Menü

En İyi 15 Ücretsiz Veri Madenciliği Aracı: En Kapsamlı Liste

  • Ana
  • Diğer
  • En İyi 15 Ücretsiz Veri Madenciliği Aracı: En Kapsamlı Liste

top 15 best free data mining tools

Sorunları Ortadan Kaldırmak Için Enstrümanımızı Deneyin

deneyimli geliştirici için salesforce röportaj soruları ve cevapları

En İyilerin Kapsamlı ListesiVeri Madenciliği (Veri Modelleme veya Veri Analizi olarak da bilinir) Yazılım ve Uygulamaları:

Veri madenciliği, büyük hacimli veriler arasındaki kalıpları keşfetmenin ve verileri daha rafine / eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürmenin birincil amacına hizmet eder.

Bu teknik, belirli algoritmalar, istatistiksel analiz, yapay zeka ve veritabanı sistemlerini kullanır. Büyük veri setlerinden bilgi çıkarmayı ve ileride kullanılmak üzere anlaşılır bir yapıya dönüştürmeyi amaçlamaktadır.

En İyi Ücretsiz Veri Madenciliği Araçları

Birincil hizmetlerin yanı sıra, belirli veri madenciliği sistemleri, veri depolama ve KDD (Veritabanlarında Bilgi Keşfi) süreçleri gibi gelişmiş özellikler sağlar.

Veri deposu : Yönetimin kararlarına rehberlik etmek için kullanılan, konu odaklı, entegre, zamana göre değişen bir veri koleksiyonu içeren büyük bir havuz.

KDD : Büyük veri koleksiyonundan en yararlı bilgileri keşfetme süreci.

Piyasada çok sayıda veri madenciliği aracı bulunmaktadır, ancak en iyisinin seçimi basit değildir. Herhangi bir tescilli çözüme yatırım yapmadan önce bir dizi faktörün dikkate alınması gerekir.

Tüm veri madenciliği sistemleri bilgiyi birbirinden farklı şekillerde işler, dolayısıyla karar verme süreci daha da zorlaşır. Kullanıcılarımıza bu konuda yardımcı olmak için, dikkate alınması gereken pazarın en iyi 15 veri madenciliği aracını aşağıda listeledik.

=> Bize Ulaşın burada bir liste önermek için.

Ne öğreneceksin:

En Popüler Veri Madenciliği Araçlarının ve Uygulamalarının Listesi

İşte başlıyoruz!

Burada ücretsiz ve ticari veri modelleme araçlarının listesini karşılaştırdık.

# 1) Bolca

Xplenty logosu

Xplenty analitik için verileri entegre etmek, işlemek ve hazırlamak için işlevlere sahip bir platform sağlar. İşletmeler, Xplenty'nin yardımıyla büyük verinin sunduğu fırsatların çoğunu ilgili personele, donanıma ve yazılıma yatırım yapmadan elde edebilecek. Veri boru hatları oluşturmak için eksiksiz bir araç setidir.

Zengin ifade dili ile karmaşık veri hazırlama işlevlerini uygulayabileceksiniz. ETL, ELT veya bir çoğaltma çözümünü uygulamak için sezgisel bir arayüze sahiptir. Bir iş akışı motoru aracılığıyla boru hatlarını düzenleyebilecek ve planlayabileceksiniz.

  • Xplenty, herkes için veri entegrasyon platformudur. Kodsuz ve düşük kodlu seçenekler sunar.
  • Bir API bileşeni, gelişmiş özelleştirme ve esneklik sağlayacaktır.
  • Veri tabanları ve veri ambarları arasında veri aktarma ve dönüştürme işlevlerine sahiptir.
  • E-posta, sohbet, telefon ve çevrimiçi toplantı yoluyla destek sağlar.

Kullanılabilirlik: Lisanslı araçlar.

=> Xplenty Web sitesini ziyaret edin

# 2) Hızlı Madenci

Rapid Miner Logosu

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

Rapid Miner, Rapid Miner ile aynı adı taşıyan şirket tarafından geliştirilen en iyi tahmine dayalı analiz sistemlerinden biridir. JAVA programlama dilinde yazılmıştır. Derin öğrenme, metin madenciliği, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz için entegre bir ortam sağlar.

Araç, iş uygulamaları, ticari uygulamalar, eğitim, eğitim, araştırma, uygulama geliştirme, makine öğrenimi dahil çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

Rapid Miner, sunucuyu hem şirket içi hem de genel / özel bulut altyapılarında sunar. Temel olarak bir istemci / sunucu modeline sahiptir. Rapid Miner, daha az hata sayısıyla (manuel kod yazma sürecinde oldukça yaygın olarak beklenen) hızlı teslimi mümkün kılan şablon tabanlı çerçevelerle birlikte gelir.

Rapid Miner üç modülden oluşur:

  1. Rapid Miner Studio: Bu modül, iş akışı tasarımı, prototip oluşturma, doğrulama vb. İçindir.
  2. Rapid Miner Server: Stüdyoda oluşturulan tahmine dayalı veri modellerini çalıştırmak için
  3. Rapid Miner Radoop: Tahmine dayalı analizi basitleştirmek için işlemleri doğrudan Hadoop kümesinde yürütür.

Tıklayın RapidMiner resmi internet sitesi.

# 3) Turuncu

Turuncu Logo

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

Orange, makine öğrenimi ve veri madenciliği için mükemmel bir yazılım paketidir. Veri görselleştirmesine en iyi şekilde yardımcı olur ve bileşen tabanlı bir yazılımdır. Python hesaplama dilinde yazılmıştır.

Bileşen tabanlı bir yazılım olduğu için turuncunun bileşenlerine 'widget' adı verilir. Bu widget'lar, veri görselleştirme ve ön işlemeden algoritmaların değerlendirilmesine ve tahmine dayalı modellemeye kadar çeşitlilik gösterir.

Widget'lar gibi önemli işlevler sunar:

  • Veri tablosunun gösterilmesi ve özelliklerin seçilmesine izin verilmesi
  • Verileri okumak
  • Tahmin edicileri eğitmek ve öğrenme algoritmalarını karşılaştırmak
  • Veri öğelerini vb. Görselleştirme

Ayrıca Orange, sıkıcı analitik araçlara daha etkileşimli ve eğlenceli bir hava katıyor. Çalıştırması oldukça ilginç.

Orange'a gelen veriler hızlı bir şekilde istenen desene göre biçimlendirilir ve sadece widget'ları hareket ettirerek / çevirerek ihtiyaç duyulan yere kolayca taşınabilir. Kullanıcılar Orange'dan oldukça etkileniyor. Orange, verileri hızlı bir şekilde karşılaştırıp analiz ederek kullanıcıların kısa sürede daha akıllı kararlar almasına olanak tanır.

Tıklayın turuncu resmi internet sitesi.

# 4) Ayarla

Weka Logosu

Kullanılabilirlik: Ücretsiz yazılım

Waikato Environment olarak da bilinen, şu anda geliştirilen bir makine öğrenimi yazılımıdır. Waikato Üniversitesi Yeni Zelanda'da. Veri analizi ve tahmine dayalı modelleme için en uygunudur. Makine öğrenimini destekleyen algoritmalar ve görselleştirme araçları içerir.

Weka, tüm özelliklerine kolay erişimi kolaylaştıran bir GUI'ye sahiptir. JAVA programlama dilinde yazılmıştır.

Weka, veri madenciliği, işleme, görselleştirme, regresyon vb. Dahil olmak üzere önemli veri madenciliği görevlerini destekler. Verilerin düz bir dosya biçiminde mevcut olduğu varsayımıyla çalışır.

Weka, veritabanı bağlantısı aracılığıyla SQL Veritabanlarına erişim sağlayabilir ve sorgu tarafından döndürülen verileri / sonuçları daha fazla işleyebilir.

Tıklayın WEKA resmi internet sitesi.

# 5) KNIME

Knime Logosu

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

KNIME, KNIME.com AG tarafından geliştirilen veri analizi ve raporlama için en iyi entegrasyon platformudur. Modüler veri hattı konseptine göre çalışır. KNIME, bir araya getirilmiş çeşitli makine öğrenimi ve veri madenciliği bileşenlerinden oluşur.

KNIME, farmasötik araştırmalar için yaygın olarak kullanılmaktadır. Ek olarak, müşteri veri analizi, finansal veri analizi ve iş zekası için mükemmel performans gösterir.

KNIME, hızlı dağıtım ve ölçeklendirme verimliliği gibi bazı mükemmel özelliklere sahiptir. Kullanıcılar, KNIME ile çok daha kısa sürede aşina olurlar ve tahmine dayalı analizi tecrübesiz kullanıcılar için bile erişilebilir hale getirmiştir. KNIME, verileri analiz ve görselleştirme için önceden işlemek üzere düğümlerin birleşimini kullanır.

Tıklayın KNIME resmi internet sitesi.

# 6) Sisense

Sisense Logosu

Kullanılabilirlik: Lisanslı

Sisense, organizasyon içinde raporlama amaçları söz konusu olduğunda son derece yararlı ve en uygun BI yazılımıdır. Aynı adlı 'Sisense' şirketi tarafından geliştirilmiştir. Küçük ölçekli / büyük ölçekli kuruluşlar için verileri işleme ve işleme konusunda mükemmel bir yeteneğe sahiptir.

Ortak bir havuz oluşturmak için çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirmeye olanak tanır ve daha da ileri giderek, raporlama için departmanlar arasında paylaşılan zengin raporlar oluşturmak için verileri iyileştirir.

Sisense, 2016 yılının en iyi BI yazılımı ödülünü almıştır ve hala iyi bir konuma sahiptir.

Sisense oldukça görsel raporlar üretir. Teknik olmayan kullanıcılar için özel olarak tasarlanmıştır. Sürükle ve bırak özelliğinin yanı sıra widget'lara izin verir.

Bir organizasyonun amacına göre pasta grafikler, çizgi grafikler, çubuk grafikler vb. Şeklinde raporlar oluşturmak için farklı widget'lar seçilebilir. Raporlar, ayrıntıları ve kapsamlı verileri kontrol etmek için tıklanarak daha ayrıntılı bir şekilde incelenebilir.

Tıklayın Sisense resmi internet sitesi.

# 7) SSDT (SQL Server Veri Araçları)

Kullanılabilirlik: Lisanslı

SSDT, Visual Studio IDE'de veritabanı geliştirmenin tüm aşamalarını genişleten evrensel, bildirim temelli bir modeldir. BIDS, veri analizi yapmak ve iş zekası çözümleri sağlamak için Microsoft tarafından geliştirilen eski ortamdı. Geliştiriciler, veritabanları oluşturmak, sürdürmek, hata ayıklamak ve yeniden düzenlemek için SQL'in bir tasarım özelliği olan SSDT işlemlerini kullanır.

Bir kullanıcı doğrudan bir veritabanıyla çalışabilir veya doğrudan bağlı bir veritabanıyla çalışabilir, böylece şirket içi veya dışı tesis sağlayabilir.

Kullanıcılar IntelliSense gibi veritabanlarının geliştirilmesi için görsel stüdyo araçlarını, kod gezinme araçlarını ve C # aracılığıyla programlama desteği, visual basic vb. SSDT'nin sağladığı Tablo Tasarımcısı yeni tablolar oluşturmanın yanı sıra doğrudan veritabanlarında ve bağlı veritabanlarında tabloları düzenlemek için.

Temelini Visual Studio2010 ile uyumlu olmayan BIDS'ten alan SSDT BI ortaya çıktı ve BIDS'in yerini aldı.

Tıklayın SSDT resmi internet sitesi.

# 8) Apaçi Mahout

Apache Mahout Logosu

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

Apache Mahout, Apache Vakfı makine öğrenimi algoritmaları oluşturmanın birincil amacına hizmet eder. Esas olarak veri kümeleme, sınıflandırma ve işbirliğine dayalı filtrelemeye odaklanır.

Mahout, JAVA'da yazılmıştır ve doğrusal cebir ve istatistik gibi matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için JAVA kitaplıkları içerir. Mahout, Apache Mahout'ta uygulanan algoritmalar sürekli olarak büyürken sürekli büyüyor. Mahout'un algoritmaları, şablonları eşleme / azaltma yoluyla Hadoop'un üzerinde bir seviye uyguladı.

Mahout anahtarlamak için aşağıdaki ana özelliklere sahiptir

  • Genişletilebilir programlama ortamı
  • Önceden hazırlanmış algoritmalar
  • Matematik deney ortamı
  • GPU, performans iyileştirmesi için hesaplar.

Tıklayın Mahout resmi internet sitesi.

# 9) Oracle Veri Madenciliği

Oracle Veri Madenciliği Logosu

Kullanılabilirlik: Tescilli Lisans

Oracle Advance Analytics'in bir bileşeni olan Oracle veri madenciliği yazılımı, analistlerin içgörüleri analiz etmesini, daha iyi tahminler yapmasını, en iyi müşterileri hedeflemesini, çapraz satış fırsatlarını belirlemesini ve dolandırıcılığı tespit etmesini sağlayan veri sınıflandırma, tahmin, regresyon ve özelleştirilmiş analitik için mükemmel veri madenciliği algoritmaları sağlar.

ODM içinde tasarlanan algoritmalar, Oracle veritabanının potansiyel güçlü yönlerinden yararlanır. SQL'in veri madenciliği özelliği, verileri veritabanı tablolarından, görünümlerinden ve şemalarından çıkarabilir.

Oracle veri madencisinin GUI'si, Oracle SQL Developer'ın genişletilmiş bir sürümüdür. Kullanıcılara veritabanı içindeki verilerin doğrudan 'sürükle ve bırak' olanağı sağlayarak daha iyi içgörü sağlar.

Tıklayın Oracle Veri Madenciliği resmi internet sitesi.

# 10) Çıngırak

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

Rattle, R istatistik programlama dilini kullanan GUI tabanlı veri madenciliği aracıdır. Rattle, önemli miktarda veri madenciliği işlevi sağlayarak R'nin istatistiksel gücünü ortaya çıkarır. Rattle, kapsamlı ve iyi geliştirilmiş bir kullanıcı arayüzüne sahip olmasına rağmen, GUI'de gerçekleşen herhangi bir etkinlik için yinelenen kod üreten dahili bir günlük kodu sekmesine sahiptir.

Rattle tarafından oluşturulan veri seti görüntülenebilir ve düzenlenebilir. Rattle, ek tesise kodu gözden geçirme, birçok amaç için kullanma ve kısıtlama olmaksızın kodu genişletme olanağı verir.

Tıklayın Çıngırak resmi internet sitesi.

# 11) DataMelt

Data Melt Logosu

Kullanılabilirlik: Açık kaynak

en iyi ssd klonlama yazılımı pencereleri 10

DMelt olarak da bilinen DataMelt, veri analizi ve görselleştirme yapmak için etkileşimli bir çerçeve sağlayan bir hesaplama ve görselleştirme ortamıdır. Esas olarak mühendisler, bilim adamları ve öğrenciler için tasarlanmıştır.

DMelt, JAVA ile yazılmıştır ve çok platformlu bir yardımcı programdır. JVM (Java Virtual Machine) ile uyumlu herhangi bir işletim sisteminde çalışabilir.

Bilimsel ve matematiksel kütüphaneler içerir.

Bilimsel kütüphaneler: 2D / 3D grafikler çizmek için.

Matematiksel kitaplıklar: Rastgele sayılar, eğri uydurma, algoritmalar vb. Oluşturmak için

DataMelt, büyük veri hacimlerinin analizi, veri madenciliği ve istatistik analizi için kullanılabilir. Finansal piyasalar, doğa bilimleri ve mühendisliğin analizinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Tıklayın DataMelt resmi internet sitesi.

# 12) IBM Cognos

IBM Cognos Logosu

Kullanılabilirlik: Tescilli Lisans

IBM Cognos BI, raporlama ve veri analizi, puan kartı vb. İçin IBM'in sahip olduğu bir zeka paketidir. Belirli kurumsal gereksinimleri karşılayan Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event studio ve Workspace Advance için alt bileşenlerden oluşur.

  • Cognos Bağlantısı: Çetele / raporlarda veri toplamak ve özetlemek için bir web portalı.
  • Sorgu Stüdyosu: Verileri biçimlendirmek ve diyagramlar oluşturmak için sorgular içerir.
  • Rapor Stüdyosu: Yönetim raporları oluşturmak için.
  • Analysis Studio: Büyük veri hacimlerini işlemek için eğilimleri anlayın ve belirleyin.
  • Etkinlik Stüdyosu: Olaylarla senkronize tutmak için bildirim modülü.
  • Gelişmiş Çalışma Alanı: Kişiselleştirilmiş ve kullanıcı dostu belgeler oluşturmak için kullanıcı dostu arayüz.

Tıklayın Cognos resmi internet sitesi.

# 13) IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler Logosu

Kullanılabilirlik: Tescilli Lisans

IBM SPSS, sahip olduğu bir yazılım paketidir. IBM Tahmine dayalı modeller oluşturmak için veri madenciliği ve metin analitiği için kullanılır. Başlangıçta SPSS Inc. tarafından üretildi ve daha sonra IBM tarafından satın alındı.

SPSS Modeler, kullanıcıların programlamaya ihtiyaç duymadan veri madenciliği algoritmalarıyla çalışmasına olanak tanıyan görsel bir arayüze sahiptir. Veri dönüşümleri sırasında karşılaşılan gereksiz karmaşıklıkları ortadan kaldırır ve tahmine dayalı modellerin kullanımını kolaylaştırır.

IBM SPSS, özelliklere bağlı olarak iki sürüm halinde gelir

  • IBM SPSS Modeler Professional
  • IBM SPSS Modeler Premium - metin analitiği, varlık analitiği vb. İçin ek özellikler içerir.

Tıklayın SPSS Modelleyici resmi internet sitesi.

# 14) SAS Veri Madenciliği

SAS Veri Madenciliği Logosu

Kullanılabilirlik: Tescilli Lisans

İstatistiksel Analiz Sistemi (SAS), analitik ve veri yönetimi için geliştirilmiş bir SAS Enstitüsü ürünüdür. SAS, verileri araştırabilir, değiştirebilir, farklı kaynaklardan gelen verileri yönetebilir ve istatistiksel analiz gerçekleştirebilir. Teknik olmayan kullanıcılar için bir grafik kullanıcı arayüzü sağlar.

SAS veri madencisi, kullanıcıların büyük verileri analiz etmesine ve zamanında kararlar almak için doğru içgörü elde etmesine olanak tanır. SAS, oldukça ölçeklenebilir bir dağıtılmış bellek işleme mimarisine sahiptir. Veri madenciliği, metin madenciliği ve optimizasyonu için çok uygundur.

Tıklayın SAS resmi internet sitesi.

# 15) Teradata

Teradata Logosu

Kullanılabilirlik: Lisanslı

Teradata'ya genellikle Teradata veritabanı denir. Veri madenciliği yazılımı ile birlikte veri yönetimi araçlarını içeren kurumsal bir veri ambarıdır. İş analitiği için kullanılabilir.

Teradata, satışlar, ürün yerleştirme, müşteri tercihleri ​​vb. Gibi şirket verilerinin içgörüsüne sahip olmak için kullanılır. Ayrıca 'sıcak' ve 'soğuk' verileri ayırt edebilir, bu da daha az kullanılan verileri yavaş bir depolama bölümüne koyduğu anlamına gelir.

Teradata, sunucu düğümlerinin kendi bellek ve işleme yeteneklerine sahip olduğu için 'hiçbir şeyi paylaşma' mimarisi üzerinde çalışır.

Tıklayın Teradata resmi internet sitesi.

# 16) Yönetim Kurulu

Yönetim Kurulu Logosu

Kullanılabilirlik: Tescilli Lisans

Pano genellikle Pano araç seti olarak anılır. İş Zekası, analitik ve kurumsal performans yönetimi için bir yazılımdır. Karar vermeyi iyileştirmek isteyen şirketler için en uygun araçtır. Board, tüm kaynaklardan veri toplar ve tercih edilen formatta raporlar oluşturmak için verileri düzenler.

Board, sektördeki tüm BI yazılımları arasında en çekici ve kapsamlı arayüze sahiptir. Board, çok boyutlu analiz yapma, iş akışlarını kontrol etme ve performans planlamasını izleme olanağı sağlar.

Java'da liste nasıl yapılır

Tıklayın Yazı tahtası resmi internet sitesi.

# 17) Dundas BI

Dundas Logosu

Kullanılabilirlik: Lisanslı

Dundas, bir başka mükemmel gösterge tablosu, raporlama ve veri analizi aracıdır. Dundas, hızlı entegrasyonları ve hızlı içgörüleriyle oldukça güvenilirdir. Çekici tablolar, çizelgeler ve grafiklerle sınırsız veri dönüştürme modelleri sağlar.

Dundas BI, belgelerin boşluksuz korunmasıyla birçok cihazdan harika bir veri erişilebilirliği özelliği sağlar.

Dundas BI, kullanıcı için işlemeyi kolaylaştırmak için verileri iyi tanımlanmış yapılara belirli bir şekilde yerleştirir. Çok boyutlu analizi kolaylaştıran ve iş açısından kritik konulara odaklanan ilişkisel yöntemlerden oluşur. Güvenilir raporlar ürettiği için maliyeti düşürür ve diğer ek yazılım ihtiyacını ortadan kaldırır.

Tıklayın Dundas BI resmi internet sitesi.

Yukarıda bahsedilen en iyi 15 araca ek olarak, en üst listeye oldukça yakından giren ve İlk 15 ile birlikte en iyi adaylar olan birkaç başka araç vardır.

Ek Araçlar

# 18) Intetsoft

Intetsoft, veri raporlarının / görünümlerinin yinelemeli gelişimini sağlayan ve mükemmel piksel raporları oluşturan analitik gösterge tablosu ve raporlama aracıdır.

Tıklayın IntetSoft resmi internet sitesi.

# 19) DİL

KEEL, Evrimsel Öğrenmeye dayalı Bilgi Çıkarımı anlamına gelir. Farklı veri keşif görevlerini gerçekleştirmek için bir JAVA aracıdır. GUI tabanlıdır.

Tıklayın DİL resmi internet sitesi.

# 20) R Veri madenciliği

R, istatistiksel hesaplama ve grafikler gerçekleştirmek için ücretsiz bir yazılım ortamıdır. Akademi, araştırma, mühendislik ve endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Tıklayın R DataMining resmi internet sitesi.

# 21) H2O

H2O, büyük veri analizi yapmak için başka bir mükemmel açık kaynaklı yazılımdır. Bulut bilişim uygulama sistemlerinde tutulan veriler üzerinde veri analizi yapmak için kullanılır.

Tıklayın H2O resmi internet sitesi.

# 22) Qlik Sense

Qlik Sense, kullanıcıları büyüleyen güzel bir arayüze sahip bir BI sistemidir. İçinde gelişmiş özelliklere de sahiptir. Birden fazla veri kaynağını birleştirip üzerinde analizler yaparak veri entegrasyonu sağlar.

Tıklayın Sense tıklayın resmi internet sitesi.

23) Doğum

Birst, bilinçli kararlar almaya katılan farklı ekipleri birbirine bağlayan web tabanlı bir BI çözümüdür. Veri yönetimini riske atmadan veri modelini genişletmek için merkezi olmayan kullanıcılara merkezi bir ortam sağlar.

Tıklayın Birst resmi internet sitesi.

# 24) ELKI

Algoritma araştırmasına ve küme analizine odaklanan açık kaynaklı bir yazılım. ELKI, JAVA ile yazılmıştır. Kolay değerlendirmeye izin vermek için geniş bir algoritma koleksiyonu sağlar.

Tıklayın ELKI resmi internet sitesi.

# 25) SPMF

Model madenciliğinde uzmanlaşmış SPMF, açık kaynaklı bir veri madenciliği kitaplığıdır. JAVA ile yazılmıştır.

Diğer Java yazılımlarıyla kolayca entegre olan veri madenciliği algoritmalarını içerir.

Tıklayın SPMF resmi internet sitesi.

# 26) GraphLab

GraphLab, C ++ ile yazılmış yüksek performanslı, grafik tabanlı hesaplama yazılımıdır. Çok çeşitli veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için kullanılır.

Tıklayın GraphLab resmi internet sitesi.

# 27) Tokmak

Mallet, doğal dil işleme, küme analizi, sınıflandırma ve veri çıkarma için uygun bir araçtır. JAVA tabanlı açık kaynaklı bir yazılım mı?

Tıklayın Tokmak resmi internet sitesi.

# 28) Alteryx

Alteryx, verileri toplamak, iyileştirmek ve analiz etmek için bir platformdur. Analitik iş akışları oluşturmak için sürükle ve bırak araçları sağlar.

Tıklayın Alteryx resmi internet sitesi.

# 29) Mlpy

Mlpy, Makine öğrenimi python'u anlamına gelir. Sorunlar için geniş makine öğrenimi yöntemleri sağlar ve makul bir çözüm bulmayı amaçlar. Çok platformlu ve açık kaynaklı bir yazılımdır. Python ile çalışır.

Tıklayın Mlpy resmi internet sitesi.

Sonuç

Hangi veri madenciliği aracının satın alınacağına dair nihai kararı vermeden önce, kullanıcı iş gereksinimlerini derinlemesine incelemelidir. Araç müşteri davranışını karşılıyor mu gibi sorular?

Verimliliği artırmaya katkı sağlıyor mu? Sistem ve yönetime uygun mu? Daha önce hiç deneyimlenmemiş bazı katma değer getirecek mi? İyi düşünülmeli ve tüm bu sorgulara uygun cevaplar bulduktan sonra sadece kullanıcı karar vermeye devam etmelidir.

En sevdiğiniz araçlardan herhangi birini kaçırdığımızı mı düşünüyorsunuz?

=> Bize Ulaşın burada bir liste önermek için.

Önerilen Kaynaklar

^