Introducción al software de minería de datos
La minería de datos es un proceso de análisis de datos, identificación de patrones y conversión de datos no estructurados en datos estructurados (datos organizados en filas y columnas) para usarlos en la toma de decisiones relacionadas con el negocio. Es un proceso para extraer grandes datos no estructurados de varias bases de datos. La minería de datos es una ciencia interdisciplinaria que tiene algoritmos matemáticos y de informática utilizados por una máquina. El software de minería de datos ayuda al usuario a analizar datos de diferentes bases de datos y detectar el patrón. El objetivo básico de las herramientas de minería de datos es encontrar, extraer y refinar datos y luego distribuir la información.
Características de las herramientas de minería de datos
- Fácil de usar: el software de minería de datos tiene una interfaz gráfica de usuario (GUI) fácil de usar que ayuda al usuario a analizar los datos de manera eficiente.
- Preprocesamiento: el preprocesamiento de datos es un paso necesario. Incluye limpieza de datos, transformación de datos, normalización de datos e integración de datos.
- Procesamiento escalable: el software de minería de datos permite un procesamiento escalable, es decir, el software es escalable en función del tamaño de los datos y el número de usuarios.
- Alto rendimiento: el software de minería de datos aumenta las capacidades de rendimiento y crea un entorno que genera resultados rápidamente.
- Detección de anomalías: ayudan a identificar datos inusuales que pueden tener errores o necesitan más investigación.
- Aprendizaje de reglas de asociación: el software de minería de datos utiliza el aprendizaje de reglas de asociación que identifica la relación entre las variables.
- Agrupación: es un proceso de agrupar los datos que son similares de una forma u otra.
- Clasificación: es el proceso de generalizar la estructura conocida y luego aplicarla a nuevos datos.
- Regresión: es la tarea de estimar las relaciones entre conjuntos de datos o datos.
- Resumen de datos: las herramientas de minería de datos son capaces de comprimir o resumir los datos en una representación informativa. Este software proporciona herramientas interactivas de preparación de datos.
Software de minería de datos diferente
A continuación se presentan algunos de los principales software de minería de datos:
1. Minería de datos naranja
Es una herramienta de análisis y visualización de datos de código abierto. En esto, la minería de datos se realiza a través de secuencias de comandos Python y programación visual. Contiene características para análisis de datos y componentes para aprendizaje automático y minería de texto.
2. Entorno de software R
R es un entorno de software libre para computación gráfica y estadística. Puede ejecutarse en varias plataformas UNIX, MacOS y Windows. Es un conjunto de instalaciones de software para cálculo, visualización gráfica y manipulación de datos.
3. Minería de datos Weka
Es una colección de algoritmos de aprendizaje automático para realizar tareas de minería de datos. Los algoritmos se pueden invocar utilizando código Java o se pueden aplicar directamente al conjunto de datos. Está escrito en Java y contiene características como aprendizaje automático, preprocesamiento, minería de datos, agrupamiento, regresión, clasificación, visualización y selección de atributos.
4. Inteligencia de negocios SpagoBI
Es una suite de inteligencia empresarial de código abierto. Ofrece funciones avanzadas de visualización de datos, una amplia gama de funciones analíticas y una capa semántica funcional. Los diversos módulos de la suite SpagoBI son SpagoBI Studio, SpagoBI SDK, SpagoBI Server y SpagoBI Meta.
5. Anaconda
Es una plataforma abierta de ciencia de datos. Es una distribución de alto rendimiento de R y Python. Incluye paquetes de R, Scala y Python para minería de datos, estadísticas, aprendizaje profundo, simulación y optimización, procesamiento de lenguaje natural y análisis de imágenes.
6. Shogun
Es una caja de herramientas gratuita y de código abierto. Tiene varias estructuras de datos y algoritmos para problemas de aprendizaje automático. Su enfoque principal está en máquinas kernel como máquinas de vectores de soporte. Permite al usuario combinar clases de algoritmos, múltiples representaciones de datos y herramientas de uso general fácilmente. Permite la implementación completa de los modelos ocultos de Markov.
7. DataMelt
Es un software para estadísticas, computación numérica, visualización científica y análisis de big data. Es una plataforma computacional. Puede usar diferentes lenguajes de programación en varios sistemas operativos.
8. Kit de herramientas de lenguaje natural
Es una plataforma para implementar programas de Python para trabajar con datos de lenguaje humano. Tiene una interfaz fácil de usar. Proporciona recursos como WordNet y tiene un conjunto de bibliotecas de procesamiento de texto y un foro de discusión. Es útil para estudiantes, ingenieros, investigadores, lingüistas y usuarios de la industria.
9. Apache Mahout
Su objetivo principal es crear un entorno para construir aplicaciones de aprendizaje automático escalables rápidamente. Contiene varios algoritmos para Apache Spark, Scala y Apache Flink. Se implementa en Apache Hadoop y utiliza el paradigma MapReduce.
10. GNU Octave
Representa un lenguaje de alto nivel creado para cálculos numéricos. Funciona en una interfaz de línea de comandos y, por lo tanto, permite a los usuarios resolver problemas lineales y no lineales numéricamente utilizando un lenguaje compatible con Matlab. Ofrece características como herramientas de visualización. Se ejecuta en Windows, macOS, GNU / Linux y BSD.
11. RapidMiner Starter Edition:
Proporciona un entorno integrado para aprendizaje automático, preparación de datos, minería de texto y aprendizaje profundo. Se utiliza para aplicaciones comerciales y comerciales, investigación, capacitación, educación y creación rápida de prototipos. Es compatible con la preparación de datos, la visualización del modelo y la optimización.
12. GraphLab Create
Es una plataforma de aprendizaje automático para crear una aplicación predictiva que incluye limpieza de datos, capacitación del modelo y desarrollo de características. Estas aplicaciones proporcionan predicciones para casos de uso de detección de fraude, análisis de sentimientos y predicción de abandono.
13. Motor de análisis de Lavastorm
Es una solución de descubrimiento de datos visuales que permite integrar diversos datos rápidamente y detectar valores atípicos, anomalías continuamente. Ofrece la capacidad de autoservicio para usuarios comerciales. Proporciona características como transformar, adquirir y combinar datos sin planificación previa y secuencias de comandos.
14. Scikit-learn
Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para la programación de Python. Proporciona diferentes algoritmos de clasificación, agrupación y regresión, incluidos bosques aleatorios, K-means y máquinas de vectores de soporte. Está diseñado para funcionar con bibliotecas de Python como NumPy y SciPy.
Conclusión
Este artículo contiene una breve introducción al software de minería de datos. Este software ayuda a los usuarios a realizar tareas de minería de datos de manera eficiente y rápida. Si una persona quiere desarrollar su carrera en minería de datos, estas herramientas son muy recomendables.
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Esta ha sido una guía para el software de minería de datos. Aquí discutimos los conceptos, características y algunos software diferentes de minería de datos. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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