La minería de datos es el conjunto de técnicas que utilizan algoritmos específicos, análisis estático, inteligencia artificial y sistemas de bases de datos para analizar datos desde diferentes dimensiones y perspectivas.
Las herramientas de minería de datos tienen el objetivo de descubrir patrones/tendencias/agrupaciones entre grandes conjuntos de datos y transformar datos en información más refinada.
Es un framework, como Rstudio o Tableau, que permite realizar diferentes tipos de análisis de minería de datos.
Podemos realizar varios algoritmos, como agrupación o clasificación, en su conjunto de datos y visualizar los resultados en sí. Es un marco que nos proporciona mejores conocimientos sobre nuestros datos y el fenómeno que representan. Un marco de este tipo se denomina herramienta de minería de datos.
La herramienta Market for Data Mining está brillando: según el último informe de ReortLinker, el mercado alcanzaría su punto máximo mil millones de dólares en ventas por 2023 , desde $ 591 millones en 2018
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Estas son las herramientas de minería de datos más populares:
1. Minería de datos naranja:
Orange es un paquete de software perfecto de aprendizaje automático y minería de datos. Admite la visualización y es un software basado en componentes escritos en el lenguaje informático Python y desarrollado en el laboratorio de bioinformática de la facultad de informática y ciencias de la información de la Universidad de Ljubljana, Eslovenia.
Al tratarse de un software basado en componentes, los componentes de Orange se denominan 'widgets'. Estos widgets van desde el preprocesamiento y la visualización de datos hasta la evaluación de algoritmos y el modelado predictivo.
Los widgets ofrecen importantes funcionalidades como:
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- Mostrar tabla de datos y permitir seleccionar características.
- Lectura de datos
- Predictores de entrenamiento y comparación de algoritmos de aprendizaje.
- Visualización de elementos de datos, etc.
Además, Orange proporciona una atmósfera más interactiva y agradable para las herramientas analíticas aburridas. Es bastante emocionante operar.
¿Por qué naranja?
Los datos que llegan a color naranja se formatean rápidamente según el patrón deseado y al mover los widgets se pueden transferir fácilmente donde sea necesario. Orange es bastante interesante para los usuarios. Orange permite a sus usuarios tomar decisiones más inteligentes en poco tiempo comparando y analizando rápidamente los datos. Es una buena visualización y evaluación de datos de código abierto que concierne a principiantes y profesionales. La minería de datos se puede realizar mediante programación visual o secuencias de comandos Python. Muchos análisis son factibles a través de su interfaz de programación visual (arrastrar y soltar conectado con widgets) y muchas herramientas visuales tienden a ser compatibles, como gráficos de barras, diagramas de dispersión, árboles, dendrogramas y mapas de calor. Se suele admitir una cantidad sustancial de widgets (más de 100).
El instrumento tiene componentes de aprendizaje automático, complementos para bioinformática y minería de textos, y está repleto de funciones para análisis de datos. Esto también se utiliza como biblioteca de Python.
Los scripts de Python pueden seguir ejecutándose en una ventana de terminal, un entorno integrado como PyCharmand PythonWin, pr shells como iPython. Orange consta de una interfaz de lienzo en la que el usuario coloca widgets y crea un flujo de trabajo de análisis de datos. El widget propone operaciones fundamentales, por ejemplo, leer datos, mostrar una tabla de datos, seleccionar funciones, entrenar predictores, comparar algoritmos de aprendizaje, visualizar elementos de datos, etc. Orange funciona en Windows, Mac OS X y una variedad de sistemas operativos Linux. . Orange viene con múltiples algoritmos de regresión y clasificación.
Orange puede leer documentos en formatos de datos nativos y otros. Orange se dedica a técnicas de aprendizaje automático para clasificación o minería de datos supervisada. Hay dos tipos de objetos utilizados en la clasificación: alumnos y clasificadores. Los alumnos consideran los datos a nivel de clase y devuelven un clasificador. Los métodos de regresión son muy similares a la clasificación en Orange y ambos están diseñados para la extracción de datos supervisada y requieren datos a nivel de clase. El aprendizaje de conjuntos combina las predicciones de modelos individuales para ganar precisión. El modelo puede provenir de diferentes datos de entrenamiento o utilizar diferentes alumnos en los mismos conjuntos de datos.
Los alumnos también pueden diversificarse modificando sus conjuntos de parámetros. En naranja, los conjuntos son simplemente envoltorios para los alumnos. Actúan como cualquier otro alumno. Según los datos, devuelven modelos que pueden predecir los resultados de cualquier instancia de datos.
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2. Minería de datos SAS:
SAS significa Sistema de análisis estadístico. Es un producto del Instituto SAS creado para análisis y gestión de datos. SAS puede extraer datos, modificarlos, gestionar información de diversas fuentes y analizar estadísticas. Ofrece una interfaz de usuario gráfica para usuarios no técnicos.
SAS data miner permite a los usuarios analizar big data y proporcionar información precisa para tomar decisiones oportunas. SAS tiene una arquitectura de procesamiento de memoria distribuida que es altamente escalable. Es adecuado para fines de minería de datos, optimización y minería de textos.
3. Minería de datos DataMelt:
DataMelt es un entorno de computación y visualización que ofrece una estructura interactiva para el análisis y visualización de datos. Está diseñado principalmente para estudiantes, ingenieros y científicos. También se le conoce como DMelt.
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DMelt es una utilidad multiplataforma escrita en JAVA. Puede ejecutarse en cualquier sistema operativo que sea compatible con JVM (Java Virtual Machine). Consta de bibliotecas de ciencias y matemáticas.
Se utilizan bibliotecas científicas para dibujar los gráficos 2D/3D.
Las bibliotecas matemáticas se utilizan para la generación de números aleatorios, algoritmos, ajuste de curvas, etc.
DMelt se puede utilizar para el análisis de grandes volúmenes de datos, extracción de datos y análisis estadístico. Se utiliza ampliamente en ciencias naturales, mercados financieros e ingeniería.
4. Sonajero:
Ratte es una herramienta de minería de datos basada en GUI. Utiliza el lenguaje de programación de estadísticas R. Rattle expone el poder estático de R al ofrecer importantes funciones de minería de datos. Si bien Rattle tiene una interfaz de usuario completa y bien desarrollada, tiene una pestaña de código de registro integrada que produce código duplicado para cualquier operación GUI.
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El conjunto de datos producido por Rattle se puede ver y editar. Rattle le da a la otra parte la posibilidad de revisar el código, usarlo para muchos propósitos y ampliar el código sin ninguna restricción.
5. Minero rápido:
Rapid Miner es uno de los sistemas de análisis predictivo más populares creado por la empresa del mismo nombre que Rapid Miner. Está escrito en lenguaje de programación JAVA. Ofrece un entorno integrado para minería de textos, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y análisis predictivo.
El instrumento se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, incluidas aplicaciones empresariales, aplicaciones comerciales, investigación, educación, capacitación, desarrollo de aplicaciones y aprendizaje automático.
Rapid Miner proporciona el servidor en el sitio, así como en una infraestructura de nube pública o privada. Tiene como base un modelo cliente/servidor. Un minero rápido viene con marcos basados en plantillas que permiten una entrega rápida con pocos errores (que comúnmente se esperan en el proceso de escritura de codificación manual).