O que é a Ferramenta de Mineração de Dados?
No mundo de hoje, uma grande quantidade de dados é gerada em segundos. Para lidar com esses dados, devemos ter algum conhecimento de diferentes técnicas e ferramentas. As ferramentas de mineração de dados nada mais são do que um conjunto de metodologias usadas para analisar essa grande quantidade de dados e o relacionamento entre diferentes dados.
Lista de ferramenta de mineração de dados
Aqui está a lista de poucas ferramentas notáveis de mineração de dados que são úteis para analisar dados:
1. Rapid Miner
É desenvolvido pela empresa Rapid Miner, portanto, o nome desta ferramenta é um minerador rápido. É escrito usando a linguagem java. O minerador rápido pode ser usado para análise preditiva, aplicativos de negócios, educação e pesquisa, aplicativos comerciais, etc. Aumenta a velocidade de entrega conforme segue a estrutura do modelo. Isso não apenas aumenta a velocidade de entrega, mas também reduz erros durante a transformação. Existem três tipos de módulos no minerador rápido - Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server e Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: projeto de fluxo de trabalho, prototipagem, validação etc. são realizados neste módulo.
- Servidor Rapid Miner: Este módulo é usado para operar modelos de dados preditivos.
- Rapid Miner Radoop: Para simplificar a análise preditiva, este módulo executa um processo no Hadoop.
2. Laranja
É um software de código aberto escrito em linguagem python. Orange é o melhor software para analisar dados e aprendizado de máquina. Esses componentes são chamados de widgets. Esses widgets são usados para ler dados, analisar componentes, permite que os usuários selecionem os recursos e ajudam a mostrar os dados. Com laranja, a formatação e a movimentação dos dados com a ajuda de widgets se torna rápida e fácil.
3. Weka
Weka é desenvolvido pela Universidade de Waikato. É um software de código aberto usado para modelagem e análise preditiva de dados. Weka possui uma interface gráfica que fornece acesso fácil e interativo aos usuários. Ele suporta SQL e permite que um usuário se conecte ao banco de dados e execute operações acionando a consulta. Ele armazena dados em um formato de arquivo simples.
4. KNIME
É um código aberto desenvolvido pela KNIME.com AG usado para análise de dados. Ele é construído combinando componentes de mineração de dados e aprendizado de máquina. Foi usado para pesquisa farmacêutica, inteligência de negócios e análise financeira.
5. Sisense
Não é um software de código aberto, é um software licenciado e, para usá-lo, precisamos comprar a licença. O Sisense é usado por pequenas e grandes organizações para manipular os dados. Como ele também suporta widgets como laranja, é fácil mover dados e criar relatórios arrastando e soltando. Nem mesmo o pessoal técnico pode trabalhar com o Sisense como sua interface gráfica. Com a ajuda de widgets, os relatórios gerados pelo Sisense estão na forma de gráfico de barras, gráfico de pizza, gráfico de linhas, etc.
6. Apache Mahout
É desenvolvido pela fundação Apache. O objetivo do Apache Mahout é criar algoritmos para aprendizado de máquina e focar na regressão, agrupando a classificação de dados. Como está escrito em uma linguagem conhecida como java e contém bibliotecas java que suportam operações matemáticas, é usado para análise estatística.
7. SSDT
SSDT é a abreviação de SQL Server Data Tools. É usado para expandir as fases de desenvolvimento do banco de dados em um visual studio. É amplamente utilizado para análise de dados e fornece soluções para resolver problemas de inteligência de negócios. O SSDT fornece um designer de tabelas para executar operações da tabela, como criar uma tabela, adicionar dados da tabela, excluir dados da tabela, modificar o conteúdo da tabela. Ele permite que um usuário se conecte ao banco de dados, pois suporta SQL.
8. Chocalho
O Rattle é um código aberto desenvolvido usando a linguagem R. Ele fornece uma interface GUI. A guia de fechamento do log embutido permite que o Rattle gere duplicado para cada atividade.
9. DataMelt
Também é conhecido como DMelt. É usado para analisar e visualizar dados. Foi desenvolvido para estudantes, engenheiros e cientistas. É independente da plataforma, o que significa que pode ser executado em qualquer sistema operacional que contenha JVM (Java Virtual Machine). É usado para criar gráficos 2D ou 3D, números aleatórios, operações matemáticas, equações de álgebra.
10. IBM Cognos
É adequado para inteligência Business Insider. É usado para analisar dados, relatórios de dados.
Componentes do IBM Cognos
- Report Studio : é usado para gerar relatórios.
- Query Studio: Contém operação de consulta para obter os resultados desejados.
- Analysis Studio: É usado para manipular uma grande quantidade de dados e analisar a relação entre os dados
- Estúdio de Eventos: É usado para fornecer notificações ao evento.
- Conexão Cognos: É um portal da web para resumir os grandes volumes de dados e fornecer os relatórios.
11. SAS
Foi desenvolvido para gerenciar uma grande quantidade de dados. Ele permite que um usuário modifique os dados, armazene dados de diferentes locais em um espaço. Como ele fornece uma interface GUI, uma pessoa não técnica também pode usá-lo facilmente e manipular seus dados com eficiência.
12. Teradata
Ele contém ferramentas de armazém de dados, bem como software de mineração de dados. É amplamente utilizado para análise de negócios. O Teradata é usado para fornecer informações sobre dados como o produto disponível, número de produtos vendidos, estoque, etc.
13. Dundas
É uma ferramenta de painel, análises, relatórios. Com o Dundas, é possível a transformação ilimitada de dados. Ele fornece recursos para criar dados atraentes, como gráficos, estilos de tabelas, gráfico, formatação de texto, etc.
Conclusão
Neste artigo, vimos o que é mineração de dados e quais ferramentas são usadas para concluir com êxito a tarefa de mineração de dados.
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