2023年最佳数据挖掘软件，适用于小到大型企业

数据是现代企业做出一些重大决策的关键，而数据挖掘是一种有效的技术，可以帮助您实现这一目标。

每个企业都处理大量的数据，当以正确的方式使用时，这些数据可以为您的组织带来很多好处。

这就是数据挖掘的用处。

它可以帮助企业优化其运营效率，降低成本，并且make informed decisions。

您可以使用数据挖掘软件高效进行数据挖掘。它将帮助加快这一过程，并节省时间，使您可以将获得的数据用于利用。

让我们更深入地了解数据挖掘及您可以尝试的最佳数据挖掘软件。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指一种搜索、提取和评估数据的过程。数据可以是文字图案，如书法、文学和语言图形，统计数据等。

数据挖掘起源于计算语言学领域，属于计算机科学、语言学、艺术科学和数学统计学的子领域。

它旨在使用计算机程序、分析和智能方法从数据集中提取数据，并记录分析结果，重构这些信息以获得有意义的洞察。

除了文本分析，数据挖掘还涉及数据管理、数据库管理和数据库工程。数据管理从数据预处理、创建数据模型和进行严格和非严格统计推断开始进行数据处理。

它是如何工作的？

数据挖掘涉及各种过程，从理解您为何需要提取和使用数据的业务需求开始。

该过程分为三个主要阶段 – 数据预处理、数据挖掘和结果验证。

数据预处理

在实际挖掘之前，需要进行数据预处理，以了解数据集中的变化。

由于数据挖掘可以揭示数据集中的有用模式，因此您的目标数据必须足够庞大，以包含这样的模式。此外，数据集必须足够简洁，以便您可以在所需的时间范围内挖掘数据。

因此，在开始挖掘数据之前，您必须组织大量的目标数据集，这些数据可以从数据仓库中获取。接下来，您必须清理该数据，以删除不必要的内容和缺失的信息。

数据挖掘

在组织目标数据之后，实际的数据挖掘过程开始。它包括六个主要步骤 – 异常检测、依赖模型、聚类、分类、regression和总结。

• 异常检测：这涉及识别可能有用或包含错误的不规则数据集。
• 依赖模型：在此阶段，找到不同变量之间的关系。它也被称为关联规则学习或市场篮子分析。
• 聚类：它涉及发现数据集中看起来相似的结构和群组。
• 分类：这是根据某些参数对数据进行分类。
• 回归：它发现数据集或数据之间的关系，以找到能够以最小误差对数据建模的函数。
• 总结：在这里，您可以可视化数据并生成报告，以提供对提取数据的简洁、更有意义的表示。

结果验证

这是从收集的数据中验证数据挖掘生成的模式的知识发现的最后一步。

数据挖掘算法发现的不是所有模式都需要是有效的。因此，这一步是至关重要的。它是在一个测试数据集上完成的，其中应用了发现的模式。接下来，将结果输出与期望的输出进行比较。

如果模式满足期望的标准，学习到的模式将被解释并转化为有意义的知识。但如果不符合标准，则必须通过在预处理和数据挖掘阶段进行所需的更改来重新评估结果。

为什么需要数据挖掘？

数据挖掘对于数据分析和商业智能非常有用，可以帮助企业深入了解他们的组织、客户、竞争对手和行业。数据挖掘的一些用途包括：

• 销售和营销：企业收集有关目标客户的信息，以优化他们的销售和营销工作以及产品和服务。
• 教育：教育机构可以使用数据挖掘来提取学生数据并用于提高教育质量。
• 欺诈检测：SaaS企业、银行和其他组织可以使用数据挖掘来观察其安全状况和异常情况。
• 运营：企业可以使用数据挖掘来优化运营、降低成本并做出明智的决策。

现在，让我们谈谈一些最好的数据挖掘软件。

RapidMiner Studio

从RapidMiner Studio获取一个全面的数据挖掘平台，具有完全自动化和可视化工作流设计。它通过拖放式可视界面帮助自动化和加速预测模型的创建过程。

您将获得超过1500个功能和算法，确保在每个用例中得到最佳模型。RapidMiner Studio提供预构建的模板，用于预测性维护、客户流失、欺诈检测等。

RapidMiner允许您创建与企业数据仓库、云存储、社交媒体、业务应用程序、数据湖和数据库的点对点连接。初学者在每个步骤中也会发现积极的建议以继续进行。

在数据库内运行ETL和数据准备，以维护优化的分析数据。使用直方图、平行坐标、折线图、箱线图、散点图等了解趋势、分布和模式，以快速解决数据质量问题，包括缺失信息和异常值。

使用RapidMiner Turbo Prep消除数据准备过程中的繁重工作，并在不编写一行代码的情况下快速创建有影响力和有价值的机器学习模型。它将在进入生产之前揭示模型的真正性能。

此外，创建易于解释和理解的可视化数据挖掘工作流，并将包含代码和基于代码的模型部署到平台上。

将RapidMiner与Python和R等现有应用程序集成。通过其扩展机制下载社区提供的最新功能并添加新的能力。

Teradata

通过Teradata Vantage体验数据、洞察力和结果。它是一个连接的多云平台，为企业分析统一一切。

Teradata通过允许企业数据分析生态系统、预测智能和提供可操作的答案推动您的业务发展。它提供混合方法，以满足现代企业的需求。

这个多云平台使您能够在任何地方部署，如本地和公共云（Azure、AWS、Google Cloud）。Teradata的专业团队可以帮助您利用数据优化业务运营并实现令人惊人的价值。

使用Teradata实时查询库存，并确保一切正常运行，不用担心运行时间。此外，Teradata Vantage提供了无数的智能功能，帮助构建下一代业务。

此外，其多维和企业级可扩展性使您可以扩展维度以处理大规模的数据工作负载。通过提供更好的结果和质量，提升人工智能和机器学习的水平，为模型提供动力。

为您的团队提供基于角色的安全的无代码软件，以获取支持业务关键目标的100％数据。它还支持所有数据格式和类型，如BSON，Avro，CSV，Parquet，XML和JSON。

Teradata Vantage不会给您带来额外的费用。直观的控制台使您可以轻松跟踪资源使用情况，让您知道您所支付的费用。

Oracle数据挖掘器

Oracle Data Miner使企业、数据分析师和数据科学家能够在数据库内直接查看数据并进行操作，使用简单的拖放工作流程编辑器。

Oracle数据挖掘器是Oracle SQL Developer的扩展，可记录和捕获用户用于探索数据的图形分析工作流程步骤。此外，其工作流程简单且实用，可用于执行分析方法并共享见解。

此平台生成PL/SQL和SQL脚本，并快速提供API，加快模型在企业中的部署。您还将获得一个交互式工作流程工具，用于创建、评估、修改、共享和部署机器学习方法。

此外，您将获得用于查看数据的图形节点，例如摘要统计信息、箱线图、散点图和直方图。各种节点，如转换、列过滤和模型构建节点，帮助推动您的业务。

Oracle数据挖掘器可以通过消除数据移动和保护安全性，缩短模型开发和部署之间的时间。它还可以通过帮助团队使用机器学习算法开发多样化的技能，为其赋予权力。

KNIME

使用KNIME创建和生成数据挖掘，为您的业务提供端到端的数据科学支持，提高生产力。

您将获得两个互补的工具，构建一个企业级平台。您还将获得KNIME Analytics，这是一个开源平台，可用于创建和部署商业KNIME服务器和数据科学模型。

此外，KNIME是开放的、直观的，并且可以持续集成新的开发，以理解和设计对每个人都可访问的数据科学工作流程。KNIME服务器适用于团队协作、管理、部署和自动化。

如果您不是专家，KNIME提供了访问KNIME Web Portal的权限。许多扩展由KNIME自身设计，让您可以做更多的事情。其社区和合作伙伴也提供扩展。KNIME与开源项目集成，使您永远不会缺少任何东西。

KNIME Analytics平台可在Amazon AWS和Microsoft Azure上使用。KNIME可以帮助您访问、转换和合并所有数据，并使用您喜欢的工具进行分析。它将通过广泛的数据挖掘实践和从数据中收集的有用见解支持您的业务。

立即下载KNIME并开始构建您的第一个工作流程。

Orange

使用Orange，数据挖掘变得有趣起来，它提供了开源的数据可视化和机器学习功能。它提供了一个多样化的工具箱，可以轻松和直观地创建数据分析工作流程。

您可以进行简单的数据可视化和分析，并探索箱线图、散点图、统计分布等。Orange使您可以通过层次聚类、heatmaps、决策树、线性投影和MDS等方法深入探索数据。

橙色可以将多维数据转换为二维可视化，具有更好的属性选择和排名。您还将找到一个图形用户界面，可以更多地关注数据分析，而不是浪费时间编码。

全球的大学、学校和培训课程都使用橙色提供的令人赞叹的功能。它支持可视化插图和通过数据挖掘概念的实践培训。您还将获得小部件，使您的培训更加完善。

此外，使用不同的附加组件来从外部源中挖掘数据，执行自然处理和文本挖掘，进行网络分析，推断项目集等。此外，分子生物学家和生物信息学家可以使用橙色通过富集分析和差异表达对各种基因进行排序。

SAS

通过强大的数据挖掘软件SAS Enterprise Miner，揭示有价值的洞察力，为您的业务提供帮助。它可以帮助您简化整个流程，快速建立模型并了解关键关系。

SAS提供多个工具来开发更好的模型。通过自描述和交互式的流程图，您可以映射整个数据挖掘过程，以提取更好的结果。

具有有限技能的学科专家和业务用户可以通过SAS Rapid Predictive Modeler轻松生成自己的模型。您还可以通过比较使用不同方法创建的模型的评估和预测统计数据来提高预测准确性。

SAS允许您自动部署模型并为所有阶段生成评分代码，从而消除手动重写的需要。它还提供易于处理的GUI、批处理、高级预测、描述性建模、高性能、开源集成、云部署选项、可扩展处理等。

Qlik

智能平台Qlik可以弥合洞察力、数据和行动之间的差距。它为您提供基于人工智能的、协作的、可操作的、实时的数据和分析可视化。

Qlik加速各种异构主机、SAP、SaaS和数据库应用程序之间的摄取、链接和流处理。您可以自动化ETL，并设计代码生成以及持续更新。

该平台将帮助降低交付敏捷云数据仓库的成本、风险和时间。您可以使用推送和现代ELT方法，将来自异构结构的数据进行转换、丰富、标准化、合并和连接。

此外，Qlik的无代码云原生服务可以简化和自动化Qlik Sense与SaaS应用程序之间的工作流程，以推荐洞察力驱动的行动。您还将获得易于使用的仪表板，具有互动性，并完全支持自由探索和搜索。

Qlik利用人工智能来辅助整个分析过程，使更多用户从数据中获得极大价值。借助开放的API，您有机会将分析嵌入到运营应用程序中并创建外部应用程序。

如果您发现数据中有任何突然变化，它将立即提示相关操作。Qlik还提供灵活的部署选项，以满足本地治理需求和数据位置的要求，并提供多个云选项。

Togaware的Rattle

是使用R进行数据科学的图形用户界面。它利用了一个GUI工具包，即RGtk2，可以从Microsoft CRAN存储库安装。

了解Rattle软件的功能，它还提供了强大的命令行利用。

• 显示数据的可视化和统计摘要
• 为建模转换相同的数据
• 构建无监督和有监督的机器学习模型
• 以图形方式展示高性能模型
• 对最新的数据集进行打分以部署

所有的交互都被捕捉为R脚本，可以在Rattle界面中独立执行。您可以通过学习这个工具并使用它来开发您的R技能。它还可以帮助您使用强大的选项构建初始模型。

Rattle是一个免费的开源平台，其代码可以在Bitbucket git仓库中找到。您可以自由地查看代码，将其用于您想要的目的并进行扩展。

Weka

Weka提供了实现各种机器学习算法、处理数据和可视化的工具。

您可以在实际世界中应用机器学习techniques to data mining问题。它遵循简单的步骤：

• 您将从现场获取原始数据，其中可能包含各种无关字段和空值。
• 使用Weka的数据预处理工具来清理数据。
• 将清理后的数据保存在本地存储中，以应用机器学习算法。
• 根据机器学习类型或模型，您可以从可用选项中选择，包括分类、聚类或关联。
• 自动化工作流程

您可以自由选择Weka提供的任何算法，并设置所需的参数来运行数据集。从Weka获取统计输出和用于数据检查的可视化工具。

它在同一数据集上应用了各种模型，以比较模型的输出并选择您所需的最佳模型。

Sisense

API-first分析平台，Sisense，在您需要的时候提供完全可定制和白标的分析。

通过释放数据的力量，改变您过时的工作方式并推动业务增长。解锁本地和云上的数据进行数据分析，并获得更好的结果。

您可以自动化您的workflow中的多步骤操作，并创建自定义体验以加速工作流程。Sisense提供一个开放的云平台，通过技术合作伙伴关系来扩展可扩展性。

此外，您可以将基于人工智能的分析集成到工作流程、应用程序、产品和流程中，以在正确的时间和地点体验智能，消除缓慢的流程。

无论您的技能水平如何，Sisense都可以使每个人都能有效地注入分析，以作出更好的业务决策。您还可以通过基于人工智能的分析区分产品，赋予消费者权力，并创建新的流。

InetSoft

InetSoft的Style Intelligence使分析变得快速简单。它是一个基于Web的平台，可以从任何数据源访问数据，无论数据库大小如何，并处理小数据集以进行更轻松和更快速的分析。

这是最好的数据挖掘软件之一，可帮助您筛选各种数据缓存并获得新的市场研究工具。

Style Intelligence可以处理大数据项目，并使用基于MapReduce原理的专有数据网格缓存技术进行设计，从而方便Big Data。

Apache Mahout

Apache Mahout是一个数学表达式丰富的Scala DSL和分布式线性代数框架，专为数据科学家、统计学家和数学家实现其算法而设计。

这是一个开源的data science项目，用于创建机器学习算法。它在各个层面上有很多事情要做。它实现了推荐、分类和聚类等流行的学习技术。

Apache Mahout的算法是基于Hadoop编写的。因此，它在云中可以很好地工作并使用Hadoop库进行扩展。您将获得一个即插即用且易于使用的框架来处理数据挖掘任务。它还允许应用程序快速有效地分析大数据。

H2O

使用 H2O 的基因突变人工智能可以直接为临床医生提供智能决策。它将帮助您跟踪、管理和预测与COVID-19相关的医院入院情况。

H2O 可以解决您业务中的许多复杂问题，并通过可操作的结果加速创新想法。它可以改变构建和使用人工智能的方式，并具有使工作更快、更容易的内置人工智能。

此外，H2O 保持速度、透明度和准确性，使您可以在没有任何限制的情况下构建模型。通过监视数据以做出当前决策，根据性能优化您的工作流程。

通过直观的 AI 应用商店，您可以轻松向最终用户提供创新解决方案。超过 20,000 家组织使用 H2O 进行数据挖掘技术。它可以通过提供可操作的洞察、精简的运营、降低风险和个性化体验来优化您的业务。

今天开始进行为期90天的免费试用，并亲身体验其在本地和云端构建世界级应用程序和模型的能力。

结论

Data mining 是收集有意义信息并将其用于业务的有效方式。它将帮助您优化您的运营和成本，并帮助您做出更好的商业决策。

这样，您可以使用最佳的数据挖掘软件并不断获得精彩的 insights for your business。