Günümüz dünyasında verinin para olduğu haklı olarak söyleniyor. Uygulama tabanlı bir dünyaya geçişle birlikte verilerin katlanarak büyümesi de geliyor. Ancak verilerin büyük bir kısmı yapısal değildir ve bu nedenle verilerden faydalı bilgilerin çıkarılıp, anlaşılır ve kullanılabilir forma dönüştürülmesi bir süreç ve yöntem gerektirir.
Veri madenciliği veya “Veritabanlarında Bilgi Keşfi” yapay zeka, makine öğrenimi, istatistik ve veritabanı sistemleriyle büyük veri kümelerindeki kalıpları keşfetme süreci.
Ücretsiz veri madenciliği araçları, Knime ve Orange gibi eksiksiz model geliştirme ortamlarından yazılı kitaplıklara kadar uzanır. Java, C++ ve çoğunlukla Python'da. Normalde Veri madenciliğinin içerdiği dört tür görev vardır:
Veri Madenciliği için ücretsiz yazılım araçları aşağıda listeleniyor –
2022'nin En İyi Ücretsiz Veri Madenciliği Araçları Listesi:-
1. Rapid Miner –
Daha önce YALE (Yine Başka Bir Öğrenme Ortamı) olarak adlandırılan Rapid Miner, hem araştırma hem de gerçek dünya için kullanılan bir makine öğrenimi ve veri madenciliği deneyleri ortamıdır. veri madenciliği görevleri. Veri madenciliği konusunda tartışmasız dünya lideri açık kaynaklı sistemdir. Java Programlama dilinde yazılan bu araç, şablon tabanlı çerçeveler aracılığıyla gelişmiş analizler sunar.
Denemelerin, XML dosyalarında ayrıntılı olarak açıklanan ve çok sayıda keyfi olarak iç içe yerleştirilebilen operatörlerden oluşmasına olanak tanır. Rapid Miner'ın grafiksel kullanıcı arayüzü ile yapılmıştır. En iyi yanı, kullanıcıların kod yazmaya gerek duymamasıdır. Verileri kolayca analiz etmemizi sağlayan birçok şablon ve başka araç zaten var.
2. IBM SPSS Modeler –
IBM SPSS Modeler araç tezgahı, metinsel analitik gibi büyük ölçekli projeler üzerinde çalışmak için en iyisidir ve görsel arayüzü son derece değerlidir. Programlama gerektirmeden çeşitli veri madenciliği algoritmaları oluşturmanıza olanak tanır. Aynı zamanda anormallik tespiti, Bayes ağları, CARMA, Cox regresyonu ve temel sinir ağı için de kullanılabilir. Geri yayılım öğrenimi ile çok katmanlı algılayıcıyı kullanan iki kaynak. Kalbi zayıf olanlar için değil.
3. Oracle Veri Madenciliği –
Veri madenciliği alanındaki bir diğer büyük isim Oracle'dır. Gelişmiş Analitik Veri Tabanı seçeneğinin bir parçası olarak Oracle veri madenciliği, kullanıcılarının içgörüleri keşfetmesine, tahminlerde bulunmasına ve Oracle verilerinden yararlanmasına olanak tanır. En iyi müşterileri hedef alan müşteri davranışını keşfetmek ve profiller geliştirmek için modeller oluşturabilirsiniz.
Oracle Data Miner GUI, veri analistlerinin, iş analistlerinin ve veri bilimcilerinin, oldukça zarif bir sürükle ve bırak yöntemi kullanarak bir veritabanı içindeki verilerle çalışmasına olanak tanır. çözüm. Ayrıca kuruluş genelinde otomasyon, planlama ve dağıtım için SQL ve PL/SQL komut dosyaları da oluşturabilir.
4. Teradata –
Teradata, büyük verinin harika olmasına rağmen onu nasıl analiz edeceğinizi ve kullanacağınızı gerçekten bilmiyorsanız değersiz olduğunun bilincindedir. Milyonlarca veri noktasına sahip olduğunuzu ve bunları sorgulama becerisine sahip olmadığınızı hayal edin. Teradata tam da bu noktada devreye giriyor. Veri ambarı, büyük veri, analiz ve pazarlama uygulamalarında uçtan uca çözümler ve hizmetler sağlıyor.
Teradata ayrıca uygulama, iş danışmanlığı, eğitim de dahil olmak üzere çok çeşitli hizmetler sunuyor ve destek.
Ayrıca Bkz. Bulut Bilişimle İlgili 36 Büyüleyici Gerçek
5. Çerçevelenmiş Veri –
Tam olarak yönetilen bir çözümdür; yani arkanıza yaslanıp içgörüleri beklemek dışında hiçbir şey yapmanıza gerek yoktur. Çerçeveli Veri, işletmelerden verileri alır ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere ve kararlara dönüştürür. Ürün iyonize modellerini bulutlarında eğitiyor, optimize ediyor ve saklıyorlar ve bir API aracılığıyla tahminler sağlayarak altyapı yükünü ortadan kaldırıyorlar. Hangi şirket araçlarının önemsediğiniz ölçümleri yönlendirdiğini söyleyen kontrol panelleri ve senaryo analiz araçları sağlarlar.
6. Kaggle –
Kaggle dünyanın en büyük veri bilimi topluluğudur. Şirketler ve araştırmacılar verilerini yayınlıyor ve dünyanın her yerinden istatistikçiler ve veri madencileri en iyi modelleri üretmek için yarışıyor.
Kaggle, veri bilimi yarışmalarına yönelik bir platformdur. Zor sorunları çözmenize, güçlü ekipler oluşturmanıza ve veri bilimi yeteneğinizin gücünü artırmanıza yardımcı olur.
3 çalışma adımı –
7. Weka –
WEKA çok gelişmiş bir en iyi veri madenciliği aracı. Size veri kümeleri, kümeler, tahmine dayalı modelleme, görselleştirme vb. arasındaki çeşitli ilişkileri gösterir. Verilere ilişkin daha fazla bilgi edinmek için uygulayabileceğiniz çeşitli sınıflandırıcılar vardır.
8. Çıngırak –
Çıngırak, Kolayca Öğrenilecek R Analitik Aracı anlamına gelir. Verilerin istatistiksel ve görsel özetlerini sunar, verileri kolayca modellenebilecek formlara dönüştürür, verilerden hem denetimsiz hem de denetimli modeller oluşturur, modellerin performansını grafiksel olarak sunar ve yeni veri kümelerini puanlar.
Gnome grafik arayüzünü kullanarak istatistik dili R'de yazılmış, ücretsiz ve açık kaynaklı en iyi veri madenciliği araç seti. GNU/Linux, Macintosh OS X ve MS/Windows altında çalışır.
9. KNIME –
Konstanz Information Miner, kullanıcı dostu, anlaşılır ve kapsamlı bir açık kaynaklı veri entegrasyonu, işleme, analiz ve keşif platformudur. Kullanıcıların veri işleme için düğümleri kolayca bağlamasına yardımcı olan bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir.
KNIME ayrıca modüler veri boru hattı konsepti aracılığıyla makine öğrenimi ve veri madenciliği için çeşitli bileşenleri entegre eder ve iş zekasının dikkatini çekmiştir. ve finansal veri analizi.
10. Python –
Ücretsiz ve açık kaynaklı bir dil olarak Python, kullanım kolaylığı açısından çoğunlukla R ile karşılaştırılır. R'den farklı olarak Python'un öğrenme eğrisi o kadar kısa olma eğilimindedir ki efsane haline gelmiştir. Birçok kullanıcı dakikalar içinde veri kümeleri oluşturmaya ve son derece karmaşık benzeşim analizi yapmaya başlayabileceklerini fark etti. Değişkenler, veri türleri, işlevler, koşullar ve döngüler gibi temel programlama kavramları konusunda bilginiz olduğu sürece, iş amaçlı en yaygın vaka verisi görselleştirmeleri basittir.
11. Orange –
Orange, Python Dili ile yazılmış, bileşen tabanlı bir veri madenciliği ve makine öğrenimi yazılım paketidir. Acemi ve uzmanlara yönelik bir Açık Kaynak veri görselleştirmesi ve analizidir. Veri madenciliği görsel programlama veya Python komut dosyası oluşturma yoluyla yapılabilir. Ayrıca dağılım grafikleri, çubuk grafikleri, ağaçlar, dendrogramlar, ağlar ve ısı haritalarına kadar veri analizi ve farklı görselleştirmeler için özelliklerle doludur.
Ayrıca Bakınız: En İyi Çevrimdışı Veri Temizleme Araçları
12. SAS Veri Madenciliği –
SAS Veri Madenciliği ticari yazılımını kullanarak veri seti modellerini keşfedin. Tanımlayıcı ve tahmine dayalı modellemesi, daha iyi anlaşılması için içgörüler sağlar Verilerin işlenmesi. Kullanımı kolay bir GUI sunarlar. Doğru kararları almak için en iyi sonuçları bulabileceğiniz veri işlemeden kümelemeye kadar otomatik araçlara sahiptirler. Ticari bir yazılım olduğundan Ölçeklenebilir işleme, otomasyon, yoğun algoritmalar, modelleme, veri görselleştirme ve keşfetme gibi gelişmiş araçları da içerir.
13. Apache Mahout –
Apache Mahout, Apache Yazılım Vakfı'nın, öncelikli olarak işbirlikçi filtreleme, kümeleme ve sınıflandırma.
Apache Mahout temel olarak üç kullanım durumunu destekler: Öneri madenciliği kullanıcıların davranışlarını alır ve bundan yola çıkarak kullanıcıların beğenebileceği öğeleri bulmaya çalışır. Kümeleme ör. metin belgelerini kullanır ve bunları konuyla ilgili belge grupları halinde gruplandırır. Sınıflandırma, mevcut kategorilere ayrılmış belgelerden belirli bir kategorideki belgelerin neye benzediğini öğrenir ve etiketlenmemiş belgeleri (umarım) doğru kategoriye atayabilir.
14. PSPP –
PSPP, örneklenmiş verilerin istatistiksel analizine yönelik bir programdır. Grafiksel bir kullanıcı arayüzüne ve geleneksel komut satırı arayüzüne sahiptir. C dilinde yazılmıştır, matematiksel rutinleri için GNU Bilimsel Kütüphanesini kullanır ve grafikler oluşturmak için UTILS grafiğini çizer. Daha akıllı kararlar alabilmeniz, sorunları çözebilmeniz ve sonuçları iyileştirebilmeniz için bundan sonra ne olacağını güvenle tahmin eden SPSS (IBM'den) özel programının ücretsiz bir alternatifidir.
15. jHepWork –
jHepWork, anlaşılır bir kullanıcıya sahip açık kaynaklı paketler kullanılarak bir veri analizi ortamı oluşturma girişimi olarak oluşturulmuş ücretsiz ve açık kaynaklı bir veri analiz çerçevesidir. arayüz oluşturmak ve ticari programlarla rekabet edebilecek bir araç oluşturmak.
JHepWork, daha iyi analiz için veri setleri için etkileşimli 2D ve 3D grafikleri gösterir. Java'da uygulanan sayısal bilimsel kütüphaneler ve matematiksel işlevler vardır. jHepWork, üst düzey programlama dili Jython'u temel alır, ancak Java kodlaması, jHepWork sayısal ve grafik kitaplıklarını çağırmak için de kullanılabilir.
16. R programlama Dili–
R'nin bu listedeki ücretsiz veri madenciliği araçları arasında neden süperstar olduğu konusunda hiçbir gizem yok. Ücretsizdir, açık kaynaktır ve programlama deneyimi çok az olan veya hiç olmayan kişiler için anlaşılması kolaydır. Kelimenin tam anlamıyla dahil edilebilecek binlerce kütüphane var R ortamı onu güçlü bir veri madenciliği ortamı haline getiriyor. İstatistiksel hesaplama ve grafiklere yönelik ücretsiz bir yazılım programlama dili ve yazılım ortamıdır.
R dili, veri madencileri arasında istatistiksel yazılım ve veri analizi geliştirmek için yaygın olarak kullanılır. Kullanım kolaylığı ve genişletilebilirlik, son yıllarda R'nin popülaritesini önemli ölçüde artırdı.
17. Pentaho –
Pentaho veri entegrasyonu, iş analitiği ve büyük veri için kapsamlı bir platform sağlar. Bu ticari araçla herhangi bir kaynaktan gelen verileri kolayca harmanlayabilirsiniz. İş verilerinize ilişkin analizler edinin ve geleceğe yönelik daha doğru bilgilere dayalı kararlar alın.
18. Tanagra –
TANAGRA akademik ve araştırma amaçlı bir veri madenciliği yazılımıdır. Keşif amaçlı veri analizi, istatistiksel öğrenme, makine öğrenimi ve veritabanları alanına yönelik araçlar mevcuttur. Tanagra bazı denetimli öğrenmenin yanı sıra kümeleme, faktöriyel analiz, parametrik ve parametrik olmayan istatistikler, birliktelik kuralı, özellik seçimi ve oluşturma algoritmaları gibi başka paradigmaları da içerir.
19. NLTK –
Doğal Dil Araç Seti, python dili için sembolik ve istatistiksel doğal dil işlemeye (NLP) yönelik bir kitaplık ve program paketidir. Veri madenciliği, makine öğrenimi, veri hurdaya çıkarma, duyarlılık analizi ve diğer çeşitli dil işleme görevlerini içeren bir dil işleme araçları havuzu sağlar. İnsan dili verileriyle başa çıkmak için python programları oluşturun.
En iyi ücretsiz veri madenciliği araçları listemizin size yardımcı olduğunu umuyoruz. Fikrinizi öğrenmek isteriz. Lütfen görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar bölümünde paylaşın.
Okunma: 137
