¿Qué es la herramienta de minería de datos?
En el mundo actual, se genera una gran cantidad de datos en segundos. Para manejar estos datos, debemos tener algún conocimiento de diferentes técnicas y herramientas. Las herramientas de minería de datos no son más que un conjunto de metodologías que se utilizan para analizar esta gran cantidad de datos y la relación entre los diferentes datos.
Lista de herramientas de minería de datos
Aquí está la lista de algunas herramientas notables de minería de datos que nos ayudan a analizar datos:
1. Rapid Miner
Está desarrollado por la compañía Rapid Miner, por lo tanto, el nombre de esta herramienta es un minero rápido. Está escrito usando lenguaje java. El minero rápido se puede utilizar para análisis predictivos, aplicaciones comerciales, educación e investigación, aplicaciones comerciales, etc. Aumenta la velocidad de entrega al seguir el marco de la plantilla. No solo aumenta la velocidad de entrega, sino que también reduce los errores durante la transformación. Hay tres tipos de módulos en rapid miner: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server y Rapid Miner Radoop.
- Rapid Miner Studio: el diseño del flujo de trabajo, la creación de prototipos, la validación, etc. se realizan en este módulo.
- Servidor Rapid Miner: este módulo se utiliza para operar modelos de datos predictivos.
- Rapid Miner Radoop: para simplificar el análisis predictivo, este módulo ejecuta un proceso en Hadoop.
2. naranja
Es un software de código abierto escrito en lenguaje python. Orange es el mejor software para analizar datos y aprendizaje automático. Estos componentes se llaman widgets. Estos widgets se utilizan para leer datos, analizar componentes, permiten a los usuarios seleccionar las características y ayudan a mostrar los datos. Con naranja, el formateo y el movimiento de datos con la ayuda de widgets se vuelve rápido y fácil.
3. Weka
Weka es desarrollado por la Universidad de Waikato. Es un software de código abierto utilizado para el modelado predictivo y el análisis de datos. Weka tiene una interfaz GUI que proporciona acceso fácil e interactivo a los usuarios. Admite SQL y permite que un usuario se conecte a la base de datos y realiza operaciones disparando consultas. Almacena datos en un formato de archivo plano.
4. KNIME
Es un código abierto desarrollado por KNIME.com AG que se utiliza para el análisis de datos. Se construye combinando componentes de minería de datos y aprendizaje automático. Se ha utilizado para investigación farmacéutica, inteligencia de negocios y análisis financiero.
5. Sisense
No es un software de código abierto, es un software con licencia y para usarlo tenemos que comprar la licencia. Sisense es utilizado por pequeñas y grandes organizaciones para manejar los datos. Como también admite widgets como el naranja, es fácil mover datos y crea informes arrastrando y soltando. Ni siquiera los técnicos pueden trabajar con Sisense como su GUI. Con la ayuda de widgets, los informes generados por Sisense tienen forma de gráfico de barras, gráfico circular, gráfico de líneas, etc.
6. Apache Mahout
Está desarrollado por la fundación Apache. El objetivo de Apache Mahout es crear algoritmos para el aprendizaje automático y centrarse en la regresión, agrupando la clasificación de datos. Como está escrito en un lenguaje conocido como Java y contiene bibliotecas Java que admiten operaciones matemáticas, se utiliza para el análisis estadístico.
7. SSDT
SSDT es la abreviatura de SQL Server Data Tools. Se utiliza para expandir las fases de desarrollo de la base de datos en un estudio visual. Es ampliamente utilizado para el análisis de datos y proporciona soluciones para resolver problemas de inteligencia empresarial. SSDT proporciona al diseñador de tablas para realizar operaciones de tabla como crear una tabla, agregar datos de tabla, eliminar datos de tabla, modificar el contenido de la tabla. Permite que un usuario se conecte a la base de datos, ya que admite SQL.
8. Sonajero
El Rattle es un código abierto desarrollado utilizando el lenguaje R. Proporciona una interfaz GUI. La pestaña de cierre de registro incorporada permite que Rattle genere duplicados para cada actividad.
9. DataMelt
También se conoce como DMelt. Se utiliza para analizar y visualizar datos. Está diseñado para estudiantes, ingenieros y científicos. Es independiente de la plataforma, lo que significa que puede ejecutarse en cualquier sistema operativo que contenga JVM (Java Virtual Machine). Se utiliza para crear diagramas 2D o 3D, números aleatorios, operaciones matemáticas, ecuaciones de álgebra.
10. IBM Cognos
Es adecuado para la inteligencia de Business Insider. Se utiliza para analizar datos, informes de datos.
Componentes de IBM Cognos
- Report Studio : se utiliza para generar informes.
- Query Studio: contiene la operación de consulta para obtener los resultados deseados.
- Analysis Studio: se utiliza para manejar una gran cantidad de datos y analizar la relación entre datos
- Event Studio: se utiliza para dar notificaciones de eventos.
- Cognos Connection: es un portal web para resumir los grandes volúmenes de datos y proporcionar los informes.
11. SAS
Está desarrollado para gestionar una gran cantidad de datos. Permite al usuario modificar los datos, almacenar datos de diferentes ubicaciones en un solo espacio. Como proporciona una interfaz GUI, una persona no técnica también puede usar esto fácilmente y manejar sus datos de manera eficiente.
12. Teradata
Contiene herramientas de almacenamiento de datos y software de minería de datos. Es ampliamente utilizado para análisis de negocios. Teradata se utiliza para proporcionar información sobre datos como el producto disponible, la cantidad de productos vendidos, el inventario, etc.
13. Dundas
Es una herramienta de panel de control, análisis e informes. Con Dundas, es posible la transformación ilimitada de datos. Proporciona características para crear datos atractivos como cuadros, estilos de tablas, gráficos, formatos de texto, etc.
Conclusión
En este artículo, hemos visto qué es la minería de datos y qué herramientas se utilizan para completar con éxito la tarea de minería de datos.
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