ホーム テクノロジー データ管理 2023 年の中小企業から大企業向けのベスト データ マイニング ソフトウェア 13 選

データは現代の企業が行う最大の意思決定の核心であり、データ マイニングはそれを支援する効果的な手法です。

すべてのビジネスは膨大な量のデータを扱いますが、データを適切に使用すれば、組織に多くのメリットをもたらすことができます。

ここでデータマイニングが役立ちます。

企業が業務効率を最適化し、コストを削減し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

また、データ マイニング ソフトウェアを使用すると、データ マイニングを効率的に実行できます。これにより、プロセスが加速され、取得したデータの活用に費やす時間を節約できます。

データ マイニングについてさらに詳しく、そして試せる最高のデータ マイニング ソフトウェアについて話しましょう。

データマイニングとは何ですか?

データマイニングとは、データの検索、抽出、評価のプロセスを指します。データは、書道、文学や言語の図、統計などのテキストのグラフィック パターンにすることができます。

データマイニングは、コンピューターサイエンス、言語学、芸術科学、および数理統計の下位分野の計算言語学の分野から生まれました。

コンピュータープログラム、分析、およびデータセットからインテリジェントな手法を使用してデータを抽出し、分析結果を文書化し、有意義な洞察を得ることができるようにこの情報を再構築することを目的としています。

データマイニングには、テキスト分析とは別に、データ管理、データベース管理、データベースエンジニアリングも含まれます。データ管理は、データの前処理、データ モデルの作成、および厳密および非厳密な統計推論によるデータ処理から始まります。

どのように機能するのでしょうか?

データ マイニングには、データを抽出して使用する必要がある理由に関するビジネス要件を理解することから始まる、さまざまなプロセスが含まれます。

このプロセスは、データの前処理、データ マイニング、結果の検証という 3 つの主要なフェーズに分かれています。

データの前処理

実際のマイニングを行う前に、データセットの変動を理解するには、データの前処理が必要です。

データ マイニングによりデータ セット内に存在する有用なパターンを発見できるため、ターゲット データはそのようなパターンを含めるのに十分な大きさである必要があります。さらに、必要な時間枠内でデータをマイニングできるように、このデータ セットは十分に簡潔である必要があります。

したがって、データのマイニングを開始する前に、データ ウェアハウスから入手できる大量のターゲット データ セットを組み立てる必要があります。次に、そのデータをクリーンアップして、不要な綿毛や欠落した情報を除去する必要があります。

データマイニング

ターゲット データを収集した後、データ マイニングの実際のプロセスが開始されます。これには、異常検出、依存関係モデリング、クラスタリング、分類、回帰、要約という 6 つの主要なステップが含まれます。

  • 異常検出:これには、有用な可能性がある不規則なデータセット、またはデータセット内に何らかのエラーが含まれている不規則なデータセットを特定することが含まれます。
  • 依存関係モデリング:この段階では、さまざまな変数間の関係が見つかります。相関ルール学習またはマーケット バスケット分析とも呼ばれます。
  • クラスタリング:データセット内の類似した構造とグループを発見することが含まれます。
  • 分類:これは、特定のパラメーターに基づいてデータを分類することです。
  • 回帰:エラーを最小限に抑えてデータをモデル化できる関数を見つけるために、データ セットまたはデータ間の関係を検出します。
  • 要約:ここでは、データを視覚化し、抽出されたデータをコンパクトでより意味のある表現にするレポートを生成します。

結果の検証

これは、データ マイニングで生成されたパターンを検証するために、収集されたデータから知識を発見する最後のステップです。

データ マイニング アルゴリズムによって発見されたすべてのパターンが有効である必要はありません。したがって、このステップは非常に重要です。これは、発見されたパターンが適用されるテスト データ セットに対して行われます。次に、結果の出力が目的の出力と比較されます。

パターンが望ましい基準を満たしている場合、学習されたパターンが解釈され、意味のある知識に変わります。ただし、基準を満たしていない場合は、前処理およびデータ マイニングの段階で必要な変更を加えて結果を再評価する必要があります。

なぜデータマイニングが必要なのでしょうか?

データ マイニングは、データ分析とビジネス インテリジェンスに役立ち、企業が組織、顧客、競合他社、業界についてより深い知識を得るのに役立ちます。データ マイニングの用途には次のようなものがあります。

  • 販売とマーケティング:企業は、製品やサービスとともに販売およびマーケティング活動を最適化するために、対象顧客に関する情報を収集します。
  • 教育:教育機関はデータマイニングを使用して学生データを抽出し、教育の質を向上させるために使用できます。
  • 不正行為の検出: SaaS 企業、銀行、その他の組織は、データ マイニングを使用してセキュリティ体制の異常を監視し、サイバー攻撃を防ぐことができます。
  • 運用:企業はデータ マイニングを使用して、運用を最適化し、コストを削減し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ここで、最高のデータ マイニング ソフトウェアについて説明しましょう。

ラピッドマイナースタジオ

RapidMiner Studioから完全な自動化と視覚的なワークフロー設計を備えた包括的なデータ マイニング プラットフォームを入手します。ドラッグ アンド ドロップのビジュアル インターフェイスを使用して、予測モデルの作成プロセスを自動化および高速化できます。

あらゆるユースケースで最適なモデルを保証する 1500 を超える関数とアルゴリズムが提供されます。 RapidMiner Studio は、予測メンテナンス、顧客離れ、不正行為検出などのための事前に構築されたテンプレートを提供します。

RapidMiner を使用すると、エンタープライズ データ ウェアハウス、クラウド ストレージ、ソーシャル メディア、ビジネス アプリケーション、データ レイク、データベースへのポイント アンド クリック接続を作成できます。初心者向けに、進むための各ステップで積極的な推奨事項も表​​示されます。

データベース内で ETL とデータ準備を実行して、分析用に最適化されたデータを維持します。ヒストグラム、平行座標、折れ線グラフ、箱ひげ図、散布図などを使用して傾向、分布、パターンを理解し、情報の欠落や外れ値などのデータ品質の問題を迅速に解決します。

RapidMiner Turbo Prep を使用すると、データ準備中の困難な作業を排除し、コードを 1 行も記述することなく、影響力があり価値のある機械学習モデルを迅速に作成できます。生産に入る前に、モデルの実際のパフォーマンスが明らかになります。

さらに、説明しやすく理解しやすいビジュアル データ マイニング ワークフローを作成し、コードを含むモデルとコード ベースのモデルをプラットフォームにデプロイします。

RapidMiner を Python や R などの既存のアプリケーションと統合します。コミュニティによって提供される最新の機能をダウンロードし、その拡張メカニズムを介して新しい機能を追加します。

テラデータ

Teradata Vantageでデータ、洞察、結果を体験してください。これは、エンタープライズ分析のためのすべてを統合する、接続されたマルチクラウド プラットフォームです。

Teradata は、エンタープライズ データ分析エコシステム、予測インテリジェンスを実現し、実用的な答えを提供することで、ビジネスの推進を支援します。現代の企業の要求を満たすハイブリッド アプローチを提供します。

このマルチクラウド プラットフォームは、オンプレミスやパブリック クラウド (Azure、AWS、Google Cloud) など、どこにでも導入できる移植性と柔軟性を提供します。 Teradata の専門家チームは、データを活用してビジネス運営を最適化し、驚くべき価値を達成するのを支援します。

Teradata を使用してリアルタイムでインベントリをクエリし、稼働時間を気にすることなく、すべてが正常に動作していることを確認します。さらに、Teradata Vantage は、次世代ビジネスの構築に役立つ無数のインテリジェンスを提供します。

さらに、多次元のエンタープライズ グレードのスケーラビリティにより、大規模なデータ ワークロードを処理するために次元を拡張できます。人工知能と機械学習を進化させ、より良い結果と品質でモデルを強化します。

ビジネスの主要な目標をサポートできる 100% データを引き出すために、役割ベースの安全なノーコード ソフトウェアをチームに提供します。また、BSON、Avro、CSV、Parquet、XML、JSON などのすべてのデータ形式とタイプもサポートします。

Teradata Vantage では、追加コストが発生しても驚くことはありません。直感的なコンソールを使用すると、リソースの使用状況を簡単に追跡できるため、何に支払っているのかを把握できます。

Oracle データマイナー

Oracle Data Minerを使用すると、企業、データ・アナリスト、データ・サイエンティストは、シンプルなドラッグ・アンド・ドロップのワークフロー・エディタを使用して、データを表示し、データベース内で直接作業できるようになります。

Oracle Data Miner は、ユーザーがデータを探索するために実行するグ​​ラフィカルな分析ワークフローの手順を文書化してキャプチャする、Oracle SQL Developer の拡張機能です。さらに、そのワークフローはシンプルで、分析手法の実行や洞察の共有に役立ちます。

このプラットフォームは、PL/SQL および SQL スクリプトを生成し、企業全体へのモデルのデプロイメントを加速するための API を迅速に提供します。また、機械学習手法を作成、評価、変更、共有、展開するための対話型ワークフロー ツールも入手できます。

さらに、要約統計量、箱ひげ図、散布図、ヒストグラムなどのデータを表示するためのグラフ ノードを取得します。変換、列フィルター、モデル構築ノードなどのさまざまなノードがビジネスの推進に役立ちます。

Oracle Data Miner は、データの移動を排除し、セキュリティを維持することで、モデルの開発とデプロイメントの間の時間を最小限に抑えることができます。また、機械学習アルゴリズムを使用して多様なスキルセットを開発できるようにすることで、チームを強化します。

ナイフ

KNIMEを使用してデータ マイニングを作成および生成し、ビジネスにエンドツーエンドのデータ サイエンス サポートを提供し、生産性を向上させます。

1 つのエンタープライズ グレードのプラットフォームで 2 つの補完的なツールを利用できます。また、商用 KNIME サーバーおよびデータ サイエンス モデルを作成および展開するためのオープンソース プラットフォームである KNIME Analytics も入手できます。

さらに、KNIME はオープンで直観的であり、新しい開発を継続的に統合して、誰もがアクセスできるデータ サイエンス ワークフローを理解して設計できます。 KNIME サーバーは、チームのコラボレーション、管理、導入、自動化に役立ちます。

専門家でない場合は、KNIME から KNIME Web ポータルへのアクセスが提供されます。多くの拡張機能は、さらに何かを実行できるように KNIME 自体によって設計されています。そのコミュニティとパートナーも拡張機能を提供しています。 KNIME はオープンソース プロジェクトと統合されているため、何も不足することはありません。

KNIME 分析プラットフォームは、Amazon AWS および Microsoft Azure で利用できます。 KNIME は、すべてのデータにアクセス、変換、マージし、好みのツールを使用して分析するのに役立ちます。幅広いデータマイニングの実践とデータから収集した有用な洞察によってビジネスをサポートします。

今すぐ KNIME をダウンロードして、最初のワークフローの構築を始めてください。

オレンジ

オープンソースのデータ視覚化と機械学習を提供するOrangeを使用すると、データ マイニングが楽しくなります。データ分析ワークフローを簡単かつ視覚的に作成するための多様なツールボックスを提供します。

単純なデータの視覚化と分析を実行し、箱ひげ図、散布図、統計分布などを調べることができます。Orange を使用すると、階層クラスタリング、ヒートマップ、デシジョン ツリー、線形投影、および MDS をさらに深く使用できます。

Orange は、より優れた属性選択とランキングを使用して、多次元データを 2D 視覚化に変換できます。また、コーディングに時間を浪費するのではなく、データ分析に集中できるグラフィカル ユーザー インターフェイスもあります。

世界中の大学、学校、トレーニング コースで、素晴らしい製品を提供するために Orange が使用されています。視覚的なイラストと、データ マイニングからの概念の実践的なトレーニングをサポートします。トレーニングをさらに改善するためのウィジェットも入手できます。

さらに、さまざまなアドオンを使用して、外部ソースからのデータマイニング、自然処理とテキストマイニングの実行、ネットワーク分析の実行、アイテムセットの推論などを行います。さらに、分子生物学者や生物情報学者は、Orange を使用して、濃縮分析や差次的発現を通じてさまざまな遺伝子をランク付けできます。

SAS

ビジネス向けの堅牢なデータマイニングソフトウェアであるSAS Enterprise Minerを使用して、貴重な洞察を明らかにします。これは、プロセス全体を合理化し、迅速なモデルを開発し、主要な関係を理解するのに役立ちます。

SAS は、より良いモデルを開発するための複数のツールを提供します。自己文書化された対話型のプロセス フロー図を使用すると、データ マイニング プロセス全体をマッピングして、より良い結果を抽出できます。

対象分野の専門家やスキルが限られたビジネスユーザーは、SAS Rapid Predictive Modeler を介して独自のモデルを簡単に生成できます。さまざまなアプローチで作成されたモデルからの評価と予測統計を比較することで、予測精度を高めることもできます。

SAS では、モデルを自動的にデプロイし、すべてのステージのスコアリング コードを生成できるため、手動による書き換えが不要になります。また、扱いやすい GUI、バッチ処理、高度な予測、記述モデリング、高パフォーマンス、オープンソース統合、クラウド展開オプション、スケーラブルな処理なども提供します。

Qlik

Qlik Intelligence Platform は、洞察、データ、アクションの間のギャップを埋めることができます。 AI を活用した、協調的で実用的なリアルタイムのデータと分析の視覚化を実現します。

Qlik は、さまざまな異種メインフレーム、SAP、SaaS、データベース アプリケーションにわたる取り込み、データ レプリケーション、ストリーミングを高速化します。 ETL を自動化し、継続的な更新とともにコード生成を設計できます。

このプラットフォームは、アジャイルなクラウド データ ウェアハウスを提供するためのコスト、リスク、時間の削減に役立ちます。プッシュダウンおよび最新の ELT アプローチを使用して、異種構造のデータを変換、強化、標準化、統合、結合できます。

さらに、Qlik のコード不要のクラウドネイティブ サービスは、Qlik Sense と SaaS アプリケーション間のワークフローを合理化および自動化し、洞察に基づいたアクションを推奨します。また、対話機能を備えた使いやすいダッシュボードと、自由形式の探索と検索の完全なサポートも提供されます。

Qlik は AI を活用して分析全体を支援し、より多くのユーザーがデータから極度の価値を引き出せるようにします。オープン API を利用すると、運用アプリケーションに分析を埋め込んだり、外部アプリケーションを作成したりすることができます。

データの突然の変化を発見した場合は、ただちに関連するアクションを促します。 Qlik は、複数のクラウド オプションを使用してローカル ガバナンスのニーズとデータの場所を保護するための柔軟な展開オプションも提供します。

トガワレのガラガラ

Rattleは、R を使用したデータ サイエンス用のグラフィカル ユーザー インターフェイスです。これは、Microsoft CRAN リポジトリからインストールできる GUI ツールキット、つまり RGtk2 を利用します。

強力なコマンドラインの利用も提供する Rattle ソフトウェアの機能を理解します。それ

  • データの視覚的および統計的な概要を表示します
  • 同じデータをモデリング用に変換します
  • 教師なしおよび教師ありの機械学習モデルを構築します
  • 高性能モデルをグラフィカルに表示
  • 導入用の最新のデータセットをスコアリングします。

すべての対話は R スクリプトとしてキャプチャされ、Rattle インターフェイスを使用して独立して R で再び実行されます。このツールを学習し、それを使用して R のスキル セットを開発することができます。このツールは、強力なオプションを備えた初期モデルを構築する際にさらに役立ちます。

Rattle は無料のオープンソース プラットフォームであり、そのコードは Bitbucket git リポジトリで入手できます。コードを自由にレビューし、目的に合わせて使用​​し、拡張することができます。

ウェカ

Weka は、さまざまな機械学習アルゴリズムを実装し、データを処理し、視覚化するためのツールを提供します。

機械学習手法を現実世界のデータ マイニングの問題に適用できます。簡単な手順に従います。

  • さまざまな無関係なフィールドや null 値が含まれる可能性があるフィールドから生データを取得します。
  • Weka のデータ前処理ツールを使用してデータをクリーンアップします。
  • 機械学習アルゴリズムを適用するために、クリーンアップされたデータをローカル ストレージに保存します。
  • 機械学習のタイプまたはモデルに応じて、分類、クラスター、関連付けなどの利用可能なオプションから選択します。
  • ワークフローを自動化する

Weka が提供するアルゴリズムを自由に選択し、データセットを実行するために必要なパラメーターを設定できます。 Weka から統計出力を取得し、データ検査用の視覚化ツールを使用します。

同じデータセットにさまざまなモデルを適用して、モデルの出力を比較し、必要な最適なものを選択します。

シセンス

API ファーストの分析プラットフォームであるSisense は、必要なときにいつでも、完全にカスタマイズ可能なホワイトラベルの分析を提供します。

データの力を解き放って、昔ながらの働き方を変革し、ビジネスを成長させましょう。オンプレミスとクラウドからデータを解放してデータ分析を行い、より良い結果をもたらします。

ワークフロー内の複数ステップのアクションを自動化し、ワークフローを高速化するカスタム エクスペリエンスを作成できます。 Sisense は、技術パートナーシップを通じて拡張され、スケーラビリティを強化するオープン クラウド プラットフォームを提供します。

さらに、AI を活用した分析をワークフロー、アプリケーション、製品、プロセスに追加して、適切なタイミングで適切な場所でインテリジェンスを体験し、フローの遅さを解消することができます。

スキル レベルを問わず、Sisense を使用すると、誰もが分析を効果的に導入して、より良いビジネス上の意思決定を行うことができます。また、AI を活用した分析で製品を差別化し、消費者に力を与え、新しいストリームを生み出すこともできます。

アイネットソフト

InetSoftの Style Intelligence により、分析が迅速かつ簡単になります。これは、データベースのサイズに関係なくあらゆるソースからデータにアクセスし、小規模なデータ セットを処理して分析をより簡単かつ迅速に行う Web ベースのプラットフォームです。

これは、幅広いデータ キャッシュを検索し、新しい市場調査ツールを入手するために、ビジネスに最適なデータ マイニング ソフトウェアの 1 つです。

Style Intelligence はビッグ データ プロジェクトを処理でき、ビッグ データを促進する MapReduce 原則に基づいた独自のデータ グリッド キャッシュ テクノロジを使用して設計されています。

アパッチの象使い

Apache Mahout は、数学的表現力に優れた Scala DSL および分散線形代数フレームワークであり、データ サイエンティスト、統計学者、数学者がアルゴリズムを実装できるように特別に設計されています。

これは、機械学習アルゴリズムの作成に役立つオープンソースのデータ サイエンス プロジェクトです。さまざまなレベルで多くのことが起こっています。推奨、分類、クラスタリングなどの一般的な学習手法が実装されています。

Apache Mahout のアルゴリズムは Hadoop 上で書かれています。したがって、これはうまく機能し、Hadoop ライブラリを使用してクラウド内で拡張します。データ マイニング タスク用に、すぐに使用できる使いやすいフレームワークを入手できます。また、アプリケーションがビッグデータを迅速かつ効果的に分析できるようになります。

H2O

H2Oを使用して臨床医にインテリジェントな意思決定を直接もたらす Gene Mutation AI を入手してください。これは、病院での新型コロナウイルス感染症関連の入院患者の追跡、管理、予測に役立ちます。

H2O はビジネス内の多くの複雑な問題を解決し、革新的なアイデアを加速して実用的な結果をもたらします。 AI の構築と利用の方法を変革することができ、作業をより迅速かつ簡単にする構築された AI を備えています。

さらに、H2O は速度、透明性、精度を維持するため、制限なくモデルを構築できます。データを監視して現在の決定を下すことで、パフォーマンスに応じてワークフローを合理化します。

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結論

データ マイニングは、意味のある情報を収集し、ビジネスに活用する効果的な方法です。業務とコストを最適化し、より適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

これにより、最高のデータ マイニング ソフトウェアを使用して、ビジネスのための素晴らしい洞察を得ることができます。

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