5 Programas Libres para Data Mining (Minería de Datos)

El proceso de extracción de patrones a partir de datos se llama minería de datos. Es reconocida como una herramienta esencial de los negocios modernos, ya que es capaz de convertir los datos en inteligencia de negocios dando así una ventaja de información. En la actualidad, es ampliamente utilizado en las prácticas de perfil, como la vigilancia, la comercialización, los descubrimientos científicos, y la detección de fraudes. 

Hay cuatro tipos de tareas que normalmente se involucran en la minería de datos: 

• Clasificación - la tarea de generalizar la estructura familiar para emplear a los nuevos datos 
• Clustering - la tarea de encontrar grupos y estructuras en los datos que son de alguna manera u otra el mismo, sin necesidad de utilizar las estructuras observó en los datos. 
• Asociación de aprendizaje de reglas - Busca relaciones entre las variables. 
• Regresión - Su objetivo es encontrar una función que los modelos de los datos con el menor error. 

Para aquellos de ustedes que están buscando algunas herramientas de minería de datos, aquí están cinco de los mejores software de código abierto de minería de datos que puede obtener de forma gratuita:

Orange es una base de datos de minería y de los componentes y de aprendizaje automático suite de software que cuenta con fácil y potente, rápido y versátil de programación visual frontal-end para el análisis exploratorio de datos y visualización, y los enlaces de Python y bibliotecas de secuencias de comandos. Contiene juego completo de componentes para preprocesamiento de datos, característica que anota y filtrado, modelado, evaluación del modelo, y las técnicas de exploración. Está escrito en C + + y Python, y su interfaz gráfica de usuario se basa en el marco de Qt multiplataforma. 

RapidMiner, antes llamado YALE (Yet Another Learning Enviroment), es un ambiente para aprendizaje automático y minería de datos de los experimentos que se utiliza para la investigación y en el mundo real los datos de tareas de minería de ambos. Permite a los experimentos que se compone de un gran número de operadores arbitrariamente encajables, que se detallan en los archivos XML y se hacen con la interfaz gráfica de usuario de RapidMiner. RapidMiner ofrece más de 500 operadores de máquina principal para todos los procedimientos de aprendizaje, y también se combina el aprendizaje de los regímenes y los evaluadores de atributos del medio ambiente de Weka aprendizaje. Está disponible como una herramienta independiente para el análisis de datos y como un motor de datos, minería de datos que se pueden integrar en sus propios productos.

Escrito en Java, Weka (Waikato Enviroment for Knowledge Analysis) es una conocida suite de software para el aprendizaje y la máquina que soporta varias tareas de minería de datos típicos, especialmente los datos del proceso previo, el agrupamiento, clasificación, regresión, visualización y selección de características. Sus técnicas se basan en la hipótesis de que los datos están disponibles en un único archivo plano o una relación, donde se etiqueta cada punto de datos por un número fijo de atributos. WEKA proporciona acceso a bases de datos SQL utilizando Java Database Connectivity y puede procesar el resultado devuelto por una consulta de base de datos. Su interfaz de usuario principal es el Explorer, pero la misma funcionalidad que se puede acceder desde la línea de comandos oa través de la interfaz basada en componentes de flujo de conocimientos.

Diseñado para los científicos, ingenieros y estudiantes, jHepWork es un país libre y de código abierto de análisis de estructura de datos que se crea como un intento de hacer un análisis de entorno de datos usando paquetes de código abierto con una interfaz de usuario comprensible y para crear una herramienta competitiva para programas comerciales. Esto se hace especialmente para las parcelas científicas interactivas en 2D y 3D y contiene numérica bibliotecas científicas implementado en Java para funciones matemáticas, los números al azar, y otros algoritmos de minería de datos. jHepWork se basa en un lenguaje de programación de alto nivel Jython, pero Java codificación también se puede utilizar para llamar a bibliotecas jHepWork numérica y gráfica.

KNIME (Konstanz Information Miner) es de uso fácil y comprensible, y de fuente abierta de integración de datos, procesamiento, análisis, y la plataforma de exploración. Se ofrece a los usuarios la capacidad de crear de forma visual los flujos de datos o tuberías, ejecutar selectivamente algunos o todos los pasos de análisis, y luego estudiar los resultados, modelos y vistas interactivas. KNIME está escrito en Java y está basado en Eclipse y hace uso de su método de extensión para apoyar plugins proporcionando así una funcionalidad adicional. A través de plugins, los usuarios pueden añadir módulos de texto, imagen, y el procesamiento de series de tiempo y la integración de varios otros proyectos de código abierto, tales como el lenguaje de programación de R, WEKA, el Kit de desarrollo de la Química, y LIBSVM.


Fuente: TechSource