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빅데이터 분석 프로그램 & 도구 (툴) & 사이트 7가지 모음- 2022년최신
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1 빅데이터 분석 프로그램 FineReport
2빅데이터 분석 프로그램 HADOOP
3빅데이터 분석 프로그램 STORM
4 빅데이터 분석 프로그램 ：R
6빅데이터 분석 사이트 Sisense
7빅데이터 분석 프로그램 Python
마지막
최고의 19가지 무료 데이터 마이닝 도구 – StepsBoard
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26 Best Data Mining Software
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15 가지 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 : 가장 포괄적 인 목록
top 15 best free data mining tools
최고 종합 목록데이터 마이닝 (데이터 모델링 또는 데이터 분석이라고도 함) 소프트웨어 및 응용 프로그램:
데이터 마이닝은 많은 양의 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터를보다 정제되고 실행 가능한 정보로 변환하는 주요 목적을 제공합니다.
이 기술은 특정 알고리즘, 통계 분석, 인공 지능 및 데이터베이스 시스템을 활용합니다. 방대한 데이터 세트에서 정보를 추출하여 향후 사용을 위해 이해할 수있는 구조로 변환하는 것을 목표로합니다.
기본 서비스와 함께 특정 데이터 마이닝 시스템은 데이터웨어 하우징 및 KDD (Knowledge Discovery in Databases) 프로세스를 포함한 고급 기능을 제공합니다.
데이터웨어 하우스 : 관리의 의사 결정을 안내하는 데 사용되는 주제 지향적이고 통합 된 시간에 따른 데이터 모음의 대규모 저장소입니다.
KDD : 대규모 데이터 모음에서 가장 유용한 지식을 발견하는 프로세스입니다.
시장에는 수많은 데이터 마이닝 도구가 있지만 가장 좋은 도구를 선택하는 것은 간단하지 않습니다. 독점 솔루션에 투자하기 전에 여러 요소를 고려해야합니다.
모든 데이터 마이닝 시스템은 서로 다른 방식으로 정보를 처리하므로 의사 결정 프로세스가 훨씬 더 어려워집니다. 이에 대해 사용자를 돕기 위해 고려해야 할 시장의 상위 15 개 데이터 마이닝 도구를 아래에 나열했습니다.
학습 내용 :
간다!
여기서는 무료 및 상용 데이터 모델링 도구 목록을 비교했습니다.
# 1) Xplenty
Xplenty 분석을 위해 데이터를 통합, 처리 및 준비하는 기능이있는 플랫폼을 제공합니다. 기업은 Xplenty의 도움으로 빅 데이터가 제공하는 기회를 최대한 활용할 수 있으며 관련 인력, 하드웨어 및 소프트웨어에 투자하지 않고도이를 활용할 수 있습니다. 데이터 파이프 라인을 구축하기위한 완전한 툴킷입니다.
풍부한 표현 언어를 통해 복잡한 데이터 준비 기능을 구현할 수 있습니다. ETL, ELT 또는 복제 솔루션을 구현하기위한 직관적 인 인터페이스가 있습니다. 워크 플로 엔진을 통해 파이프 라인을 오케스트레이션하고 예약 할 수 있습니다.
Xplenty는 모두를위한 데이터 통합 플랫폼입니다. 코드 없음 및 낮은 코드 옵션을 제공합니다.
API 구성 요소는 고급 사용자 지정 및 유연성을 제공합니다.
데이터베이스와 데이터웨어 하우스간에 데이터를 전송하고 변환하는 기능이 있습니다.
이메일, 채팅, 전화 및 온라인 회의를 통해 지원을 제공합니다.
유효성: 라이센스가있는 도구.
# 2) 래피드 마이너
유효성: 오픈 소스
Rapid Miner는 Rapid Miner와 같은 이름으로 회사에서 개발 한 최고의 예측 분석 시스템 중 하나입니다. JAVA 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 머신 러닝 및 예측 분석을위한 통합 환경을 제공합니다.
이 도구는 비즈니스 애플리케이션, 상업용 애플리케이션, 교육, 교육, 연구, 애플리케이션 개발, 기계 학습을 포함하여 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.
Rapid Miner는 서버를 온 프레미스 및 퍼블릭 / 프라이빗 클라우드 인프라로 제공합니다. 클라이언트 / 서버 모델을 기반으로합니다. Rapid Miner는 템플릿 기반 프레임 워크와 함께 제공되어 오류 수를 줄이고 신속하게 전달할 수 있습니다 (수동 코드 작성 프로세스에서 매우 일반적으로 예상 됨).
Rapid Miner는 3 개의 모듈로 구성됩니다.
Rapid Miner Studio :이 모듈은 워크 플로 디자인, 프로토 타이핑, 검증 등을위한 것입니다. Rapid Miner Server : 스튜디오에서 생성 된 예측 데이터 모델 운영 Rapid Miner Radoop : Hadoop 클러스터에서 직접 프로세스를 실행하여 예측 분석을 단순화합니다.
딸깍 하는 소리 RapidMiner 공식 웹 사이트.
# 3) 오렌지
유효성: 오픈 소스
Orange는 기계 학습 및 데이터 마이닝을위한 완벽한 소프트웨어 제품군입니다. 데이터 시각화를 가장 잘 지원하며 구성 요소 기반 소프트웨어입니다. 파이썬 컴퓨팅 언어로 작성되었습니다.
구성 요소 기반 소프트웨어이므로 주황색의 구성 요소를 ‘위젯’이라고합니다. 이러한 위젯은 데이터 시각화 및 사전 처리에서 알고리즘 평가 및 예측 모델링에 이르기까지 다양합니다.
위젯은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.
데이터 테이블 표시 및 기능 선택 허용
데이터 읽기
예측 자 훈련 및 학습 알고리즘 비교
데이터 요소 시각화 등
또한 Orange는 지루한 분석 도구에보다 인터랙티브하고 재미있는 분위기를 제공합니다. 운영하는 것은 매우 흥미 롭습니다.
Orange로 들어오는 데이터는 원하는 패턴으로 빠르게 포맷되며 위젯을 이동 / 뒤집기 만하면 필요한 위치로 쉽게 이동할 수 있습니다. 사용자는 Orange에 매우 매료됩니다. Orange를 사용하면 데이터를 빠르게 비교 및 분석하여 짧은 시간에 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 주황색 공식 웹 사이트.
# 4) 세트
유효성: 자유 소프트웨어
Waikato Environment라고도하는 기계 학습 소프트웨어는 와이 카토 대학교 뉴질랜드에서. 데이터 분석 및 예측 모델링에 가장 적합합니다. 여기에는 기계 학습을 지원하는 알고리즘 및 시각화 도구가 포함되어 있습니다.
Weka에는 모든 기능에 쉽게 액세스 할 수있는 GUI가 있습니다. JAVA 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.
Weka는 데이터 마이닝, 처리, 시각화, 회귀 등의 주요 데이터 마이닝 작업을 지원합니다. 데이터가 플랫 파일 형태로 제공된다는 가정하에 작동합니다.
Weka는 데이터베이스 연결을 통해 SQL 데이터베이스에 대한 액세스를 제공 할 수 있으며 쿼리에서 반환 된 데이터 / 결과를 추가로 처리 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 WEKA 공식 웹 사이트.
# 5) KNIME
유효성: 오픈 소스
KNIME은 KNIME.com AG에서 개발 한 데이터 분석 및보고를위한 최고의 통합 플랫폼입니다. 모듈 식 데이터 파이프 라인의 개념으로 작동합니다. KNIME은 함께 내장 된 다양한 기계 학습 및 데이터 마이닝 구성 요소로 구성됩니다.
KNIME은 제약 연구에 널리 사용되었습니다. 또한 고객 데이터 분석, 재무 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 탁월한 성능을 발휘합니다.
KNIME에는 빠른 배포 및 확장 효율성과 같은 몇 가지 뛰어난 기능이 있습니다. 사용자는 훨씬 짧은 시간에 KNIME에 익숙해지고 순진한 사용자도 예측 분석에 액세스 할 수 있습니다. KNIME은 분석 및 시각화를 위해 데이터를 사전 처리하기 위해 노드 어셈블리를 활용합니다.
딸깍 하는 소리 KNIME 공식 웹 사이트.
# 6)시 센스
유효성: 라이선스
Sisense는 조직 내보고 목적과 관련하여 매우 유용하고 가장 적합한 BI 소프트웨어입니다. ‘Sisense’라는 이름의 회사에서 개발 한 것입니다. 소규모 / 대규모 조직의 데이터를 처리하고 처리 할 수있는 뛰어난 기능이 있습니다.
다양한 소스의 데이터를 결합하여 공통 리포지토리를 구축하고,보고를 위해 부서간에 공유되는 풍부한 보고서를 생성하도록 데이터를 구체화 할 수 있습니다.
Sisense는 2016 년 최고의 BI 소프트웨어로 상을 받았으며 여전히 좋은 위치를 유지하고 있습니다.
Sisense는 매우 시각적 인 보고서를 생성합니다. 기술적이지 않은 사용자를 위해 특별히 설계되었습니다. 드래그 앤 드롭 기능과 위젯을 허용합니다.
조직의 목적에 따라 파이 차트, 라인 차트, 막대 그래프 등의 형태로 보고서를 생성하기 위해 다양한 위젯을 선택할 수 있습니다. 보고서를 클릭하여 세부 정보와 포괄적 인 데이터를 확인하여 추가 드릴 다운 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 Sisense 공식 웹 사이트.
유효성: 라이선스
SSDT는 Visual Studio IDE에서 데이터베이스 개발의 모든 단계를 확장하는 보편적 인 선언적 모델입니다. BIDS는 데이터 분석을 수행하고 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 제공하기 위해 Microsoft에서 개발 한 이전 환경이었습니다. 개발자는 SQL의 설계 기능인 SSDT 트랜잭션을 사용하여 데이터베이스를 구축, 유지, 디버그 및 리팩토링합니다.
사용자는 데이터베이스로 직접 작업하거나 연결된 데이터베이스로 직접 작업 할 수 있으므로 온 프레미스 또는 오프 프레미스 시설을 제공 할 수 있습니다.
사용자는 IntelliSense, 코드 탐색 도구 및 C #, Visual Basic 등을 통한 프로그래밍 지원과 같은 데이터베이스 개발을 위해 Visual Studio 도구를 사용할 수 있습니다. SSDT는 테이블 디자이너 직접 데이터베이스 및 연결된 데이터베이스에서 새 테이블을 생성하고 테이블을 편집합니다.
Visual Studio2010과 호환되지 않는 BIDS를 기반으로 SSDT BI가 등장하고 BIDS를 대체했습니다.
딸깍 하는 소리 SSDT 공식 웹 사이트.
# 8) Apache Mahout
유효성: 오픈 소스
Apache Mahout은 아파치 재단 기계 학습 알고리즘을 만드는 주요 목적을 제공합니다. 주로 데이터 클러스터링, 분류 및 협업 필터링에 중점을 둡니다.
Mahout은 JAVA로 작성되었으며 선형 대수 및 통계와 같은 수학적 연산을 수행하는 JAVA 라이브러리를 포함합니다. Mahout은 Apache Mahout 내부에 구현 된 알고리즘이 지속적으로 성장함에 따라 지속적으로 성장하고 있습니다. Mahout의 알고리즘은 매핑 / 축소 템플릿을 통해 Hadoop보다 높은 수준을 구현했습니다.
키업을 위해 Mahout에는 다음과 같은 주요 기능이 있습니다.
확장 가능한 프로그래밍 환경
미리 만들어진 알고리즘
수학 실험 환경
성능 향상을위한 GPU 컴퓨팅.
딸깍 하는 소리 코끼리 부리는 사람 공식 웹 사이트.
# 9) Oracle 데이터 마이닝
유효성: 독점 라이선스
Oracle Advance Analytics의 구성 요소 인 Oracle 데이터 마이닝 소프트웨어는 분석가가 통찰력을 분석하고, 더 나은 예측을하고, 최고의 고객을 대상으로하고, 교차 판매 기회를 식별하고, 사기를 감지 할 수 있도록 데이터 분류, 예측, 회귀 및 전문 분석을위한 우수한 데이터 마이닝 알고리즘을 제공합니다.
ODM 내부에서 설계된 알고리즘은 Oracle 데이터베이스의 잠재적 인 장점을 활용합니다. SQL의 데이터 마이닝 기능은 데이터베이스 테이블, 뷰 및 스키마에서 데이터를 추출 할 수 있습니다.
Oracle 데이터 마이너의 GUI는 Oracle SQL Developer의 확장 버전입니다. 데이터베이스 내부의 데이터를 직접 ‘드래그 앤 드롭’하는 기능을 사용자에게 제공하여 더 나은 통찰력을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 Oracle 데이터 마이닝 공식 웹 사이트.
# 10) 딸랑이
유효성: 오픈 소스
Rattle은 R 통계 프로그래밍 언어를 사용하는 GUI 기반 데이터 마이닝 도구입니다. Rattle은 상당한 데이터 마이닝 기능을 제공하여 R의 통계적 힘을 노출합니다. Rattle에는 광범위하고 잘 개발 된 UI가 있지만 GUI에서 발생하는 모든 활동에 대해 중복 코드를 생성하는 내장 로그 코드 탭이 있습니다.
Rattle에 의해 생성 된 데이터 세트를보고 편집 할 수 있습니다. Rattle은 코드를 검토하고 다양한 용도로 사용하며 제한없이 코드를 확장 할 수있는 추가 기능을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 딸랑이 공식 웹 사이트.
# 11) DataMelt
유효성: 오픈 소스
DMelt라고도하는 DataMelt는 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 대화 형 프레임 워크를 제공하는 계산 및 시각화 환경입니다. 주로 엔지니어, 과학자 및 학생을 위해 설계되었습니다.
DMelt는 JAVA로 작성되었으며 다중 플랫폼 유틸리티입니다. JVM (Java Virtual Machine)과 호환되는 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다.
과학 및 수학 라이브러리가 포함되어 있습니다.
과학 도서관 : 2D / 3D 플롯을 그립니다.
수학 라이브러리 : 난수, 곡선 피팅, 알고리즘 등을 생성합니다.
DataMelt는 대용량 데이터 분석, 데이터 마이닝 및 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 금융 시장, 자연 과학 및 공학 분석에 널리 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 DataMelt 공식 웹 사이트.
# 12) IBM Cognos
유효성: 독점 라이선스
IBM Cognos BI는보고 및 데이터 분석, 점수 카드 등을 위해 IBM이 소유 한 인텔리전스 제품군입니다. 특정 조직 요구 사항을 충족하는 하위 구성 요소 인 Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event studio 및 Workspace Advance로 구성됩니다.
IBM Cognos Connection : 점수 판 / 보고서에서 데이터를 수집하고 요약하는 웹 포털입니다.
점수 판 / 보고서에서 데이터를 수집하고 요약하는 웹 포털입니다. Query Studio : 데이터 형식화 및 다이어그램 생성을위한 쿼리가 포함되어 있습니다.
데이터 형식화 및 다이어그램 생성을위한 쿼리가 포함되어 있습니다. Report Studio : 관리 보고서를 생성합니다.
관리 보고서를 생성합니다. 분석 스튜디오 : 대용량 데이터를 처리하려면 추세를 이해하고 식별하십시오.
대용량 데이터를 처리하려면 추세를 이해하고 식별하십시오. 이벤트 스튜디오 : 이벤트와 동기화를 유지하는 알림 모듈입니다.
이벤트와 동기화를 유지하는 알림 모듈입니다. 고급 작업 공간 : 사용자 친화적 인 인터페이스로 개인화되고 사용자 친화적 인 문서를 만들 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 Cognos 공식 웹 사이트.
# 13) IBM SPSS 모델러
유효성: 독점 라이선스
IBM SPSS는 IBM 데이터 마이닝 및 텍스트 분석에 사용되어 예측 모델을 구축합니다. 원래 SPSS Inc.에서 생산했으며 나중에 IBM이 인수했습니다.
SPSS Modeler에는 사용자가 프로그래밍없이 데이터 마이닝 알고리즘으로 작업 할 수있는 시각적 인터페이스가 있습니다. 데이터 변환 중에 직면하는 불필요한 복잡성을 제거하고 예측 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다.
IBM SPSS는 기능에 따라 두 가지 에디션으로 제공됩니다.
IBM SPSS Modeler Professional
IBM SPSS Modeler Premium- 텍스트 분석, 엔티티 분석 등의 추가 기능이 포함되어 있습니다.
딸깍 하는 소리 SPSS 모델러 공식 웹 사이트.
# 14) SAS 데이터 마이닝
유효성: 독점 라이선스
통계 분석 시스템 (SAS)은 분석 및 데이터 관리를 위해 개발 된 SAS Institute의 제품입니다. SAS는 데이터를 마이닝, 변경, 다양한 소스의 데이터를 관리하고 통계 분석을 수행 할 수 있습니다. 비 기술적 사용자를위한 그래픽 UI를 제공합니다.
SAS 데이터 마이너는 사용자가 빅 데이터를 분석하고 정확한 통찰력을 도출하여시기 적절한 결정을 내릴 수 있도록합니다. SAS는 확장 성이 뛰어난 분산 메모리 처리 아키텍처를 가지고 있습니다. 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝 및 최적화에 적합합니다.
딸깍 하는 소리 SAS 공식 웹 사이트.
# 15) Teradata
유효성: 라이선스
Teradata는 종종 Teradata 데이터베이스라고합니다. 데이터 마이닝 소프트웨어와 함께 데이터 관리 도구가 포함 된 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스입니다. 비즈니스 분석에 사용할 수 있습니다.
Teradata는 판매, 제품 배치, 고객 선호도와 같은 회사 데이터에 대한 통찰력을 갖는 데 사용됩니다. 또한 ‘핫’데이터와 ‘콜드’데이터를 구분할 수 있습니다. 즉, 덜 자주 사용되는 데이터를 느린 스토리지 섹션에 저장합니다.
Teradata는 서버 노드에 자체 메모리 및 처리 능력이 있으므로 ‘무 공유’아키텍처에서 작동합니다.
딸깍 하는 소리 Teradata 공식 웹 사이트.
# 16) 보드
유효성: 독점 라이선스
보드는 종종 보드 툴킷이라고합니다. 비즈니스 인텔리전스, 분석 및 기업 성과 관리를위한 소프트웨어입니다. 의사 결정을 개선하려는 회사에 가장 적합한 도구입니다. Board는 모든 소스에서 데이터를 수집하고 데이터를 간소화하여 선호하는 형식으로 보고서를 생성합니다.
Board는 업계의 모든 BI 소프트웨어 중에서 가장 매력적이고 포괄적 인 인터페이스를 가지고 있습니다. Board는 다차원 분석을 수행하고, 워크 플로우를 제어하고, 성과 계획을 추적 할 수있는 기능을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 판 공식 웹 사이트.
# 17) 던다스 BI
유효성: 라이선스
Dundas는 또 다른 훌륭한 대시 보드,보고 및 데이터 분석 도구입니다. Dundas는 빠른 통합 및 빠른 통찰력으로 매우 안정적입니다. 매력적인 테이블, 차트 및 그래프로 무제한 데이터 변환 패턴을 제공합니다.
Dundas BI는 문서의 빈틈없는 보호를 통해 여러 장치에서 데이터 접근성의 환상적인 기능을 제공합니다.
Dundas BI는 사용자가 쉽게 처리 할 수 있도록 데이터를 특정 방식으로 잘 정의 된 구조에 저장합니다. 다차원 분석을 용이하게하고 업무상 중요한 문제에 초점을 맞춘 관계형 방법으로 구성됩니다. 신뢰할 수있는 보고서를 생성하므로 비용이 절감되고 다른 추가 소프트웨어가 필요하지 않습니다.
딸깍 하는 소리 던다스 BI 공식 웹 사이트.
위에서 언급 한 상위 15 개 도구 외에도 상위 목록에 매우 근접한 다른 도구는 거의 없으며 상위 15 개와 함께 언급 될 상위 후보입니다.
# 18) Intetsoft
Intetsoft는 데이터 보고서 /보기의 반복적 인 개발을 제공하고 완벽한 픽셀 보고서를 생성하는 분석 대시 보드 및보고 도구입니다.
딸깍 하는 소리 IntetSoft 공식 웹 사이트.
# 19) 언어
KEEL은 진화 학습 기반 지식 추출을 의미합니다. 다양한 데이터 검색 작업을 수행하는 JAVA 도구입니다. GUI 기반입니다.
딸깍 하는 소리 언어 공식 웹 사이트.
# 20) R 데이터 마이닝
R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 수행하는 무료 소프트웨어 환경입니다. 학계, 연구, 엔지니어링 및 산업 응용 분야에서 널리 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 R 데이터 마이닝 공식 웹 사이트.
# 21) H2O
H2O는 빅 데이터 분석을 수행하는 또 다른 훌륭한 오픈 소스 소프트웨어입니다. 클라우드 컴퓨팅 애플리케이션 시스템에 보관 된 데이터에 대한 데이터 분석을 수행하는 데 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 H2O 공식 웹 사이트.
# 22) Qlik Sense
Qlik Sense는 사용자를 매료시키는 멋진 인터페이스를 갖춘 BI 시스템입니다. 여기에는 고급 기능도 통합되어 있습니다. 여러 데이터 소스를 결합하고 분석을 수행하여 데이터 통합을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 클릭 감지 공식 웹 사이트.
# 23) 출생
Birst는 정보에 입각 한 의사 결정에 참여하는 여러 팀을 연결하는 웹 기반 BI 솔루션입니다. 분산 된 사용자에게 데이터 거버넌스의 위험없이 데이터 모델을 확장 할 수있는 중앙 집중식 환경을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 출생 공식 웹 사이트.
# 24) 엘키
알고리즘 연구 및 클러스터 분석에 초점을 맞춘 오픈 소스 소프트웨어입니다. ELKI는 JAVA로 작성되었습니다. 쉽게 평가할 수 있도록 방대한 알고리즘 모음을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 ELKI 공식 웹 사이트.
# 25) SPMF
패턴 마이닝에 특화된 SPMF는 오픈 소스 데이터 마이닝 라이브러리입니다. JAVA로 작성되었습니다.
다른 Java 소프트웨어와 쉽게 통합되는 데이터 마이닝 알고리즘이 포함되어 있습니다.
딸깍 하는 소리 SPMF 공식 웹 사이트.
# 26) GraphLab
GraphLab은 C ++로 작성된 고성능 그래프 기반 계산 소프트웨어입니다. 광범위한 데이터 마이닝 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
딸깍 하는 소리 GraphLab 공식 웹 사이트.
# 27) 망치
Mallet은 자연어 처리, 클러스터 분석, 분류 및 데이터 추출에 적합한 도구입니다. JAVA 기반 오픈 소스 소프트웨어입니다.
딸깍 하는 소리 망치 공식 웹 사이트.
# 28) 알테 릭스
Alteryx는 데이터를 수집, 정제 및 분석하는 플랫폼입니다. 분석 워크 플로우를 구축하기위한 끌어서 놓기 도구를 제공합니다.
딸깍 하는 소리 Alteryx 공식 웹 사이트.
# 29) Mlpy
Mlpy는 기계 학습 파이썬을 의미합니다. 문제에 대한 광범위한 기계 학습 방법을 제공하고 합리적인 솔루션을 찾는 것을 목표로합니다. 다중 플랫폼 및 오픈 소스 소프트웨어입니다. Python과 함께 작동합니다.
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결론
구매할 데이터 마이닝 도구에 대한 최종 결정을 내리기 전에 사용자는 비즈니스 요구 사항을 조사해야합니다. 도구가 고객 행동을 충족합니까?
효율성 향상에 기여합니까? 시스템 및 관리와 일치합니까? 이전에 경험하지 못했던 부가 가치를 가져올까요? 그것은 잘 고려되어야하며 이러한 모든 질문에 대한 적절한 답을 찾은 후에는 사용자가 결정을 계속해야합니다.
우리가 좋아하는 도구를 놓쳤다 고 생각하십니까?
빅데이터 분석 프로그램 & 도구 7가지 모음 – 2022년
방대한 데이터로부터 유용한 정보를 찾아내 합리적인 의사결정을 내리기 위해 빅데이터 분석이 현대 기업의 경영에 필수적인 일환이 되고 있습니다. 경제산업성에서도 ‘2025년의 벼랑’을 넘기 위해서는 데이터분석 및 활용을 촉진하는 건 필요합니다. 빅데이터 분석 프로그램 은 앞으로 더 널리 응용될 것입니다.
데이터 자체의 가치는 낮는데 정보화로 데이터의 가치를 높일 수 있습니다. 그러나, 「 빅데이터 분석 프로그램을 어떻게 선택하는지 알고 계신나요? 」
본 포스트에서는 빅데이터 분석 도구 & 빅데이터 분석 사이트의 장점과 단점 등을 기준으로 어떤 목적의 사용자에게 가장 적합할지 추천 할 예정입니다. 빅데이터 분석 프로그램 에 대해 관심있으신 분께 많은 도움 되기를 바랍니다!
1. 빅데이터 분석 프로그램 : FineReport
파인리포트(FineReport)는 대시보드 리포팅 툴로서 풍부한 시각화 기능과 간단한 조작성을 가지고 있습니다. low-coding 기반으로 복잡한 보고서, 대시보드, 데이터 마이닝, 출력 인쇄, 데이터 입력, 권한 관리, 모바일 단말 등을 실현할 수 있습니다.
FineReport는 데이터 조합과 데이터 입력 기능을 통해 데이터 분산 문제 및 데이터 추가 수요를 해결하고 데이터 통합, 대시보드 보고서 전시, 자료를 분석하여 시각화까지 복잡한 리포트 수요를 충족시킵니다.
빅데이터 분석 프로그램인 FineReport의 정점:
엑셀과 유사한 디자이너 인터페이스를 제공하고 있어, 비(非)개발자인 사용자들에게는 가장 유리한 툴입니다. 간단한 드래그 앤 드랍으로 손쉽게 실시간 보고서를 개발할 수 있습니다. 동시에 2차 개발 필요없이 pc단에서 보고서를 작성하면 바로 pc단에 보여줍니다. 광법위한 데이터소스, 데이터베이스를 지원합니다. Excel 파일, TXT 파일, XML 파일 등도 지원합니다. 데이터 입력 기능은 손쉽게 온라인 폼(form)을 생성하여 데이터베이스로 데이터를 피드백할 수 있도록 지원합니다. 리포트를 메일, Line, 메시지를 통해 전달할 수 있습니다. 내장된 50여종 시각화 차트는 다양한 시각화 니즈를 충족시킵니다.
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FineReport는 개인사용자에게 무료 체험판을 제공합니다. 기업용으로는 가격문의나 데모시연 서비스를 요청하여 자세한 내용을 알아보세요.
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현재 파인리포트(FineReport)는 기간과 기능의 제한이 없는 개인 사용자용 라이선스를 공식홈페이지에서 무료로 배포하고 있습니다.
2.빅데이터 분석 프로그램: HADOOP
Hadoop이 없다면 빅데이터 분석은 완전하지 못할 것이라고 해도 과언이 아닙니다. Hadoop는 오폰 소스 빅데이터 분석 툴로써 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있는 대용량 스토리지를 제공합니다. 수많은 작업을 처리할 수 있는 놀라운 처리 능력과 기능을 갖춘 Hadoop은 하드웨어 장애에 대해 숙고할 수 없습니다. 빅데이터 분석 사이트인 Hadoop과 함께 작업하려면 Java를 알아야 할 것입니다.
빅데이터 분석 툴 HADOOP 장점:
Hadoop의 핵심 강점은 동일한 파일 시스템에서 비디오, 이미지, JSON, XML 및 일반 텍스트와 같은 모든 유형의 데이터를 저장할 수있는 HDFS (Hadoop 분산 파일 시스템)입니다. 데이터 분석 툴로써 연구 개발에 매우 유용합니다. 간편한 데이터 액세스/ 데이터 통합을 제공합니다. 뛰어난 확장성
빅데이터 분석 사이트 HADOOP 단점:
데이터 중복은 종종 디스크 공간 문제를 발생할 수 있습니다. I / O 작업은 더 나은 성능을 위해 최적화되었을 수 있습니다.
3.빅데이터 분석 프로그램 : STORM
스톰(Storm)은 Apache의 크로스 플랫폼 및 오픈 소스 빅 데이터 분석 프로그램 입니다. Java와 Clojure로 작성된 Backtype과 Twitter는 이 빅데이터 분석 사이트의 개발자입니다. 야후(Yahoo), 알리바바(Alibaba), 웨더 채널과 같은 회사는 스톰의 사용자가 되어 있습니다.
빅데이터 분석 프로그램 Storm의 장점:
실시간 분석, 로깅, ETL(Extract Transform Load), 연속 연산, 분산 RPC, 머신 러닝 등 많은 응용 프로그램이 있습니다. 뛰어난 민첩성, 신뢰성 및 확장성.
빅데이터 분석 사이트 Storm의 단점:
사용방법이 어렵습니다. 디버깅(debugging) 복잡성이 있습니다.
4. 빅데이터 분석 프로그램 ：R
빅데이터 분석 도구인 R은 가장 포괄적 인 통계 분석 패키지 중 하나입니다. 오픈 소스, 무료, 다중 패러다임 및 동적 소프트웨어 환경입니다. C, Fortran 및 R 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.
통계 학자와 데이터 마이너가 널리 사용합니다. 사용 사례에는 데이터 분석, 데이터 조작, 계산 및 그래픽 표시가 포함됩니다.
빅데이터 분석 프로그램 R의 장점 :
R의 가장 큰 장점은 패키지 생태계의 광대 함입니다.
타의 추종을 불허하는 그래픽 및 차트 이점.
빅데이터 분석 도구 R의 단점 :
단점으로는 메모리 관리, 속도 및 보안이 있습니다.
5. 빅데이터 분석 도구 : Zoho Analytics
Zoho 빅데이터 분석은 엑셀 빅데이터분석 도구에 따라 사용 편의성(특히 핵심 속성)에 초점을 맞추는 셀프 서비스 빅데이터 분석 도구입니다. 즉, 사용자가 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 IT 직원이나 전문 데이터 과학자의 도움이 필요하지 않습니다. 특히 Zoho 데이터 소프트웨어는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 함께 기존의 스프레드시트 스타일의 인터페이스를 갖추고 있습니다.
Zoho Analytics는 오늘날의 다양한 데이터 소스를 인식하여 광범위한 데이터 리포지토리에 연결할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 로컬, 클라우드 드라이브에 저장된 파일, 많은 주요 비즈니스 애플리케이션, 데이터베이스, 그리고 회사의 자체 맞춤형 애플리케이션까지 포함됩니다. 쿼리 후 차트, 표 보기, 표준 대시보드 및 KPI 시각화에서 결과를 볼 수 있습니다.
또한 빅데이터 분석 사이트로써 Zoho가 사용 편의성 확보에 중점을 둔 것과 일치합니다. 데이터 레벨에 대한 액세스는 일련의 권한 수준을 통해 제어할 수 있습니다. 즉, C 제품군의 데이터 전문가에서 실행 중인 데이터 분석 추세선이 필요한 영업 사원에 이르기까지 플랫폼에 광범위하게 액세스할 수 있습니다. 마찬가지로, 빅데이터 분석 도구인 Zoho Analytics는 사용자가 앱에서 댓글 위협을 생성하여 직원과 팀 간의 협업을 촉진할 수 있도록 지원합니다. Zoho는 모든 수준의 직원에게 편리하고 액세스 가능한 데이터 분석 통찰력을 제공해야 하는 기업에게 적합합니다.
6.빅데이터 분석 사이트 : Sisense
빅데이터 저장소를 분석에 신속하게 사용할 수 있는 상태로 만드는 것은 Sisense가 플랫폼으로 해결하는 데 도움이 되는 중요한 과제입니다.
빅 데이터를 보다 쉽게 분석할 수 있도록 지원하겠다는 약속은 Sisense의 강점 영역이자 핵심 차별화 요소이며, 사용자가 데이터를 모델링하기 쉽게 만드는 것을 목표로 하는 빅 데이터 준비 기능을 갖추고 있습니다.
빅데이터 분석 사이트로써 Sisense는 빠른 구현 시간과 견고한 고객 지원을 원하는 대규모 조직에 적합한 선택입니다. 시스템 대시보드를 통한 데이터 시각화는 사용자가 사용하기 쉽고 필요한 결과를 얻기 위한 시간 절약으로 보는 경우가 많습니다. 대시보드에 액세스하고 데이터를 공유하는 것은 모바일 및 웹 옵션뿐 아니라 다양한 유형의 보고서를 쉽게 생성할 수 있는 기능을 갖춘 플랫폼의 또 다른 핵심 요소입니다.
데이터 분석 툴로써 Sisense는 사내 플랫폼뿐만 아니라 클라우드 기반 서비스도 제공합니다.
7.빅데이터 분석 프로그램 : Python
Python은 빅데이터 분석이나 기계학습 분야에서 가장 많이 쓰이는 언어이고 matplotlib 등의 차트 라이브러리도 풍부합니다.
matplotlib는 Python에서 그래프를 만들 때 사용되는 표준 라이브러리입니다. 2차원의 그래프 뿐만 아니라, 3차원으로도 표시할 수 있습니다.간단한 애니메이션이나 인터랙티브한 그래프를 만드는 것도 가능합니다.
빅데이터 분석 도구를 선택하는 원칙:
1- 분석 능력
예측 마이닝, 의사 결정 트리, 시계열, 신경망, 경로 분석, 시장 바구니 분석 및 링크 분석을 포함한 다양한 유형의 분석을 위한 다양한 유형의 분석 기능이 있습니다.
2- 데이터 통합 관리 능력
다른 형태의 맞춤형 분석을 하기 위해서 조직이나 기업에서는 별도 통계 도구와 프로그래밍 언어(예:R)가 필요합니다.
3- 데이터 가져오기 및 내보내기
다양한 툴에서 데이터를 가져오거나 내보내는 것이 중요한 기능이며, 빅데이터 분석 툴을 빅 데이터 저장소에 연결하는 것이 얼마나 어려운(또는 쉬운)지를 이해하는 것이 핵심 고려 사항입니다.
마지막
경제산업성에서도 ‘2025년의 벼랑’을 넘기 위해서는 데이터 분석 및 활용을 촉진하는 건 필요합니다. 빅테이터 분석 프로그램 은 앞으로 더 널리 응용될 것입니다.데이터 자체의 가치는 낮는데 정보화로 데이터의 가치를 높일 수 있습니다.
빅데이터의 등장으로 기업에는 많은 정보가 모여지고 데이터 량이 증가하고 있습니다. 시장과 경영상황을 정확하게 파악하기 위해서 빅데이터 분석과 활용은 중요하다 라는 거죠. 기업이 「데이터 Driven」을 진행시키는 데 빅데이터 분석 툴은 가장 강력한 파워를 제공하고 있습니다. 특히 흩어져 있는 데이터를 한 곳에 모여서 시각화하는 것으로 새로운 과제 발견을 돕는 BI솔수션도 마찬가지입니다.
빅데이터 분석 프로그램 을 도입하기 전에 , 목적, 기능, 보안, 비용성능 등을 잘 고민해야 할 것입니다. FineReport는 개인 사용자에게 무료 체험판을 제공하고 있으며 기업의 데이터 활용할 수 있도록 도와 드립니다. 기업이 빅데이터 분석 툴을 도입하기 전에 천천히 기능을 검토하여 주시면 도움이 될 것입니다.
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최고의 19가지 무료 데이터 마이닝 도구
오늘날의 세상에서 데이터는 돈이라는 말이 옳습니다. 앱 기반 세상으로의 전환과 함께 데이터의 기하급수적인 성장이 옵니다. 그러나 대부분의 데이터는 비정형이므로 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이해하고 사용 가능한 형태로 변환하는 프로세스와 방법이 필요합니다.
데이터 마이닝 또는 Knowledge Discovery in Databases 인공 지능, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 프로세스입니다.
무료 데이터 마이닝 도구는 Knime 및 Orange와 같은 완전한 모델 개발 환경에서 Java, C++ 및 대부분 Python으로 작성된 다양한 라이브러리에 이르기까지 다양합니다. 일반적으로 데이터 마이닝과 관련된 4가지 종류의 작업이 있습니다.
분류: 새로운 데이터에 적용하기 위해 익숙한 구조를 일반화하는 작업 클러스터링: 데이터에서 언급된 구조를 사용하지 않고 어떤 식으로든 동일한 데이터에서 그룹 및 구조를 찾는 작업. 연관 규칙 학습: 변수 간의 관계를 찾습니다. 회귀: 가장 작은 오류로 데이터를 모델링하는 함수를 찾는 것을 목표로 합니다.
데이터 마이닝을 위한 무료 소프트웨어 도구 아래 나열 –
2018년 최고의 무료 데이터 마이닝 도구 목록:-
1. 래피드 마이너 –
이전에 YALE(Yet another Learning Environment)로 불렸던 Rapid Miner는 연구 및 실제 데이터 마이닝 작업 모두에 활용되는 기계 학습 및 데이터 마이닝 실험을 위한 환경입니다. 의심할 여지 없이 데이터 마이닝을 위한 세계 최고의 오픈 소스 시스템입니다. Java 프로그래밍 언어로 작성된 이 도구는 템플릿 기반 프레임워크를 통해 고급 분석을 제공합니다.
이를 통해 실험은 XML 파일에 자세히 설명되어 있고 Rapid Miner의 그래픽 사용자 인터페이스로 만들어진 무수히 많은 중첩 가능한 연산자로 구성할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 사용자가 코드를 작성할 필요가 없다는 것입니다. 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 많은 템플릿과 기타 도구가 이미 있습니다.
See Also: An Insight into 26 Big Data Analytic Techniques: Part 1
2. IBM SPSS 모델러 –
IBM SPSS Modeler 도구 워크벤치는 텍스트 분석과 같은 대규모 프로젝트 작업에 가장 적합하며 시각적 인터페이스는 매우 중요합니다. 프로그래밍 없이 다양한 데이터 마이닝 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 역전파 학습과 함께 다층 퍼셉트론을 사용하는 이상 감지, 베이지안 네트워크, CARMA, Cox 회귀 및 기본 신경망에도 사용할 수 있습니다. 희미한 마음을위한 것이 아닙니다.
3. 오라클 데이터 마이닝 –
데이터 마이닝 분야의 또 다른 빅히터는 Oracle입니다. Advanced Analytics Database 옵션의 일부인 Oracle 데이터 마이닝을 통해 사용자는 통찰력을 발견하고 예측하고 Oracle 데이터를 활용할 수 있습니다. 최고의 고객을 대상으로 하는 고객 행동을 발견하고 프로필을 개발하는 모델을 구축할 수 있습니다.
Oracle Data Miner GUI를 사용하면 데이터 분석가, 비즈니스 분석가 및 데이터 과학자가 다소 우아한 드래그 앤 드롭 솔루션을 사용하여 데이터베이스 내부의 데이터로 작업할 수 있습니다. 또한 기업 전체에 자동화, 스케줄링 및 배포를 위한 SQL 및 PL/SQL 스크립트를 생성할 수 있습니다.
4. 테라데이타 –
테라데이타는 빅데이터가 아무리 훌륭해도 실제로 분석하고 활용하는 방법을 모르면 아무 소용이 없다는 사실을 인식하고 있습니다. 쿼리할 기술이 없는 수백만 개의 데이터 포인트가 있다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 Teradata가 등장한 이유입니다. Teradata는 데이터 웨어하우징, 빅 데이터 및 분석, 마케팅 애플리케이션에서 종단 간 솔루션과 서비스를 제공합니다.
Teradata는 또한 구현, 비즈니스 컨설팅, 교육 및 지원을 포함한 다양한 서비스를 제공합니다.
참조: 클라우드 컴퓨팅에 대한 36가지 흥미로운 사실
5. 프레임 데이터 –
완전히 관리되는 솔루션이므로 아무 것도 할 필요가 없으며 앉아서 통찰력을 기다리는 것 외에는 아무 것도 할 필요가 없습니다. Framed Data는 비즈니스에서 데이터를 가져와 실행 가능한 통찰력과 결정으로 바꿉니다. 그들은 클라우드에서 제품 이온화 모델을 훈련, 최적화 및 저장하고 API를 통해 예측을 제공하여 인프라 오버헤드를 제거합니다. 그들은 당신이 관심 있는 지표를 주도하는 회사 레버를 알려주는 대시보드와 시나리오 분석 도구를 제공합니다.
6. 캐글 –
Kaggle은 세계 최대의 데이터 과학 커뮤니티입니다. 기업과 연구원들이 데이터를 게시하고 전 세계의 통계학자와 데이터 마이너가 최고의 모델을 만들기 위해 경쟁합니다.
Kaggle은 데이터 과학 대회를 위한 플랫폼입니다. 어려운 문제를 해결하고 강력한 팀을 모집하며 데이터 과학 인재의 힘을 증폭하는 데 도움이 됩니다.
작업의 3단계 –
예측 문제 업로드 제출하다 평가 및 교환
7. 웨카 –
WEKA는 매우 정교한 최고의 데이터 마이닝 도구입니다. 데이터 세트, 클러스터, 예측 모델링, 시각화 등 사이의 다양한 관계를 보여줍니다. 데이터에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 적용할 수 있는 여러 분류기가 있습니다.
8. 딸랑이 –
Rattle은 쉽게 배울 수 있는 R 분석 도구를 나타냅니다. 데이터의 통계적 및 시각적 요약을 제공하고, 데이터를 쉽게 모델링할 수 있는 형식으로 변환하고, 데이터에서 비지도 모델과 지도 모델을 모두 구축하고, 모델의 성능을 그래픽으로 표시하고, 새로운 데이터 세트에 점수를 매깁니다.
Gnome 그래픽 인터페이스를 사용하여 통계 언어 R로 작성된 무료 오픈 소스 최고의 데이터 마이닝 툴킷입니다. GNU/Linux, Macintosh OS X 및 MS/Windows에서 실행됩니다.
9. 크나임 –
Konstanz Information Miner는 사용자 친화적이고 이해하기 쉬우며 포괄적인 오픈 소스 데이터 통합, 처리, 분석 및 탐색 플랫폼입니다. 그것은 사용자가 데이터 처리를 위해 노드를 쉽게 연결할 수 있도록 도와주는 그래픽 사용자 인터페이스를 가지고 있습니다.
KNIME은 또한 모듈식 데이터 파이프라이닝 개념을 통해 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 다양한 구성 요소를 통합하고 비즈니스 인텔리전스 및 재무 데이터 분석의 눈을 사로 잡았습니다.
10. 파이썬 –
무료 오픈 소스 언어인 Python은 사용 편의성을 위해 가장 자주 R과 비교됩니다. R과 달리 Python의 학습 곡선은 너무 짧아서 전설이 되는 경향이 있습니다. 많은 사용자는 데이터 세트를 구축하고 매우 복잡한 친화도 분석을 몇 분 안에 시작할 수 있다는 것을 알게 됩니다. 가장 일반적인 비즈니스 사용 사례 데이터 시각화는 변수, 데이터 유형, 함수, 조건부 및 루프와 같은 기본 프로그래밍 개념에 익숙하다면 간단합니다.
11. 오렌지 –
Orange는 Python 언어로 작성된 구성 요소 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 소프트웨어 제품군입니다. 초보자와 전문가를 위한 오픈 소스 데이터 시각화 및 분석입니다. 데이터 마이닝은 시각적 프로그래밍 또는 Python 스크립팅을 통해 수행할 수 있습니다. 또한 산점도, 막대 차트, 트리에서 덴드로그램, 네트워크 및 히트 맵에 이르기까지 데이터 분석, 다양한 시각화 기능이 포함되어 있습니다.
참조: 최고의 오프라인 데이터 정리 도구
12. SAS 데이터 마이닝 –
SAS Data Mining 상용 소프트웨어를 사용하여 데이터 세트 패턴을 발견하십시오. 설명 및 예측 모델링은 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 통찰력을 제공합니다. 그들은 사용하기 쉬운 GUI를 제공합니다. 데이터 처리, 클러스터링에서 올바른 결정을 내리기 위한 최상의 결과를 찾을 수 있는 끝까지 자동화된 도구가 있습니다. 상용 소프트웨어이기 때문에 확장 가능한 처리, 자동화, 집중 알고리즘, 모델링, 데이터 시각화 및 탐색 등과 같은 고급 도구도 포함됩니다.
13. 아파치 Mahout –
Apache Mahout은 주로 협업 필터링, 클러스터링 및 분류 영역에 중점을 둔 분산형 또는 확장 가능한 기계 학습 알고리즘의 무료 구현을 생성하기 위한 Apache Software Foundation의 프로젝트입니다.
Apache Mahout은 주로 세 가지 사용 사례를 지원합니다. 권장 사항 마이닝은 사용자의 행동을 취하여 사용자가 좋아할 만한 항목을 찾습니다. 클러스터링은 예를 들어 텍스트 문서를 가져와 주제별로 관련된 문서 그룹으로 그룹화합니다. 분류는 기존의 분류된 문서에서 특정 범주의 문서가 어떤 모양인지 학습하고 레이블이 지정되지 않은 문서를 (바라건대) 올바른 범주에 할당할 수 있습니다.
14. PSPP –
PSPP는 샘플링된 데이터의 통계 분석을 위한 프로그램입니다. 그래픽 사용자 인터페이스와 기존의 명령줄 인터페이스가 있습니다. C로 작성되었으며 수학적 루틴에 GNU Scientific Library를 사용하고 그래프 생성을 위해 UTILS를 플롯합니다. IBM에서 제공하는 독점 프로그램 SPSS를 무료로 대체하여 다음에 일어날 일을 자신 있게 예측하여 보다 현명한 결정을 내리고 문제를 해결하며 결과를 개선할 수 있습니다.
참조: 빅 데이터용 상위 11개 클라우드 스토리지 도구
15. 제이헵워크 –
jHepWork는 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스가 있는 오픈 소스 패키지를 사용하여 데이터 분석 환경을 만들고 상용 프로그램과 경쟁할 수 있는 도구를 만들기 위해 만든 무료 오픈 소스 데이터 분석 프레임워크입니다.
JHepWork는 더 나은 분석을 위해 데이터 세트에 대한 대화형 2D 및 3D 플롯을 보여줍니다. Java로 구현된 수치 과학 라이브러리와 수학 함수가 있습니다. jHepWork는 고급 프로그래밍 언어인 Jython을 기반으로 하지만 Java 코딩을 사용하여 jHepWork 수치 및 그래픽 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.
16. R 프로그래밍 언어-
R이 이 목록에 있는 무료 데이터 마이닝 도구의 최고 스타인 이유는 미스터리입니다. 무료 오픈 소스이며 프로그래밍 경험이 거의 또는 전혀 없는 사람들도 쉽게 사용할 수 있습니다. 강력한 데이터 마이닝 환경을 만드는 R 환경에 통합할 수 있는 말 그대로 수천 개의 라이브러리가 있습니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경입니다.
R 언어는 통계 소프트웨어 개발 및 데이터 분석을 위해 데이터 마이너들 사이에서 널리 사용됩니다. 사용 용이성과 확장성은 최근 몇 년 동안 R의 인기를 크게 높였습니다.
17. 펜타호 –
Pentaho는 데이터 통합, 비즈니스 분석 및 빅 데이터를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 상용 도구를 사용하면 모든 소스의 데이터를 쉽게 혼합할 수 있습니다. 비즈니스 데이터에 대한 통찰력을 얻고 미래를 위해 보다 정확한 정보 기반 의사 결정을 내립니다.
당신은 또한 좋아할 수 있습니다: 빅 데이터의 상위 10개 오픈 소스 데이터 추출 도구
18. 타나그라 –
TANAGRA는 학술 및 연구 목적을 위한 데이터 마이닝 소프트웨어입니다. 탐색적 데이터 분석, 통계 학습, 기계 학습 및 데이터베이스 영역을 위한 도구가 있습니다. Tanagra에는 지도 학습뿐만 아니라 클러스터링, 요인 분석, 매개변수 및 비모수 통계, 연관 규칙, 기능 선택 및 구성 알고리즘과 같은 다른 패러다임도 포함되어 있습니다.
19. NLTK –
Natural Language Toolkit은 파이썬 언어에 대한 기호 및 통계적 자연어 처리(NLP)를 위한 라이브러리 및 프로그램 모음입니다. 데이터 마이닝, 머신 러닝, 데이터 스크래핑, 감정 분석 및 기타 다양한 언어 처리 작업을 포함한 언어 처리 도구 풀을 제공합니다. 인간 언어 데이터를 처리하는 파이썬 프로그램을 빌드하십시오.
최고의 무료 데이터 마이닝 도구 목록이 도움이 되었기를 바랍니다. 귀하의 의견을 알고 싶습니다. 아래 의견 섹션에서 귀하의 의견을 공유해 주십시오.
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