이트.
유효성: 라이선스
SSDT는 Visual Studio IDE에서 데이터베이스 개발의 모든 단계를 확장하는 보편적 인 선언적 모델입니다. BIDS는 데이터 분석을 수행하고 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하기 위해 Microsoft에서 개발 한 이전 환경이었습니다. 개발자는 SQL의 설계 기능인 SSDT 트랜잭션을 사용하여 데이터베이스를 구축, 유지, 디버그 및 리팩토링합니다.
사용자는 데이터베이스로 직접 작업하거나 연결된 데이터베이스로 직접 작업 할 수 있으므로 온 프레미스 또는 오프 프레미스 시설을 제공 할 수 있습니다.
사용자는 IntelliSense, 코드 탐색 도구 및 C #, Visual Basic 등을 통한 프로그래밍 지원과 같은 데이터베이스 개발을 위해 Visual Studio 도구를 사용할 수 있습니다. SSDT는 테이블 디자이너 직접 데이터베이스 및 연결된 데이터베이스에서 새 테이블을 생성하고 테이블을 편집합니다.
Visual Studio2010과 호환되지 않는 BIDS를 기반으로 SSDT BI가 등장하고 BIDS를 대체했습니다.
딸깍 하는 소리 SSDT 공식 웹 사이트.
# 8) Apache Mahout
유효성: 오픈 소스
Apache Mahout은 아파치 재단 기계 학습 알고리즘을 만드는 주요 목적을 제공합니다. 주로 데이터 클러스터링, 분류 및 협업 필터링에 중점을 둡니다.
Mahout은 JAVA로 작성되었으며 선형 대수 및 통계와 같은 수학적 연산을 수행하는 JAVA 라이브러리를 포함합니다. Mahout은 Apache Mahout 내부에 구현 된 알고리즘이 지속적으로 성장함에 따라 지속적으로 성장하고 있습니다. Mahout의 알고리즘은 매핑 / 축소 템플릿을 통해 Hadoop보다 높은 수준을 구현했습니다.
키업을 위해 Mahout에는 다음과 같은 주요 기능이 있습니다.
확장 가능한 프로그래밍 환경
미리 만들어진 알고리즘
수학 실험 환경
성능 향상을위한 GPU 컴퓨팅.
딸깍 하는 소리 코끼리 부리는 사람 공식 웹 사이트.
# 9) Oracle 데이터 마이닝
유효성: 독점 라이선스
Oracle Advance Analytics의 구성 요소 인 Oracle 데이터 마이닝 소프트웨어는 분석가가 통찰력을 분석하고, 더 나은 예측을하고, 최고의 고객을 대상으로하고, 교차 판매 기회를 식별하고, 사기를 감지 할 수 있도록 데이터 분류, 예측, 회귀 및 전문 분석을위한 우수한 데이터 마이닝 알고리즘을 제공합니다.
ODM 내부에서 설계된 알고리즘은 Oracle 데이터베이스의 잠재적 인 장점을 활용합니다. SQL의 데이터 마이닝 기능은 데이터베이스 테이블, 뷰 및 스키마에서 데이터를 추출 할 수 있습니다.
Oracle 데이터 마이너의 GUI는 Oracle SQL Developer의 확장 버전입니다. 데이터베이스 내부의 데이터를 직접 ‘드래그 앤 드롭’하는 기능을 사용자에게 제공하여 더 나은 통찰력을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 Oracle 데이터 마이닝 공식 웹 사이트.
# 10) 딸랑이
유효성: 오픈 소스
Rattle은 R 통계 프로그래밍 언어를 사용하는 GUI 기반 데이터 마이닝 도구입니다. Rattle은 상당한 데이터 마이닝 기능을 제공하여 R의 통계적 힘을 노출합니다. Rattle에는 광범위하고 잘 개발 된 UI가 있지만 GUI에서 발생하는 모든 활동에 대해 중복 코드를 생성하는 내장 로그 코드 탭이 있습니다.
Rattle에 의해 생성 된 데이터 세트를보고 편집 할 수 있습니다. Rattle은 코드를 검토하고 다양한 용도로 사용하며 제한없이 코드를 확장 할 수있는 추가 기능을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 딸랑이 공식 웹 사이트.
# 11) DataMelt
유효성: 오픈 소스
DMelt라고도하는 DataMelt는 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 대화 형 프레임 워크를 제공하는 계산 및 시각화 환경입니다. 주로 엔지니어, 과학자 및 학생을 위해 설계되었습니다.
DMelt는 JAVA로 작성되었으며 다중 플랫폼 유틸리티입니다. JVM (Java Virtual Machine)과 호환되는 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다.
과학 및 수학 라이브러리가 포함되어 있습니다.
과학 도서관 : 2D / 3D 플롯을 그립니다.
수학 라이브러리 : 난수, 곡선 피팅, 알고리즘 등을 생성합니다.
DataMelt는 대용량 데이터 분석, 데이터 마이닝 및 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 금융 시장, 자연 과학 및 공학 분석에 널리 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 DataMelt 공식 웹 사이트.
# 12) IBM Cognos
유효성: 독점 라이선스
IBM Cognos BI는보고 및 데이터 분석, 점수 카드 등을 위해 IBM이 소유 한 인텔리전스 제품군입니다. 특정 조직 요구 사항을 충족하는 하위 구성 요소 인 Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event studio 및 Workspace Advance로 구성됩니다.
IBM Cognos Connection : 점수 판 / 보고서에서 데이터를 수집하고 요약하는 웹 포털입니다.
점수 판 / 보고서에서 데이터를 수집하고 요약하는 웹 포털입니다. Query Studio : 데이터 형식화 및 다이어그램 생성을위한 쿼리가 포함되어 있습니다.
데이터 형식화 및 다이어그램 생성을위한 쿼리가 포함되어 있습니다. Report Studio : 관리 보고서를 생성합니다.
관리 보고서를 생성합니다. 분석 스튜디오 : 대용량 데이터를 처리하려면 추세를 이해하고 식별하십시오.
대용량 데이터를 처리하려면 추세를 이해하고 식별하십시오. 이벤트 스튜디오 : 이벤트와 동기화를 유지하는 알림 모듈입니다.
이벤트와 동기화를 유지하는 알림 모듈입니다. 고급 작업 공간 : 사용자 친화적 인 인터페이스로 개인화되고 사용자 친화적 인 문서를 만들 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 Cognos 공식 웹 사이트.
# 13) IBM SPSS 모델러
유효성: 독점 라이선스
IBM SPSS는 IBM 데이터 마이닝 및 텍스트 분석에 사용되어 예측 모델을 구축합니다. 원래 SPSS Inc.에서 생산했으며 나중에 IBM이 인수했습니다.
SPSS Modeler에는 사용자가 프로그래밍없이 데이터 마이닝 알고리즘으로 작업 할 수있는 시각적 인터페이스가 있습니다. 데이터 변환 중에 직면하는 불필요한 복잡성을 제거하고 예측 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다.
IBM SPSS는 기능에 따라 두 가지 에디션으로 제공됩니다.
IBM SPSS Modeler Professional
IBM SPSS Modeler Premium- 텍스트 분석, 엔티티 분석 등의 추가 기능이 포함되어 있습니다.
딸깍 하는 소리 SPSS 모델러 공식 웹 사이트.
# 14) SAS 데이터 마이닝
유효성: 독점 라이선스
통계 분석 시스템 (SAS)은 분석 및 데이터 관리를 위해 개발 된 SAS Institute의 제품입니다. SAS는 데이터를 마이닝, 변경, 다양한 소스의 데이터를 관리하고 통계 분석을 수행 할 수 있습니다. 비 기술적 사용자를위한 그래픽 UI를 제공합니다.
SAS 데이터 마이너는 사용자가 빅 데이터를 분석하고 정확한 통찰력을 도출하여시기 적절한 결정을 내릴 수 있도록합니다. SAS는 확장 성이 뛰어난 분산 메모리 처리 아키텍처를 가지고 있습니다. 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝 및 최적화에 적합합니다.
딸깍 하는 소리 SAS 공식 웹 사이트.
# 15) Teradata
유효성: 라이선스
Teradata는 종종 Teradata 데이터베이스라고합니다. 데이터 마이닝 소프트웨어와 함께 데이터 관리 도구가 포함 된 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스입니다. 비즈니스 분석에 사용할 수 있습니다.
Teradata는 판매, 제품 배치, 고객 선호도와 같은 회사 데이터에 대한 통찰력을 갖는 데 사용됩니다. 또한 ‘핫’데이터와 ‘콜드’데이터를 구분할 수 있습니다. 즉, 덜 자주 사용되는 데이터를 느린 스토리지 섹션에 저장합니다.
Teradata는 서버 노드에 자체 메모리 및 처리 능력이 있으므로 ‘무 공유’아키텍처에서 작동합니다.
딸깍 하는 소리 Teradata 공식 웹 사이트.
# 16) 보드
유효성: 독점 라이선스
보드는 종종 보드 툴킷이라고합니다. 비즈니스 인텔리전스, 분석 및 기업 성과 관리를위한 소프트웨어입니다. 의사 결정을 개선하려는 회사에 가장 적합한 도구입니다. Board는 모든 소스에서 데이터를 수집하고 데이터를 간소화하여 선호하는 형식으로 보고서를 생성합니다.
Board는 업계의 모든 BI 소프트웨어 중에서 가장 매력적이고 포괄적 인 인터페이스를 가지고 있습니다. Board는 다차원 분석을 수행하고, 워크 플로우를 제어하고, 성과 계획을 추적 할 수있는 기능을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 판 공식 웹 사이트.
# 17) 던다스 BI
유효성: 라이선스
Dundas는 또 다른 훌륭한 대시 보드,보고 및 데이터 분석 도구입니다. Dundas는 빠른 통합 및 빠른 통찰력으로 매우 안정적입니다. 매력적인 테이블, 차트 및 그래프로 무제한 데이터 변환 패턴을 제공합니다.
Dundas BI는 문서의 빈틈없는 보호를 통해 여러 장치에서 데이터 접근성의 환상적인 기능을 제공합니다.
Dundas BI는 사용자가 쉽게 처리 할 수 있도록 데이터를 특정 방식으로 잘 정의 된 구조에 저장합니다. 다차원 분석을 용이하게하고 업무상 중요한 문제에 초점을 맞춘 관계형 방법으로 구성됩니다. 신뢰할 수있는 보고서를 생성하므로 비용이 절감되고 다른 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다.
딸깍 하는 소리 던다스 BI 공식 웹 사이트.
위에서 언급 한 상위 15 개 도구 외에도 상위 목록에 매우 근접한 다른 도구는 거의 없으며 상위 15 개와 함께 언급 될 상위 후보입니다.
# 18) Intetsoft
Intetsoft는 데이터 보고서 /보기의 반복적 인 개발을 제공하고 완벽한 픽셀 보고서를 생성하는 분석 대시 보드 및보고 도구입니다.
딸깍 하는 소리 IntetSoft 공식 웹 사이트.
# 19) 언어
KEEL은 진화 학습 기반 지식 추출을 의미합니다. 다양한 데이터 검색 작업을 수행하는 JAVA 도구입니다. GUI 기반입니다.
딸깍 하는 소리 언어 공식 웹 사이트.
# 20) R 데이터 마이닝
R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 수행하는 무료 소프트웨어 환경입니다. 학계, 연구, 엔지니어링 및 산업 응용 분야에서 널리 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 R 데이터 마이닝 공식 웹 사이트.
# 21) H2O
H2O는 빅 데이터 분석을 수행하는 또 다른 훌륭한 오픈 소스 소프트웨어입니다. 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션 시스템에 보관 된 데이터에 대한 데이터 분석을 수행하는 데 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 H2O 공식 웹 사이트.
# 22) Qlik Sense
Qlik Sense는 사용자를 매료시키는 멋진 인터페이스를 갖춘 BI 시스템입니다. 여기에는 고급 기능도 통합되어 있습니다. 여러 데이터 소스를 결합하고 분석을 수행하여 데이터 통합을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 클릭 감지 공식 웹 사이트.
# 23) 출생
Birst는 정보에 입각 한 의사 결정에 참여하는 여러 팀을 연결하는 웹 기반 BI 솔루션입니다. 분산 된 사용자에게 데이터 거버넌스의 위험없이 데이터 모델을 확장 할 수있는 중앙 집중식 환경을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 출생 공식 웹 사이트.
# 24) 엘키
알고리즘 연구 및 클러스터 분석에 초점을 맞춘 오픈 소스 소프트웨어입니다. ELKI는 JAVA로 작성되었습니다. 쉽게 평가할 수 있도록 방대한 알고리즘 모음을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 ELKI 공식 웹 사이트.
# 25) SPMF
패턴 마이닝에 특화된 SPMF는 오픈 소스 데이터 마이닝 라이브러리입니다. JAVA로 작성되었습니다.
다른 Java 소프트웨어와 쉽게 통합되는 데이터 마이닝 알고리즘이 포함되어 있습니다.
딸깍 하는 소리 SPMF 공식 웹 사이트.
# 26) GraphLab
GraphLab은 C ++로 작성된 고성능 그래프 기반 계산 소프트웨어입니다. 광범위한 데이터 마이닝 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 GraphLab 공식 웹 사이트.
# 27) 망치
Mallet은 자연어 처리, 클러스터 분석, 분류 및 데이터 추출에 적합한 도구입니다. JAVA 기반 오픈 소스 소프트웨어입니다.
딸깍 하는 소리 망치 공식 웹 사이트.
# 28) 알테 릭스
Alteryx는 데이터를 수집, 정제 및 분석하는 플랫폼입니다. 분석 워크 플로우를 구축하기위한 끌어서 놓기 도구를 제공합니다.
딸깍 하는 소리 Alteryx 공식 웹 사이트.
# 29) Mlpy
Mlpy는 기계 학습 파이썬을 의미합니다. 문제에 대한 광범위한 기계 학습 방법을 제공하고 합리적인 솔루션을 찾는 것을 목표로합니다. 다중 플랫폼 및 오픈 소스 소프트웨어입니다. Python과 함께 작동합니다.
딸깍 하는 소리 Mlpy 공식 웹 사이트.
결론
구매할 데이터 마이닝 도구에 대한 최종 결정을 내리기 전에 사용자는 비즈니스 요구 사항을 조사해야합니다. 도구가 고객 행동을 충족합니까?
효율성 향상에 기여합니까? 시스템 및 관리와 일치합니까? 이전에 경험하지 못했던 부가 가치를 가져올까요? 그것은 잘 고려되어야하며 이러한 모든 질문에 대한 적절한 답을 찾은 후에는 사용자가 결정을 계속해야합니다.
우리가 좋아하는 도구를 놓쳤다 고 생각하십니까?
최고의 19가지 무료 데이터 마이닝 도구
오늘날의 세상에서 데이터는 돈이라는 말이 옳습니다. 앱 기반 세상으로의 전환과 함께 데이터의 기하급수적인 성장이 옵니다. 그러나 대부분의 데이터는 비정형이므로 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이해하고 사용 가능한 형태로 변환하는 프로세스와 방법이 필요합니다.
데이터 마이닝 또는 Knowledge Discovery in Databases 인공 지능, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 프로세스입니다.
무료 데이터 마이닝 도구는 Knime 및 Orange와 같은 완전한 모델 개발 환경에서 Java, C++ 및 대부분 Python으로 작성된 다양한 라이브러리에 이르기까지 다양합니다. 일반적으로 데이터 마이닝과 관련된 4가지 종류의 작업이 있습니다.
분류: 새로운 데이터에 적용하기 위해 익숙한 구조를 일반화하는 작업 클러스터링: 데이터에서 언급된 구조를 사용하지 않고 어떤 식으로든 동일한 데이터에서 그룹 및 구조를 찾는 작업. 연관 규칙 학습: 변수 간의 관계를 찾습니다. 회귀: 가장 작은 오류로 데이터를 모델링하는 함수를 찾는 것을 목표로 합니다.
데이터 마이닝을 위한 무료 소프트웨어 도구 아래 나열 –
2018년 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 목록:-
1. 래피드 마이너 –
이전에 YALE(Yet another Learning Environment)로 불렸던 Rapid Miner는 연구 및 실제 데이터 마이닝 작업 모두에 활용되는 기계 학습 및 데이터 마이닝 실험을 위한 환경입니다. 의심할 여지 없이 데이터 마이닝을 위한 세계 최고의 오픈 소스 시스템입니다. Java 프로그래밍 언어로 작성된 이 도구는 템플릿 기반 프레임워크를 통해 고급 분석을 제공합니다.
이를 통해 실험은 XML 파일에 자세히 설명되어 있고 Rapid Miner의 그래픽 사용자 인터페이스로 만들어진 무수히 많은 중첩 가능한 연산자로 구성할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 사용자가 코드를 작성할 필요가 없다는 것입니다. 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 많은 템플릿과 기타 도구가 이미 있습니다.
See Also: An Insight into 26 Big Data Analytic Techniques: Part 1
2. IBM SPSS 모델러 –
IBM SPSS Modeler 도구 워크벤치는 텍스트 분석과 같은 대규모 프로젝트 작업에 가장 적합하며 시각적 인터페이스는 매우 중요합니다. 프로그래밍 없이 다양한 데이터 마이닝 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 역전파 학습과 함께 다층 퍼셉트론을 사용하는 이상 감지, 베이지안 네트워크, CARMA, Cox 회귀 및 기본 신경망에도 사용할 수 있습니다. 희미한 마음을위한 것이 아닙니다.
3. 오라클 데이터 마이닝 –
데이터 마이닝 분야의 또 다른 빅히터는 Oracle입니다. Advanced Analytics Database 옵션의 일부인 Oracle 데이터 마이닝을 통해 사용자는 통찰력을 발견하고 예측하고 Oracle 데이터를 활용할 수 있습니다. 최고의 고객을 대상으로 하는 고객 행동을 발견하고 프로필을 개발하는 모델을 구축할 수 있습니다.
Oracle Data Miner GUI를 사용하면 데이터 분석가, 비즈니스 분석가 및 데이터 과학자가 다소 우아한 드래그 앤 드롭 솔루션을 사용하여 데이터베이스 내부의 데이터로 작업할 수 있습니다. 또한 기업 전체에 자동화, 스케줄링 및 배포를 위한 SQL 및 PL/SQL 스크립트를 생성할 수 있습니다.
4. 테라데이타 –
테라데이타는 빅데이터가 아무리 훌륭해도 실제로 분석하고 활용하는 방법을 모르면 아무 소용이 없다는 사실을 인식하고 있습니다. 쿼리할 기술이 없는 수백만 개의 데이터 포인트가 있다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 Teradata가 등장한 이유입니다. Teradata는 데이터 웨어하우징, 빅 데이터 및 분석, 마케팅 애플리케이션에서 종단 간 솔루션과 서비스를 제공합니다.
Teradata는 또한 구현, 비즈니스 컨설팅, 교육 및 지원을 포함한 다양한 서비스를 제공합니다.
참조: 클라우드 컴퓨팅에 대한 36가지 흥미로운 사실
5. 프레임 데이터 –
완전히 관리되는 솔루션이므로 아무 것도 할 필요가 없으며 앉아서 통찰력을 기다리는 것 외에는 아무 것도 할 필요가 없습니다. Framed Data는 비즈니스에서 데이터를 가져와 실행 가능한 통찰력과 결정으로 바꿉니다. 그들은 클라우드에서 제품 이온화 모델을 훈련, 최적화 및 저장하고 API를 통해 예측을 제공하여 인프라 오버헤드를 제거합니다. 그들은 당신이 관심 있는 지표를 주도하는 회사 레버를 알려주는 대시보드와 시나리오 분석 도구를 제공합니다.
6. 캐글 –
Kaggle은 세계 최대의 데이터 과학 커뮤니티입니다. 기업과 연구원들이 데이터를 게시하고 전 세계의 통계학자와 데이터 마이너가 최고의 모델을 만들기 위해 경쟁합니다.
Kaggle은 데이터 과학 대회를 위한 플랫폼입니다. 어려운 문제를 해결하고 강력한 팀을 모집하며 데이터 과학 인재의 힘을 증폭하는 데 도움이 됩니다.
작업의 3단계 –
예측 문제 업로드 제출하다 평가 및 교환
7. 웨카 –
WEKA는 매우 정교한 최고의 데이터 마이닝 도구입니다. 데이터 세트, 클러스터, 예측 모델링, 시각화 등 사이의 다양한 관계를 보여줍니다. 데이터에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 적용할 수 있는 여러 분류기가 있습니다.
8. 딸랑이 –
Rattle은 쉽게 배울 수 있는 R 분석 도구를 나타냅니다. 데이터의 통계적 및 시각적 요약을 제공하고, 데이터를 쉽게 모델링할 수 있는 형식으로 변환하고, 데이터에서 비지도 모델과 지도 모델을 모두 구축하고, 모델의 성능을 그래픽으로 표시하고, 새로운 데이터 세트에 점수를 매깁니다.
Gnome 그래픽 인터페이스를 사용하여 통계 언어 R로 작성된 무료 오픈 소스 최고의 데이터 마이닝 툴킷입니다. GNU/Linux, Macintosh OS X 및 MS/Windows에서 실행됩니다.
9. 크나임 –
Konstanz Information Miner는 사용자 친화적이고 이해하기 쉬우며 포괄적인 오픈 소스 데이터 통합, 처리, 분석 및 탐색 플랫폼입니다. 그것은 사용자가 데이터 처리를 위해 노드를 쉽게 연결할 수 있도록 도와주는 그래픽 사용자 인터페이스를 가지고 있습니다.
KNIME은 또한 모듈식 데이터 파이프라이닝 개념을 통해 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 다양한 구성 요소를 통합하고 비즈니스 인텔리전스 및 재무 데이터 분석의 눈을 사로 잡았습니다.
10. 파이썬 –
무료 오픈 소스 언어인 Python은 사용 편의성을 위해 가장 자주 R과 비교됩니다. R과 달리 Python의 학습 곡선은 너무 짧아서 전설이 되는 경향이 있습니다. 많은 사용자는 데이터 세트를 구축하고 매우 복잡한 친화도 분석을 몇 분 안에 시작할 수 있다는 것을 알게 됩니다. 가장 일반적인 비즈니스 사용 사례 데이터 시각화는 변수, 데이터 유형, 함수, 조건부 및 루프와 같은 기본 프로그래밍 개념에 익숙하다면 간단합니다.
11. 오렌지 –
Orange는 Python 언어로 작성된 구성 요소 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 소프트웨어 제품군입니다. 초보자와 전문가를 위한 오픈 소스 데이터 시각화 및 분석입니다. 데이터 마이닝은 시각적 프로그래밍 또는 Python 스크립팅을 통해 수행할 수 있습니다. 또한 산점도, 막대 차트, 트리에서 덴드로그램, 네트워크 및 히트 맵에 이르기까지 데이터 분석, 다양한 시각화 기능이 포함되어 있습니다.
참조: 최고의 오프라인 데이터 정리 도구
12. SAS 데이터 마이닝 –
SAS Data Mining 상용 소프트웨어를 사용하여 데이터 세트 패턴을 발견하십시오. 설명 및 예측 모델링은 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 통찰력을 제공합니다. 그들은 사용하기 쉬운 GUI를 제공합니다. 데이터 처리, 클러스터링에서 올바른 결정을 내리기 위한 최상의 결과를 찾을 수 있는 끝까지 자동화된 도구가 있습니다. 상용 소프트웨어이기 때문에 확장 가능한 처리, 자동화, 집중 알고리즘, 모델링, 데이터 시각화 및 탐색 등과 같은 고급 도구도 포함됩니다.
13. 아파치 Mahout –
Apache Mahout은 주로 협업 필터링, 클러스터링 및 분류 영역에 중점을 둔 분산형 또는 확장 가능한 기계 학습 알고리즘의 무료 구현을 생성하기 위한 Apache Software Foundation의 프로젝트입니다.
Apache Mahout은 주로 세 가지 사용 사례를 지원합니다. 권장 사항 마이닝은 사용자의 행동을 취하여 사용자가 좋아할 만한 항목을 찾습니다. 클러스터링은 예를 들어 텍스트 문서를 가져와 주제별로 관련된 문서 그룹으로 그룹화합니다. 분류는 기존의 분류된 문서에서 특정 범주의 문서가 어떤 모양인지 학습하고 레이블이 지정되지 않은 문서를 (바라건대) 올바른 범주에 할당할 수 있습니다.
14. PSPP –
PSPP는 샘플링된 데이터의 통계 분석을 위한 프로그램입니다. 그래픽 사용자 인터페이스와 기존의 명령줄 인터페이스가 있습니다. C로 작성되었으며 수학적 루틴에 GNU Scientific Library를 사용하고 그래프 생성을 위해 UTILS를 플롯합니다. IBM에서 제공하는 독점 프로그램 SPSS를 무료로 대체하여 다음에 일어날 일을 자신 있게 예측하여 보다 현명한 결정을 내리고 문제를 해결하며 결과를 개선할 수 있습니다.
참조: 빅 데이터용 상위 11개 클라우드 스토리지 도구
15. 제이헵워크 –
jHepWork는 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스가 있는 오픈 소스 패키지를 사용하여 데이터 분석 환경을 만들고 상용 프로그램과 경쟁할 수 있는 도구를 만들기 위해 만든 무료 오픈 소스 데이터 분석 프레임워크입니다.
JHepWork는 더 나은 분석을 위해 데이터 세트에 대한 대화형 2D 및 3D 플롯을 보여줍니다. Java로 구현된 수치 과학 라이브러리와 수학 함수가 있습니다. jHepWork는 고급 프로그래밍 언어인 Jython을 기반으로 하지만 Java 코딩을 사용하여 jHepWork 수치 및 그래픽 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.
16. R 프로그래밍 언어-
R이 이 목록에 있는 무료 데이터 마이닝 도구의 최고 스타인 이유는 미스터리입니다. 무료 오픈 소스이며 프로그래밍 경험이 거의 또는 전혀 없는 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다. 강력한 데이터 마이닝 환경을 만드는 R 환경에 통합할 수 있는 말 그대로 수천 개의 라이브러리가 있습니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경입니다.
R 언어는 통계 소프트웨어 개발 및 데이터 분석을 위해 데이터 마이너들 사이에서 널리 사용됩니다. 사용 용이성과 확장성은 최근 몇 년 동안 R의 인기를 크게 높였습니다.
17. 펜타호 –
Pentaho는 데이터 통합, 비즈니스 분석 및 빅 데이터를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 상용 도구를 사용하면 모든 소스의 데이터를 쉽게 혼합할 수 있습니다. 비즈니스 데이터에 대한 통찰력을 얻고 미래를 위해 보다 정확한 정보 기반 의사 결정을 내립니다.
당신은 또한 좋아할 수 있습니다: 빅 데이터의 상위 10개 오픈 소스 데이터 추출 도구
18. 타나그라 –
TANAGRA는 학술 및 연구 목적을 위한 데이터 마이닝 소프트웨어입니다. 탐색적 데이터 분석, 통계 학습, 기계 학습 및 데이터베이스 영역을 위한 도구가 있습니다. Tanagra에는 지도 학습뿐만 아니라 클러스터링, 요인 분석, 매개변수 및 비모수 통계, 연관 규칙, 기능 선택 및 구성 알고리즘과 같은 다른 패러다임도 포함되어 있습니다.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit은 파이썬 언어에 대한 기호 및 통계적 자연어 처리(NLP)를 위한 라이브러리 및 프로그램 모음입니다. 데이터 마이닝, 머신 러닝, 데이터 스크래핑, 감정 분석 및 기타 다양한 언어 처리 작업을 포함한 언어 처리 도구 풀을 제공합니다. 인간 언어 데이터를 처리하는 파이썬 프로그램을 빌드하십시오.
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데이터 마이닝 도구(Analysis Services)
목차
아티클
05/26/2022
읽는 데 9분 걸림
기여자 3명
이 문서의 내용
적용 대상: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium
중요 데이터 마이닝은 SQL Server 2017 Analysis Services에서 더 이상 사용되지 않으며, 2022년 SQL Server Analysis Services에서 중단되었습니다. 더 이상 사용되지 않는 기능 및 중단된 기능에 대한 설명서는 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 Analysis Services 이전 버전과의 호환성을 참조하세요.
Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 데이터 마이닝 솔루션을 만드는 데 사용할 수 있는 다음 도구를 제공합니다.
SQL Server Data Tools 데이터 마이닝 마법사 를 사용하면 관계형 데이터 원본 또는 큐브의 다차원 데이터를 사용하여 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 이 마법사에서 사용할 데이터를 선택한 다음 클러스터링, 신경망 또는 시계열 모델링과 같은 특정 데이터 마이닝 기술을 적용할 수 있습니다.
모델 뷰어는 마이닝 모델을 만든 후 탐색하기 위해 SQL Server Management Studio 및 SQL Server Data Tools 제공됩니다. 각 알고리즘에 맞게 조정된 뷰어를 사용하여 모델을 찾아보거나 모델 콘텐츠 뷰어를 사용하여 세부적으로 분석할 수 있습니다.
예측 쿼리 작성기는 예측 쿼리 를 만드는 데 도움이 되는 SQL Server Management Studio 및 SQL Server Data Tools 제공됩니다. 홀드아웃 데이터 집합 또는 외부 데이터에 대해 모델의 정확도를 테스트하거나 교차 유효성 검사를 사용하여 데이터 집합의 품질을 평가할 수도 있습니다.
SQL Server Management Studio SQL Server Analysis Services 인스턴스에 배포된 기존 데이터 마이닝 솔루션을 관리하는 인터페이스입니다. 구조와 모델을 다시 처리하여 구조와 모델의 데이터를 업데이트할 수 있습니다.
SQL Server Integration Services에는 데이터를 정리하고, 예측 만들기 및 모델 업데이트와 같은 작업을 자동화하고, 텍스트 마이닝 솔루션을 만드는 데 사용할 수 있는 도구가 포함되어 있습니다.
다음 섹션에서는 SQL Server 데이터 마이닝 도구에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
데이터 마이닝 마법사
데이터 마이닝 마법사를 사용하여 데이터 마이닝 솔루션 생성을 시작할 수 있습니다. 이 마법사는 빠르고 쉬우며 데이터 마이닝 구조 및 초기 관련 마이닝 모델을 만드는 과정을 안내하고 알고리즘 유형 및 데이터 원본 선택 태스크와 분석에 사용되는 사례 데이터 정의 태스크를 포함합니다.
자세한 정보:데이터 마이닝 마법사(Analysis Services – 데이터 마이닝)
Data Mining Designer
데이터 마이닝 마법사를 사용하여 마이닝 구조 및 마이닝 모델을 만든 후에는 SQL Server Data Tools 또는 SQL Server Management Studio 데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 기존 모델 및 구조로 작업할 수 있습니다.
디자이너에는 다음 태스크를 위한 도구가 포함되어 있습니다.
마이닝 구조의 속성을 수정하고, 열을 추가하고 열 별칭을 만들고, 범주화 방법이나 값의 예상 분포를 변경합니다.
기존 구조에 새 모델을 추가하고, 모델을 복사하고, 모델 속성이나 메타데이터를 변경하고, 마이닝 모델에 대한 필터를 정의합니다.
모델 내의 패턴과 규칙을 찾아보고, 연결 또는 의사 결정 트리를 탐색하고, 자세한 통계를 얻습니다. 데이터를 분석하고 데이터 마이닝으로 드러난 패턴을 탐색하는 데 도움을 주기 위해 사용자 지정 뷰어가 모델의 각기 다른 각 시간에 대해 제공됩니다.
리프트 차트를 만들거나 모델의 수익 곡선을 분석하여 모델의 유효성을 검사합니다. 분류 행렬을 사용하여 모델을 비교하거나 교차 유효성 검사를 사용하여 데이터 집합과 해당 모델의 유효성을 검사합니다.
기존 마이닝 모델에 대해 예측 및 내용 쿼리를 만듭니다. 외부 데이터의 전체 테이블에 대한 예측을 생성하기 위해 쿼리를 설정하거나 일회용 쿼리를 작성합니다.
SQL Server Management Studio
마이닝 모델을 만들고 서버에 배포한 후 SQL Server Management Studio 사용하여 데이터 마이닝 개체를 호스트하는 SQL Server Analysis Services 데이터베이스를 관리할 수 있습니다. 또한 모델 탐색, 새 데이터 처리, 예측 생성 등의 모델을 사용하는 태스크를 계속 수행할 수도 있습니다.
또한 Management Studio DMX(데이터 마이닝 확장) 쿼리를 디자인 및 실행하는 데 사용할 수 있는 쿼리 편집기를 포함하거나 XMLA를 사용하여 데이터 마이닝 개체로 작업할 수도 있습니다.
Integration Services 데이터 마이닝 태스크 및 변환
SQL Server Integration Services는 데이터 마이닝을 지원하는 많은 구성 요소를 제공합니다.
Integration Services의 일부 도구는 예측, 모델 빌드 및 처리를 비롯한 일반적인 데이터 마이닝 작업을 자동화하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
새 고객으로 데이터 세트를 업데이트할 때마다 모델을 자동으로 업데이트하는 Integration Services 패키지 만들기
사례 레코드의 사용자 지정 구분 또는 사용자 지정 샘플링을 수행합니다.
매개 변수에서 전달된 모델을 자동으로 생성합니다.
그러나 다른 프로세스에 대한 입력으로 패키지 워크플로에서 데이터 마이닝을 사용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
모델에서 생성된 확률 값을 사용하여 텍스트 마이닝 또는 다른 분류 태스크에 대한 점수에 가중치를 부여합니다.
이전 데이터를 기반으로 자동으로 예측을 생성하고 해당 값을 사용하여 새 데이터의 유효성을 평가합니다.
로지스틱 회귀를 사용하여 위험을 기준으로 들어오는 고객을 구분합니다.
자세한 내용:데이터 마이닝 솔루션 관련 프로젝트
관련 항목
DMX(Data Mining Extensions) 참조
마이닝 모델 태스크 및 방법
마이닝 모델 뷰어 태스크 및 방법
데이터 마이닝 솔루션
26 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어
데이터 마이닝의 기본 목표는 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾고 해당 데이터를 보다 세련되고 실행 가능한 정보로 변환하는 것입니다. 다양한 도구를 사용하여 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다. (Data)다음은 인기 있는 기능 및 최신 다운로드 링크와 함께 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 목록입니다. 이 비교를 위한 최고의 마이닝 도구 모음에는 오픈 소스 및 상용 옵션이 모두 포함되어 있습니다.
26 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어(26 Best Data Mining Software)
데이터(Data) 마이닝은 경제적 이점을 얻기 위해 데이터에서 이전에 의심되거나 발견되지 않은 상관 관계를 발견하는 데 도움이 되는 방법입니다. 머신 러닝과 인공 지능을 결합하여 관련 정보를 추출하는 정교한 데이터 분석 접근 방식으로 기업은 무엇보다도 고객 요구 사항에 대해 더 많이 이해하고, 수익을 높이고, 비용을 절감하고, 고객 관계를 개선할 수 있습니다. 무료 데이터 마이닝 소프트웨어에 대해 알아보려면 계속 읽으십시오.
1. 시센스(1. Sisense)
최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 또는 도구 목록의 첫 번째는 Sisense 입니다.
크고 다양한 정보를 실시간으로 분석하고 시각화 (analyzing and visualizing large and diverse information in real-time) 하기 위한 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 솔루션 중 하나입니다 .
하기 위한 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 솔루션 중 하나입니다 . 다양한 시각적 개체로 대시보드를 생성하기 위한 훌륭한 도구입니다.
비전문가도 대화형 대시보드를 만들 수 있습니다.
Sisense는 회사 내 보고 에 가장 효과적이고 가장 적합한 BI 소프트웨어 입니다. (most effective and well-suited BI software)
여러 소스의 데이터를 단일 리포지토리로 병합하고 보고를 위해 부서 간에 공유할 수 있는 풍부한 보고서를 생성하기 위해 데이터를 정제할 수 있습니다.
일관된 증거를 기반으로 진실에 대한 통일된 표현을 만듭니다.
또한 이기종 데이터를 단일 위치로 (disparate data into a single location) 통합 합니다.
통합 합니다. 끌어서 놓기 사용자 인터페이스는 쉽습니다.
중소기업 및 대기업 모두의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 환상적인 능력을 갖추고 있습니다.
Sisense 는 2016년 최고의 BI 소프트웨어로 선정되었으며 계속해서 강력한 위치를 유지하고 있습니다.
는 2016년 최고의 BI 소프트웨어로 선정되었으며 계속해서 강력한 위치를 유지하고 있습니다. 비기술적 사용자를 염두에 두고 만들어졌습니다.
조직의 목표에 따라 여러 위젯을 사용하여 원형 차트, 꺾은선형 차트, 막대 그래프 (pie charts, line charts, bar graphs) 등의 형태로 보고서를 생성할 수 있습니다.
등의 형태로 보고서를 생성할 수 있습니다. 보고서를 클릭하면 더 자세한 정보와 통계를 볼 수 있습니다.
모바일 장치에서 대시보드에 액세스할 수 있습니다.
그것은 매우 매력적인 디자인 (appealing design) 을 가지고 있습니다.
을 가지고 있습니다. 필터와 계산을 사용하여 주요 지표를 식별할 수 있습니다.
단일 상용 서버가 대규모 데이터를 처리합니다.
2. 조호 애널리틱스(2. Zoho Analytics)
Zoho Analytics 는 비즈니스 인텔리전스 및 셀프 서비스 분석 소프트웨어입니다.
이를 통해 사용자는 정보 대시보드를 신속하게 구성하고 모든 데이터를 그래픽으로 평가할 수 있습니다.
고객이 질문을 하고 유용한 보고서 형태로 지능적인 응답을 받을 수 있는 AI 지원 비서 (AI-powered assistant) 가 함께 제공됩니다 .
가 함께 제공됩니다 . 주요 비즈니스 소프트웨어, 클라우드 스토리지 및 데이터베이스를 위한 100개 이상의 즉시 사용 가능한 연결이 있습니다.
차트, 피벗 테이블, 요약 보기, KPI 위젯 및 사용자 지정 스타일 대시보드 (Charts, pivot tables, summary views, KPI widgets, and custom-styled dashboards) 는 사용 가능한 시각화 가능성 중 일부일 뿐입니다.
는 사용 가능한 시각화 가능성 중 일부일 뿐입니다. 통합 비즈니스 분석을 사용하면 한 곳에서 모든 회사 시스템의 데이터를 분석할 수 있습니다.
AI, 기계 학습 및 자연어 처리(NLP) (AI, machine learning, and natural language processing (NLP)) 는 분석을 강화하는 데 사용됩니다.
는 분석을 강화하는 데 사용됩니다. 임베디드 분석 솔루션과 화이트 라벨 BI 포털이 있습니다.
또한 읽기: (Also Read:) 9 최고의 무료 데이터 복구 소프트웨어(2022)(9 Best Free Data Recovery Software (2022 ))
3. 넉넉(3. Xplenty)
Xplenty 는 분석을 위해 데이터를 통합, 처리 및 준비하는 기능을 갖춘 플랫폼을 제공합니다.
이제 Xplenty를 Integrate.io 로 사용할 수 있습니다 .
로 사용할 수 있습니다 . Xplenty 의 도움으로 기업은 관련 직원, 장비 또는 소프트웨어에 투자하지 않고도 빅 데이터가 제공하는 잠재력을 활용할 수 있습니다.
의 도움으로 기업은 관련 직원, 장비 또는 소프트웨어에 투자하지 않고도 빅 데이터가 제공하는 잠재력을 활용할 수 있습니다. 데이터 파이프라인을 생성 (creating data pipelines) 하기 위한 포괄적인 도구 세트입니다 .
하기 위한 포괄적인 도구 세트입니다 . 데이터베이스와 데이터 웨어하우스 간의 데이터 전송 및 변환 기능을 제공합니다.
지원 서비스는 이메일, 채팅, 전화 및 온라인 회의를 통해 (email, chat, phone, and online meeting) 제공 됩니다.
제공 됩니다. 풍부한 표현 언어를 사용하여 복잡한 데이터 준비 루틴을 만들 수 있습니다.
여기에는 ETL, ELT 또는 복제 (ETL, ELT, or replication) 를 구현하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스가 포함되어 있습니다 .
를 구현하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스가 포함되어 있습니다 . 워크플로 엔진을 사용하면 파이프라인을 조정하고 일정 (orchestrate and schedule pipelines) 을 잡을 수 있습니다 .
을 잡을 수 있습니다 . Xplenty는 범용 데이터 통합 플랫폼입니다. 코드 없는 대안과 낮은 코드 대안이 (no-code and low-code alternatives available) 있습니다 .
있습니다 . (Advanced)API 구성 요소 를 통해 고급 사용자 지정 및 유연성이 제공됩니다 .
4. R-프로그래밍(4. R-Programming)
R-프로그래밍(R-Programming) 은 또한 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 중 하나입니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽 언어입니다.
또한 많은 양의 데이터를 분석하는 데 사용할 수도 있습니다.
그것 은 많은 통계적 테스트 를 (large number of statistical tests) 가지고 있습니다 .
가지고 있습니다 . 그것은 잘 작동하는 데이터 처리 및 저장 시설 (data handling and storage facility) 을 제공합니다.
을 제공합니다. 여기에는 배열, 특히 행렬 작업을 위한 일련의 작업이 포함됩니다.
데이터 분석을 위한 포괄적이고 통합된 빅 데이터 도구 세트를 제공합니다.
여기에는 화면에서 보거나 인쇄할 수 있는 그래픽 데이터 분석 도구 가 포함됩니다.(graphical data analysis tools)
더 읽어보기: (Also Read:) 오늘 배울 최고의 프로그래밍 언어 10가지(10 Best Programming Languages to Learn Today)
5. 보드(5. BOARD)
보드(Board) 는 관리 인텔리전스를 위한 툴킷입니다.
이 소프트웨어에는 비즈니스 인텔리전스 및 기업 성과 관리 기능이 결합되어 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 및 비즈니스 분석을 하나의 패키지로 제공하기 위한 것입니다.
단일 플랫폼을 사용하여 분석, 시뮬레이션, 계획 및 예측할 수 (analyze, simulate, plan, and anticipate) 있습니다.
있습니다. 고유한 분석 및 계획 소프트웨어를 만드는 데 도움이 됩니다.
보드 비즈니스 인텔리전스, 기업 성과 관리 및 비즈니스 분석 (Board Business Intelligence, Corporate Performance Management, and Business Analytics) 이 모두 올인원에 포함되어 있습니다.
이 모두 올인원에 포함되어 있습니다. 이를 통해 기업은 복잡한 분석 및 계획 시스템을 만들고 유지 관리할 수 있습니다.
고유한 플랫폼은 사용자가 수많은 데이터 소스에 액세스할 수 있도록 하여 보고를 지원합니다.
6. 데이터 멜트(6. Data Melt)
DataMelt 는 수백 개의 (DataMelt)Java 라이브러리의 성능과 (Java)Python, Ruby 및 Groovy(Python, Ruby, and Groovy) 와 같은 스크립팅 언어의 용이성 을 결합한 소프트웨어입니다.
무료 수치 계산, 수학, 데이터 분석 및 데이터 시각화 응용 프로그램을 위한 소프트웨어입니다.
통계, 대규모 데이터 처리 및 과학적 시각화를 (statistics, large-scale data processing, and scientific visualization) 제공 합니다.
제공 합니다. 데이터 표시 및 분석을 위한 대화형 플랫폼을 제공합니다.
주로 엔지니어, 과학자 및 학생을 대상으로 (engineers, scientists, and students) 합니다.
합니다. DMelt 는 (DMelt) Java 로 구축된 다중 플랫폼 애플리케이션 입니다.
로 구축된 다중 플랫폼 애플리케이션 입니다. JVM과 호환되는 (JVM compatible (Java Virtual Machine)) 모든 운영 체제 (Java Virtual Machine)에서 작동 합니다.
모든 운영 체제 (Java Virtual Machine)에서 작동 합니다. 그 안에 과학 및 수학 라이브러리가 있습니다.
DataMelt 는 방대한 (DataMelt) 데이터 세트 분석, 데이터 마이닝 및 통계 분석 (data sets, data mining, and statistical analysis) 을 위한 도구입니다 .
을 위한 도구입니다 . 금융시장분석, 자연과학, 공학 분야 (financial market analysis, natural sciences, and engineering) 에서 많이 활용되고 있습니다.
에서 많이 활용되고 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어 및 운영 체제에서 작동합니다.
LaTeX 및 기타 텍스트 프로세서와 함께 사용할 수 있는 고품질 벡터 그래픽 이미지( EPS , SVG , PDF 등)를 생성할 수 있습니다 .
및 기타 텍스트 프로세서와 함께 사용할 수 있는 고품질 벡터 그래픽 이미지( , , 등)를 생성할 수 있습니다 . Data Melt 를 사용하면 C의 기존 (Data Melt)Python 구현 보다 훨씬 빠른 스크립팅 언어를 사용할 수 있습니다 .
7. 아이넷소프트(7. Inetsoft)
Inetsoft Intelligence 의 데이터 마이닝 도구 스타일 은 데이터 마이닝이자 매우 유용한 인텔리전스 도구입니다.
다양한 소스에서 빠르고 유연한 데이터 변환이 가능합니다.
조직화된 반구조화된 데이터 및 온프레미스 (organized, semi-structured data and on-premise) 애플리케이션 에 대한 액세스를 용이하게 합니다 .
애플리케이션 에 대한 액세스를 용이하게 합니다 . 앱 (Apps) 은 데이터 사용 및 업그레이드에 최적화될 수 있습니다.
은 데이터 사용 및 업그레이드에 최적화될 수 있습니다. 사용자 정의 가능하고 안전한 데이터 탐색 및 보고 옵션을 제공합니다.
Inbuilt Spark 플랫폼을 사용하면 대규모 사용자 데이터 세트에 맞게 확장 (scale up for massive data sets of users) 할 수 있습니다 .
플랫폼을 사용하면 할 수 있습니다 . 고유한 비즈니스 논리 및 매개 변수화를 사용하여 페이지를 매긴 보고서를 만들 수 있습니다.
또한 읽기: (Also Read:) Microsoft Word를 사용하여 바코드를 생성하는 방법(How to Generate Barcode using Microsoft Word)
8. H2O
또 다른 뛰어난 오픈 소스 데이터 마이닝 도구는 H2O 입니다.
클라우드 컴퓨팅 애플리케이션 시스템에 저장된 데이터를 분석하는 데 사용됩니다.
H2O 를 사용하면 분산 시스템 및 인메모리 컴퓨팅의 계산 기능을 사용할 수 있습니다.
를 사용하면 분산 시스템 및 인메모리 컴퓨팅의 계산 기능을 사용할 수 있습니다. Java 및 바이너리 형식 (Java and binary format) 을 사용 하여 프로덕션에 빠르고 쉽게 배포 할 수 있습니다. (quick and easy deployment)
을 사용 하여 프로덕션에 R, Python (R, Python, and others) 등과 같은 컴퓨터 언어를 사용하여 H2O 에서 모델을 생성할 수 있습니다 .
등과 같은 컴퓨터 언어를 사용하여 에서 모델을 생성할 수 있습니다 . 처리는 메모리에 분산되어 있습니다.
9. 알테릭스(9. Alteryx)
Alteryx 는 기업 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 전문으로 하는 회사입니다.
데이터 분석가와 비즈니스 리더를 위해 특별히 제작된 플랫폼입니다.
중소기업에 분석을 제공합니다.
Ad Hoc 분석 (Ad Hoc Analysis) 이 가능합니다.
이 가능합니다. 적시에 온라인 분석 처리를 제공합니다.
자동 예약 보고 (Automatically Scheduled Reporting) 기능도 포함되어 있습니다.
기능도 포함되어 있습니다. 완전히 사용자 정의할 수 있는 대시보드가 있습니다.
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10. 오라클 BI(10. Oracle BI)
Oracle BI 는 오픈 소스 기계 학습 및 데이터 시각화 도구입니다.
초보자 및 고급 사용자에게 (novice and advanced users) 적합 합니다 .
적합 합니다 . Oracle 소프트웨어는 Oracle Advanced Analytics 의 일부입니다 .
의 일부입니다 . 데이터 분류, 예측, 회귀 및 전문 분석을 위한 탁월한 데이터 마이닝 알고리즘을 제공하여 분석가가 통찰력을 분석하고, 더 나은 예측을 하고, 최고의 고객을 타겟팅하고, 교차 판매 기회를 찾고, 사기를 감지할 수 있도록 합니다.
ODM 에 내장된 알고리즘 은 Oracle의 데이터베이스 기능을 사용합니다.
에 내장된 알고리즘 은 Oracle의 데이터베이스 기능을 사용합니다. SQL의 데이터 마이닝 기능은 데이터베이스 테이블, 뷰 및 스키마 (database tables, views, and schemas) 에서 정보를 추출할 수 있습니다 .
에서 정보를 추출할 수 있습니다 . Oracle Data Miner의 그래픽 사용자 인터페이스는 Oracle SQL Developer (Oracle SQL Developer) 의 고급 버전입니다 .
의 고급 버전입니다 . 이를 통해 사용자는 데이터베이스 내부에서 데이터를 직접 끌어다 놓을 (drag and drop data) 수 있어 향상된 통찰력을 제공합니다.
수 있어 향상된 통찰력을 제공합니다. 광범위한 툴킷을 사용하여 대화형 데이터 분석을 위한 워크플로를 활성화합니다.
대화형 데이터 시각화를 제공합니다.
선명한 시각적 개체로 빠른 정성 분석을 위한 대화형 데이터 탐색을 제공합니다.
Orange 는 데이터 과학 원칙의 실습 학습 및 시각적 표현 을 권장합니다. (hands-on learning and visual representations)
외부 소스의 데이터 마이닝을 위한 수많은 추가 기능이 있습니다.
12. 테라데이타(12. Teradata)
Teradata 는 대규모 데이터 웨어하우스 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 대규모 병렬 개방형 처리 기술입니다.
Unix/Linux/Windows 서버 에 설치할 수 있습니다 .
서버 에 설치할 수 있습니다 . Teradata Optimizer 는 쿼리에서 최대 64개의 조인을 처리할 수 있습니다.
는 쿼리에서 최대 64개의 조인을 처리할 수 있습니다. Tera 데이터 의 총 소유 비용 은 최소입니다.
데이터 의 총 소유 비용 은 최소입니다. 설정, 유지 및 관리가 간단합니다.
데이터 관리 및 데이터 마이닝 소프트웨어를 포함하는 비즈니스용 데이터 웨어하우스입니다.
비즈니스 분석에 활용될 가능성이 있습니다.
Teradata 는 (Teradata) 무엇보다도 판매, 제품 포지셔닝, 소비자 선호도와 (sales, product positioning, and consumer preferences, among other things) 같은 기업 데이터를 이해하는 데 활용됩니다 .
같은 기업 데이터를 이해하는 데 활용됩니다 . 또한 사용 빈도가 낮은 데이터를 느린 저장 부분에 넣어 핫 데이터와 콜드 데이터를 구별할 수 있습니다.
Teradata는 각 서버 노드에 메모리와 처리 능력 이 있는 비공유 설계 를 가지고 있습니다. (shared-nothing design)
SQL 을 사용하여 테이블에 포함된 데이터와 상호 작용할 수 있습니다 . 확장 역할을 합니다.
을 사용하여 테이블에 포함된 데이터와 상호 작용할 수 있습니다 . 확장 역할을 합니다. 개인적으로 개입할 필요 없이 자동으로 데이터를 드라이브에 배포하는 데 도움이 됩니다.
Teradata는 Teradata 시스템 안팎으로 데이터를 전송하기 위한 로드 및 언로드 기능 을 제공합니다.(load and unload functions)
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13. 던다스(13. Dundas)
Dundas 는 대화형 대시보드, 보고서 및 기타 데이터 시각화 를 만들고 검사하는(create and examine interactive dashboards, reports) 데 사용할 수 있는 엔터프라이즈용 데이터 마이닝 플랫폼입니다 .
Dundas BI 는 조직의 핵심 데이터 사이트로 사용될 수 있습니다.
는 조직의 핵심 데이터 사이트로 사용될 수 있습니다. 제품의 모든 기능을 포함하는 서버 어플리케이션입니다.
또한 다양한 소스에서 데이터를 통합하고 검색할 수 있습니다.
사용자 정의할 수 있는 데이터 시각화를 제공합니다.
Dundas 는 신속한 통합과 통찰력으로 인해 신뢰할 수 있습니다.
는 신속한 통합과 통찰력으로 인해 신뢰할 수 있습니다. 무제한 데이터 변환 패턴과 매력적인 테이블, 차트 및 그래프 (data transformation patterns and appealing tables, charts, and graphs) 가 함께 제공됩니다 .
가 함께 제공됩니다 . Dundas BI 에는 빈틈없는 문서 보안을 유지하면서 다양한 장치에서 데이터에 액세스할 수 있는 놀라운 기능이 있습니다.
에는 빈틈없는 문서 보안을 유지하면서 다양한 장치에서 데이터에 액세스할 수 있는 놀라운 기능이 있습니다. 사용자가 보다 쉽게 처리할 수 있도록 데이터를 지정된 방식으로 잘 정의된 구조로 구성합니다.
다차원 분석을 허용하고 비즈니스에 중요한 문제에 집중 하는 관계형 방법론 으로 구성됩니다. (relational methodologies)
신뢰할 수 있는 보고서를 제공하므로 비용을 절감하고 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다.
다양한 스마트 드래그 앤 드롭 기능이 제공됩니다.
또한 지도를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
고급 데이터 분석 및 예측 분석이 있습니다.
14. 큐릭(14. Qlik)
Qlik 은 데이터 시각화 및 최고의 마이닝 도구입니다.
여기에는 대시보드와 보고서 (dashboards and reports) 도 포함됩니다 .
도 포함됩니다 . 여러 (Multiple) 데이터 소스 및 파일 종류가 지원됩니다.
데이터 소스 및 파일 종류가 지원됩니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스로 (drag-and-drop interfaces) 유연하고 동적인 데이터 시각화 (flexible and dynamic data visualizations) 를 생성 합니다.
를 생성 합니다. 실시간으로 상호 작용 및 변경 사항에 응답합니다.
여러 데이터 소스 및 파일 종류 (Multiple data sources and file kinds) 가 지원됩니다.
가 지원됩니다. 모든 장치에서 데이터 및 콘텐츠 보안을 쉽게 수행할 수 있습니다.
애플리케이션 및 스토리를 포함하여 단일 허브를 사용하여 관련 분석을 교환할 수 있습니다.
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15. 래피드마이너(15. RapidMiner)
Rapid Miner 는 (Rapid Miner)Rapid Miner Corporation 에서 생산하는 가장 효과적인 예측 분석 시스템 중 하나입니다 .
비즈니스 응용 프로그램, 상용 응용 프로그램, 교육, 교육, 연구, 응용 프로그램 개발 및 기계 학습은 도구를 사용할 수 있는 몇 가지 응용 프로그램에 불과합니다.
JAVA 프로그래밍 언어 (JAVA programming language) 를 사용하여 구성 했습니다.
를 사용하여 구성 했습니다. 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 머신 러닝, 예측 분석 (deep learning, text mining, machine learning, and predictive analysis) 을 결합한 단일 플랫폼입니다 .
을 결합한 단일 플랫폼입니다 . Rapid Miner 는 서버를 on-premises and public/private cloud option 으로 제공 합니다.
는 서버를 으로 제공 합니다. Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server 및 Rapid Miner Radoop의 (Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server, and Rapid Miner Radoop) 세 가지 모듈 (three modules) 로 구성 됩니다.
세 가지 로 구성 됩니다. Rapid Miner Studio 모듈은 무엇보다도 워크플로 설계 (designing) , 프로토타이핑 및 유효성 검사 (workflows, prototyping, and validating them) 를 위한 것입니다.
를 위한 것입니다. Rapid Miner Server 를 사용하여 스튜디오에서 만든 예측 데이터 모델을 실행할 수 있습니다.
를 사용하여 스튜디오에서 만든 예측 데이터 모델을 실행할 수 있습니다. 예측 분석을 쉽게 하기 위해 Rapid Miner Radoop 을 사용하여 (Rapid Miner Radoop) Hadoop 클러스터 에서 직접 절차를 실행합니다 .
클러스터 에서 직접 절차를 실행합니다 . 클라이언트/서버 접근 방식을 기반으로 합니다.
이 무료 데이터 마이닝 소프트웨어에는 템플릿 기반 프레임워크가 있어 수동 코드 작성에서 자주 발생하는 실수를 줄이면서 더 빠르게 전달할 수 있습니다.
데이터 준비, 기계 학습 및 모델 배포 (Data preparation, machine learning, and model deployment) 가 모두 이를 사용하여 수행됩니다.
가 모두 이를 사용하여 수행됩니다. 이 무료 데이터 마이닝 프로그램에는 새로운 데이터 마이닝 프로세스를 생성하고 예측 설정을 분석하기 위한 여러 도구가 포함되어 있습니다.
이 데이터 마이닝 프로그램으로 여러 (Multiple) 데이터 관리 접근이 가능합니다.
데이터 관리 접근이 가능합니다. 그래픽 사용자 인터페이스( GUI ) 또는 일괄 처리 기능이 있습니다.
) 또는 일괄 처리 기능이 있습니다. 내부 데이터베이스에 연결합니다.
대화형 및 공유 대시보드가 있습니다.
또한 빅 데이터 (Big Data) 를 기반으로 하는 예측 분석 기능을 제공합니다 .
를 기반으로 하는 예측 분석 기능을 제공합니다 . 원격 분석을 할 수 있습니다.
이 데이터 마이닝 프로그램은 데이터 필터링, 결합, 병합 및 집계 (data filtering, joining, merging, and aggregation) 기능을 제공 합니다.
기능을 제공 합니다. 이를 통해 예측 모델을 생성, 훈련 및 검증할 수 있습니다.
이 데이터 마이닝 프로그램은 보고서를 생성하고 트리거된 알림을 보냅니다.
16. 크나메(16. KNIME)
KNIME 은 데이터 과학 앱 및 서비스를 구축하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. KNIME 은 (KNIME)KNIME.com AG 에서 만든 데이터 분석 및 보고 통합 플랫폼입니다 .
모듈식 데이터 파이프라인 아이디어 (modular data pipeline idea) 를 기반으로 합니다 .
를 기반으로 합니다 . KNIME 은 모두 함께 연결된 여러 기계 학습 및 데이터 마이닝 구성 요소로 구성됩니다.
은 모두 함께 연결된 여러 기계 학습 및 데이터 마이닝 구성 요소로 구성됩니다. KNIME 은 (KNIME) 약리학 연구 (pharmacological research) 에서 널리 활용되어 온 소프트웨어 프로그램입니다 .
에서 널리 활용되어 온 소프트웨어 프로그램입니다 . 소비자 데이터 분석, 재무 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 작업 (consumer data analysis, financial data analysis, and business intelligence tasks) 에 탁월 합니다 .
에 탁월 합니다 . KNIME 에는 (KNIME) 빠른 배포 및 확장성과 (rapid deployment and scalability) 같은 수많은 환상적인 기능이 포함되어 있습니다 .
같은 수많은 환상적인 기능이 포함되어 있습니다 . 사용자 는 짧은 시간에 KNIME 을 배우며 가장 경험이 없는 사용자도 예측 분석에 액세스할 수 있습니다.
을 배우며 가장 경험이 없는 사용자도 예측 분석에 액세스할 수 있습니다. KNIME 은 노드를 결합하여 분석 및 시각화를 위한 데이터를 사전 처리합니다.
은 노드를 결합하여 분석 및 시각화를 위한 데이터를 사전 처리합니다. 데이터를 이해하고 데이터 과학 프로세스를 생성하기 위한 최고의 데이터 마이닝 도구 중 하나입니다.
종단 간 데이터 과학 프로세스를 만드는 (creation of end-to-end data science processes) 데 도움이 됩니다 .
데 도움이 됩니다 . 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있습니다.
이를 통해 로컬, 데이터베이스 또는 분산된 빅 데이터 환경에서 데이터 (aggregate, sort, filter, and connect data locally, in a database, or across distributed big data environments) 를 집계, 정렬, 필터링 및 연결할 수 있습니다 .
를 집계, 정렬, 필터링 및 연결할 수 있습니다 . 분류, 회귀 및 차원 축소 기계 학습 모델을(classification, regression, and dimension reduction machine learning models) 생성 합니다.
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17. 솔버(17. Solver)
Solver의 XLminer(Solver’s XLminer) 는 사용이 간편한 Excel의 데이터 시각화, 예측 및 데이터 마이닝을(data visualization, forecasting, and data mining in Excel) 위한 전문 데이터 마이닝 응용 프로그램입니다 .
데이터 가져오기 및 정리를 위한 전체 범위의 데이터 준비 도구와 함께 제공됩니다.
XLMiner는 통계 및 기계 학습 기술을 (statistics and machine learning techniques) 기반으로 하는 완벽한 분석 도구 모음을 제공 합니다.
기반으로 하는 완벽한 분석 도구 모음을 제공 합니다. 이 프로그램을 사용하여 Excel 에서 처리할 수 없는 큰 데이터 집합으로 작업할 수 있습니다.
에서 처리할 수 없는 큰 데이터 집합으로 작업할 수 있습니다. 데이터 탐색 및 시각화 도구 가 내장되어 있습니다 (built-in data exploration and visualization tools) .
. 데이터 탐색은 데이터의 기본 연결에 대한 빠른 통찰력을 제공합니다.
18. 엘키(18. ELKI)
ELKI 는 Java 기반 오픈 소스 데이터 마이닝 도구입니다.
이 도구를 사용하면 감독되지 않은 클러스터 분석 및 이상값 식별 접근 방식 (unsupervised cluster analysis and outlier identification approaches) 에 중점을 둔 알고리즘을 조사할 수 있습니다 .
에 중점을 둔 알고리즘을 조사할 수 있습니다 . ELKI 는 고도로 매개변수화되는 많은 알고리즘을 제공합니다.
는 고도로 매개변수화되는 많은 알고리즘을 제공합니다. 알고리즘 평가 및 벤치마킹을 간단하고 공정하게 (simple and fair) 만듭니다.
만듭니다. R*-tree는 데이터 마이닝을 돕기 위해 ELKI 에서 제공 하는 데이터 인덱스 구조 중 하나입니다.(data index structures)
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19. SPMF
SPMF 는 Java 기반 오픈 소스 데이터 마이닝 프레임워크입니다.
GNU 일반 공중 사용 허가서 (GNU General Public License) 에 따라 배포 됩니다.
에 따라 배포 됩니다. 소스 코드를 다른 Java (Java) 응용 프로그램 과 결합할 수 있습니다 .
응용 프로그램 과 결합할 수 있습니다 . 이 데이터 마이닝 프로그램을 사용하여 연관 (Association) 규칙 마이닝이 가능합니다.
규칙 마이닝이 가능합니다. 순차 패턴과 순차 규칙 (mine sequential patterns and sequential rules) 을 마이닝할 수 있습니다 .
을 마이닝할 수 있습니다 . 활용도가 높은 패턴 마이닝을 제공합니다.
시계열 마이닝 (Time-series mining) 이 가능합니다.
이 가능합니다. 이 데이터 마이닝 프로그램 은 데이터의 클러스터링 및 분류를(clustering and categorization of data) 돕습니다 .
20. 엔터프라이즈 광부(20. Enterprise Miner)
Enterprise Miner 는 (Enterprise Miner)가장 어려운 문제(solving the most difficult problems and finding the finest solutions) 를 해결하고 회사를 위한 최상의 솔루션을 찾는 데 도움이 되는 최첨단 알고리즘을 제공하는 SAS 프로그램입니다 .
예측 정확도 향상에 (improvement of prediction accuracy) 도움이 됩니다 .
도움이 됩니다 . 신뢰할 수 있는 결과를 공유해야 합니다.
간단한 사용자 인터페이스와 일괄 처리를 (simple user interface and batch processing) 제공 합니다.
제공 합니다. 고급 예측 및 설명 모델링 기능이 있습니다.
(Automated scoring)이 데이터 마이닝 응용 프로그램과 함께 자동 채점 을 사용할 수 있습니다.
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21. 데이터워치(21. Datawatch)
Datawatch 데스크탑은 기업 인텔리전스 및 데이터 마이닝 시스템입니다.
이 무료 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하면 실시간으로 데이터 시각화에 집중할 (concentrate on data visualization in real-time) 수 있습니다 .
수 있습니다 . 사용자가 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 모니터링 및 분석 시스템을 개발하고 배포하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다.
사용자는 끌어서 놓기 기능을 (drag-and-drop functionality) 사용하여 사용자 정의된 데이터 표시를 만들 수 있습니다 .
사용하여 사용자 정의된 데이터 표시를 만들 수 있습니다 . 그것은 무역 부정 (trade irregularities) 을 감지 합니다.
을 감지 합니다. 이전 데이터를 사용하여 다양한 상황이 성능에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 분석합니다.
22. 고급 광부(22. Advanced Miner)
Advanced Miner 는 데이터 처리, 분석 및 모델링(data processing, analysis, and modeling) 에 유용한 도구입니다 .
사용자 친화적인 워크플로 인터페이스 (user-friendly workflow interface) 를 사용하여 다양한 형태의 데이터를 검사할 수 있습니다 .
를 사용하여 다양한 형태의 데이터를 검사할 수 있습니다 . from/to various database systems, files, and data transformations 데이터 추출 및 저장 .
데이터 추출 및 저장 . 샘플링, 데이터세트 연결 (sampling, connecting datasets, and so on) 등과 같은 다양한 데이터 작업을 제공합니다 .
등과 같은 다양한 데이터 작업을 제공합니다 . 통계 모델 구축 , 변수 중요도 분석, 클러스터링 분석 (statistical models, does variable importance analysis, clustering analysis) 등을 수행합니다.
등을 수행합니다. 외부 IT 시스템과 모델의 상호 작용은 간단하고 효과적(simple and effective) 입니다.
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23. SSDT(SQL 서버 데이터 도구)(23. SSDT (SQL Server Data Tools))
SSDT 는 최고의 무료 데이터 마이닝 소프트웨어 목록에 있는 또 다른 소프트웨어입니다. Visual Studio IDE 를 데이터베이스 개발의 모든 측면으로 확장 하는 선언적이고 보편적인 패러다임 입니다.(declarative and universal paradigm)
BIDS 는 (BIDS) 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션 (data analysis and business intelligence solutions) 을 위한 이전 Microsoft 환경이었습니다 .
을 위한 이전 환경이었습니다 . (SSDT) SQL 설계 기능인 SSDT 트랜잭션 은 개발자가 데이터베이스를 생성, 관리, 디버그 및 리모델링하는 (create, manage, debug, and remodel databases) 데 사용합니다 .
설계 기능인 트랜잭션 은 개발자가 데 사용합니다 . 사용자는 온프레미스 또는 오프프레미스 기능을 활성화하여 데이터베이스 또는 연결된 데이터베이스로 (database or a linked database, enabling on-premise or off-premise functionality) 직접 작업할 수 있습니다 .
직접 작업할 수 있습니다 . SSDT BI 는 Visual Studio2010 과 호환되지 않는 BIDS 를 대체하기 위해 만들어졌습니다 .
는 Visual 과 호환되지 않는 를 대체하기 위해 만들어졌습니다 . 사용자는 IntelliSense, code navigation tools, and programming support via C#, Visual Basic 및 기타 언어를 통한 프로그래밍 지원과 같은 Visual Studio 기술 을 활용하여 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
및 기타 언어를 통한 프로그래밍 지원과 같은 Visual 기술 을 활용하여 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. SSDT 의 테이블 디자이너(Designer) 를 사용하면 직접 및 연결된 데이터베이스(direct and linked databases) 에서 새 테이블을 작성하고 기존 테이블을 변경할 수(build new tables and change existing tables) 있습니다 .
24. 오렌지(24. Orange)
Orange 는 우수한 기계 학습 및 데이터 마이닝 소프트웨어 번들입니다.
데이터 시각화를 가장 용이하게 해주는 컴포넌트 기반 프로그램입니다.
주황색 (Orange) 은 사용자의 많은 관심을 끌고 있습니다.
은 사용자의 많은 관심을 끌고 있습니다. Orange 는 데이터를 신속하게 비교하고 평가함으로써 사용자가 더 짧은 시간에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
는 데이터를 신속하게 비교하고 평가함으로써 사용자가 더 짧은 시간에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다. Orange의 컴포넌트는 컴포넌트 기반 프로그램이기 때문에 위젯 (widgets) 으로 알려져 있습니다 .
으로 알려져 있습니다 . 이러한 위젯은 데이터 시각화 및 사전 처리에서 알고리즘 평가 및 예측 모델링에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
파이썬 프로그래밍 언어 (Python programming language) 가 그것을 만드는 데 사용되었습니다 .
가 그것을 만드는 데 사용되었습니다 . 주황색 (Orange) 으로 입력되는 데이터 는 원하는 패턴으로 즉시 구성되며 위젯을 드래그하거나 뒤집어서 (dragging or flipping the widgets) 쉽게 이동할 수 있습니다 .
으로 입력되는 데이터 는 원하는 패턴으로 즉시 구성되며 쉽게 이동할 수 있습니다 . 이 데이터 마이닝 프로그램 은 데이터 테이블을 표시하고 사용자가 특성을 선택할 수 있도록 합니다 (table of data and allows users to pick characteristics) .
. 이 데이터 마이닝 프로그램을 사용하면 데이터를 읽을 (read data) 수 있습니다 .
수 있습니다 . 예측자를 훈련하고, 학습 알고리즘을 비교하고, 데이터 조각을 시각화하는 (training predictors, comparing learning algorithms, and visualizing data pieces) 데 도움이 됩니다 .
데 도움이 됩니다 . Orange 는 또한 때때로 단조로운 분석 도구에 더 매력적이고 즐거운 느낌을 줍니다. 플레이하는 것은 매우 재미있습니다.
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25. 시비스(25. Civis)
데이터 과학자와 의사 결정 시장을 염두에 두고 Civis 는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 팀은 보다 효과적으로 상호 작용하고 보다 빠르게 답변을 찾을 수 있습니다.
이 데이터 마이닝 소프트웨어는 데이터 보안을 지원하는 아키텍처, 도구 및 방법을 제공합니다 (architecture, tools, and methods that aid in data security) .
. 데이터 수집 및 ETL 모듈 (data intake and ETL modules) 을 설정에 사용할 수 있습니다.
을 설정에 사용할 수 있습니다. 스크립트에 코드를 생성하고, 많은 스크립트 또는 작업을 프로세스로 결합하고, 워크플로를 예약합니다.
이 무료 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하면 연구 및 모델을 확장 가능한 프로덕션 준비 플랫폼에서 실행되는 앱으로 변환할 수 있습니다.
26. 비스커버리(26. Viscovery)
Viscovery 는 워크플로에 중점을 둔 소프트웨어 패키지입니다.
탐색적 데이터 마이닝 및 예측 모델링 (explorative data mining and predictive modeling) 을 위해 자체 구성 맵과 다변수 통계를 사용합니다.
을 위해 자체 구성 맵과 다변수 통계를 사용합니다. 시스템은 사용자 친화적인 탐색과 성숙한 구현 (user-friendly navigation and mature implementation) 에서 빛을 발 합니다 .
에서 빛을 발 합니다 . 목표 지향적인 운영을 위한 완벽한 프로젝트 환경을 제공합니다.
전용 프로세스를 통해 대상 탐색을 제공할 수 있습니다.
절차의 단계가 명확하게 정의되어 있으며 기본 설정이 제대로 작동하는지 확인합니다.
워크플로 분기를 통해 모델 변형을 생성할 수 있습니다.
통합 문서 및 주석 기능을 (integrated documentation and annotation functions) 제공 합니다 .
제공 합니다 . 사용하기 쉽도록 다양한 처리 도구가 있습니다.
추천:(Recommended:)
이 기사가 도움이 되었기를 바라며 최고의 데이터 마이닝 소프트웨어(data mining software) 에 대해 배웠습니다 . 댓글 섹션에서 어느 것이 가장 마음에 들었는지 알려주십시오. 또한 의견 상자에 제안이나 쿼리를 공유하십시오. 다음에 배우고(Never) 싶은 내용을 알려주십시오.
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요즘 빅데이터에 대해 공부중인데 괜찮은 무료 데이터 분석 정리표를 찾아서 소개합니다.
http://www.itworld.co.kr/news/78320
저기에서 사용해본 것도 있고 들어보지 못한 것도 있고 볼 필요가 없는 것도 있는데 여러분도 한번 보시죠..
유명한 SAS나 SPSS 는 다들 잘 아실거지만.. 공부용이나 초보자가 구하기도 힘들고 (유료) 해볼 기회도 없기 때문에
아래 무료 툴 표가 있어서 함 볼 기회가 생겼습니다.
링크를 클릭하면 해당 툴에서 대한 설명을 보실 수 있습니다.
이중 R Project 통계툴 정도는 만져봐야 할 것 같고, 구글 관련된 것은 해본 적이 있는것도 있고.
나머지는 잘 모르는 것들이네요.
아래 툴 중에 데이터 분석용으로 머가 좋을지 햇갈리기 시작합니다. ^^
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데이터 마이닝의 정의
데이터 마이닝의 역사와 현재 위상
데이터를 분석해서 숨은 연관성을 찾아내고 미래 동향을 예측하는 프로세스는 깊은 역사를 가지고 있습니다. “데이터베이스에서 지식 발견”이라고도 일컬어지는 “데이터 마이닝”이란 용어는 1990년대만 해도 존재하지 않았습니다. 그러나 그 근간은 통계(데이터 관계에 대한 수치 연구),인공 지능(인간을 모방한 소프트웨어 및/또는 기계의 지능), 그리고 머신 러닝(데이터를 통해 학습하고 예측하는 알고리즘)이라는 세 개의 긴밀한 과학 분야로 구성되어 있습니다. 데이터 마이닝 기술은 빅데이터의 무한한 잠재력과 경제적인 컴퓨팅 기능에 발맞춰 진화를 거듭하면서 새로운 기술로 거듭났습니다.
지난 10년간 데이터 처리 능력과 속도가 발전함에 따라, 지루하고 시간이 많이 소요되는 수작업에서 벗어나 쉽고 빠른 자동 데이터 분석을 활용할 수 있게 되었습니다. 수집한 데이터 세트가 복잡할수록 관련된 분석 정보를 찾아낼 가능성도 높아집니다. 소매, 은행, 제조, 통신, 보험업계의 경우 가격 최적화, 프로모션, 인구 통계부터 경제, 위험, 경쟁, 소셜 미디어가 비즈니스 모델과 수익, 운영 및 고객 관계에 미치는 영향에 이르기까지 모든 관련성을 파악하는 데 데이터 마이닝을 사용하고 있습니다.
데이터 마이닝 소프트웨어 란 무엇입니까?
데이터 마이닝 소프트웨어 란 무엇입니까?
데이터 마이닝 소프트웨어는 큰 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 데 사용되는 도구입니다. 회사가 많은 양의 정보를 의사 결정에 유용한 정보로 변환 할 수있는 방법을 모색함에 따라 지난 몇 년 동안이 컴퓨터 소프트웨어 영역이 크게 확장되었습니다. 원인과 결과, 인간 행동의 패턴, 추세 및 기타 메트릭을 명확하게 식별하는 기능은 모든 비즈니스를 올바르게 관리하는 데 핵심적인 요소입니다. 데이터 마이닝 소프트웨어의 이점은 대부분의 사용자에게 분명하지만 원하는 정보를 얻는 방법과 프로세스의 작동 방식을 일반 비즈니스 커뮤니티에서 잘 이해하지 못합니다.
프로세스를 설명하는 데이터 마이닝 소프트웨어에는 원시 데이터 변환, 마이닝 프로그래밍 스크립트 및 해석의 세 가지 측면이 있습니다. 이 프로세스는 KDD (데이터베이스 검색 지식)라고도하며 데이터 구조, 데이터 액세스 방법 및 시스템 아키텍처를 포함하여 데이터 마이닝의 모든 측면을 설명하는 데 사용됩니다. 데이터 마이닝 소프트웨어를 제공하는 다양한 회사가 있으며,이 제품을 구동하는 개념을 제대로 이해하는 것은 기술을 성공적이고 적절하게 사용하는 데 필수적입니다.
데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하기위한 첫 번째 요구 사항은 원시 데이터를 대상 데이터 세트로 변환하는 것입니다. 예를 들어, 원시 데이터는 광범위한 시간 내에 처리 된 모든 판매의 데이터베이스입니다. 대상 데이터 세트에는 특정 기준을 충족하는 데이터 만 있습니다. 특정 기간 내에 처리 된 트랜잭션이 포함될 수 있습니다. 데이터 세트 사양에는 포함 된 개별 필드가 포함됩니다. 여기에는 거래 날짜, 결제 방법, 매장 위치, 제품 설명 및 구매 한 품목 수가 포함될 수 있습니다.
데이터 세트 사양이 결정되면 데이터를 정리하여 초과 정보, 노이즈 또는 불완전한 데이터 파일을 제거합니다. 이 프로세스에는 일반적으로 프로그래밍 기술, 데이터 관리 기술 및 기본 데이터 개념에 대한 전반적인 이해가 필요합니다. 데이터 마트 또는 데이터웨어 하우스는 데이터 마이닝 소프트웨어 프로그램에서 쉽게 액세스 할 수있는 방식으로 데이터 테이블을 저장하는 데 사용되는 가장 일반적인 도구입니다.
실제 데이터 마이닝 프로그래밍 스크립트를 사용자 정의하거나 프로그래머가 데이터 마이닝 소프트웨어 패키지에 포함 된 표준 스크립트를 활용할 수 있습니다. 대부분의 데이터 마이닝 소프트웨어 프로그램은 회귀 분석, 퍼지 로직 및 알고리즘을 사용하여 사용자 사양에 맞는 특정 패턴을 식별합니다. 결과를 해석하려면 통계, 패턴 인식 및 관련 수학 기술의 인간 개입, 시간 및 기술이 필요합니다. 프로그램은 사용자가 제공 한 사양에 따라 옵션 만 반환 할 수 있습니다. 잘못 정의 된 사양과 낮은 데이터 품질은 결과의 유효성에 부정적인 영향을 미칩니다.
키워드에 대한 정보 데이터 마이닝 프로그램
다음은 Bing에서 데이터 마이닝 프로그램 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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