top 15 best free data mining tools
Liste complète des meilleursLogiciels et applications d'exploration de données (également appelés modélisation de données ou analyse de données):
L'exploration de données a pour objectif principal de découvrir des modèles parmi de grands volumes de données et de transformer les données en informations plus raffinées / exploitables.
Cette technique utilise des algorithmes spécifiques, des analyses statistiques, de l'intelligence artificielle et des systèmes de bases de données. Il vise à extraire des informations d'énormes ensembles de données et à les convertir en une structure compréhensible pour une utilisation future.
Outre les services principaux, certains systèmes d'exploration de données fournissent des fonctionnalités avancées, notamment l'entreposage de données et les processus KDD (Knowledge Discovery in Databases).
Entrepôt de données : Un vaste référentiel de données intégrées, orientées vers le sujet et variant dans le temps, utilisées pour guider les décisions de la direction.
KDD : Processus de découverte des connaissances les plus utiles à partir d'une collection de données volumineuses.
Il existe de nombreux outils d'exploration de données disponibles sur le marché, mais le choix du meilleur n'est pas simple. Un certain nombre de facteurs doivent être pris en compte avant d'investir dans une solution propriétaire.
Tous les systèmes d'exploration de données traitent les informations de différentes manières les uns des autres, d'où le processus de prise de décision devient encore plus difficile. Afin d'aider nos utilisateurs à cet égard, nous avons répertorié ci-dessous les 15 principaux outils d'exploration de données du marché qui devraient être pris en compte.
=> Nous contacter pour suggérer une liste ici.Ce que vous apprendrez:
- Liste des outils et applications d'exploration de données les plus populaires
- # 1) Xplenty
- # 2) Mineur rapide
- # 3) Orange
- # 4) Ensemble
- # 5) KNIME
- # 6) Sisense
- # 7) SSDT (outils de données SQL Server)
- # 8) Apache Mahout
- # 9) Exploration de données Oracle
- # 10) Hochet
- # 11) DataMelt
- # 12) IBM Cognos
- # 13) IBM SPSS Modeler
- # 14) Exploration de données SAS
- # 15) Teradata
- # 16) Conseil
- # 17) Dundas BI
- Outils supplémentaires
- Conclusion
Liste des outils et applications d'exploration de données les plus populaires
Nous y voilà!
Ici, nous avons comparé la liste des outils de modélisation de données gratuits et commerciaux.
# 1) Xplenty
Xplenty fournit une plateforme dotée de fonctionnalités pour intégrer, traiter et préparer les données pour l'analyse. Les entreprises pourront profiter de la plupart des opportunités offertes par le big data avec l'aide de Xplenty et cela aussi sans investir dans le personnel, le matériel et les logiciels associés. Il s'agit d'une boîte à outils complète pour la création de pipelines de données.
Vous serez en mesure d'implémenter des fonctions de préparation de données complexes grâce à un langage d'expression riche. Il dispose d'une interface intuitive pour implémenter ETL, ELT ou une solution de réplication. Vous pourrez orchestrer et planifier des pipelines via un moteur de workflow.
- Xplenty est la plateforme d'intégration de données pour tous. Il offre les options sans code et low-code.
- Un composant API fournira une personnalisation et une flexibilité avancées.
- Il dispose de fonctionnalités pour transférer et transformer les données entre les bases de données et les entrepôts de données.
- Il fournit une assistance par e-mail, chat, téléphone et une réunion en ligne.
Disponibilité: Outils sous licence.
=> Visitez le site Web de Xplenty# 2) Mineur rapide
Disponibilité: Open source
Rapid Miner est l'un des meilleurs systèmes d'analyse prédictive développé par la société du même nom que Rapid Miner. Il est écrit en langage de programmation JAVA. Il fournit un environnement intégré pour l'apprentissage en profondeur, l'exploration de texte, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive.
L'outil peut être utilisé pour une vaste gamme d'applications, y compris pour les applications commerciales, les applications commerciales, la formation, l'éducation, la recherche, le développement d'applications, l'apprentissage automatique.
Rapid Miner propose le serveur à la fois sur site et dans des infrastructures de cloud public / privé. Il a un modèle client / serveur comme base. Rapid Miner est livré avec des frameworks basés sur des modèles qui permettent une livraison rapide avec un nombre réduit d'erreurs (qui sont assez couramment attendues dans le processus d'écriture de code manuel).
Rapid Miner se compose de trois modules, à savoir
- Rapid Miner Studio: Ce module est destiné à la conception de flux de travail, au prototypage, à la validation, etc.
- Rapid Miner Server: pour exploiter des modèles de données prédictifs créés en studio
- Rapid Miner Radoop: exécute les processus directement dans le cluster Hadoop pour simplifier l'analyse prédictive.
Cliquez sur RapidMiner site officiel.
# 3) Orange
Disponibilité: Open source
Orange est une suite logicielle parfaite pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Il facilite au mieux la visualisation des données et est un logiciel basé sur des composants. Il a été écrit en langage informatique Python.
Comme il s’agit d’un logiciel à base de composants, les composants d’orange sont appelés «widgets». Ces widgets vont de la visualisation et du prétraitement des données à l'évaluation des algorithmes et de la modélisation prédictive.
Les widgets offrent des fonctionnalités majeures telles que
- Afficher le tableau de données et permettre de sélectionner des fonctionnalités
- Lire les données
- Entraîner des prédicteurs et comparer des algorithmes d'apprentissage
- Visualisation des éléments de données, etc.
De plus, Orange apporte une ambiance plus interactive et amusante aux outils d'analyse ennuyeux. C'est assez intéressant à opérer.
Les données envoyées à Orange sont rapidement formatées selon le modèle souhaité et peuvent être facilement déplacées là où cela est nécessaire en déplaçant / retournant simplement les widgets. Les utilisateurs sont assez fascinés par Orange. Orange permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus intelligentes en peu de temps en comparant et en analysant rapidement les données.
Cliquez sur Orange site officiel.
# 4) Ensemble
Disponibilité: Logiciel gratuit
Aussi connu sous le nom de Waikato Environment est un logiciel d'apprentissage automatique développé au Université de Waikato en Nouvelle-Zélande. Il convient le mieux à l'analyse des données et à la modélisation prédictive. Il contient des algorithmes et des outils de visualisation qui prennent en charge l'apprentissage automatique.
Weka a une interface graphique qui facilite l'accès à toutes ses fonctionnalités. Il est écrit en langage de programmation JAVA.
Weka prend en charge les principales tâches d'exploration de données, y compris l'exploration de données, le traitement, la visualisation, la régression, etc. Il fonctionne sur l'hypothèse que les données sont disponibles sous la forme d'un fichier plat.
Weka peut fournir un accès aux bases de données SQL via la connectivité de la base de données et peut traiter davantage les données / résultats renvoyés par la requête.
Cliquez sur WEKA site officiel.
# 5) KNIME
Disponibilité: Open source
KNIME est la meilleure plate-forme d'intégration pour l'analyse de données et le reporting développé par KNIME.com AG. Il fonctionne sur le concept du pipeline de données modulaire. KNIME est constitué de divers composants d'apprentissage automatique et d'exploration de données intégrés ensemble.
KNIME a été largement utilisé pour la recherche pharmaceutique. En outre, il fonctionne parfaitement pour l'analyse des données clients, l'analyse des données financières et l'intelligence d'affaires.
KNIME possède des fonctionnalités géniales telles que le déploiement rapide et l'efficacité de la mise à l'échelle. Les utilisateurs se familiarisent avec KNIME en moins de temps et il a rendu l'analyse prédictive accessible aux utilisateurs même naïfs. KNIME utilise l'assemblage de nœuds pour pré-traiter les données à des fins d'analyse et de visualisation.
Cliquez sur KNIME site officiel.
# 6) Sisense
Disponibilité: Autorisé
Sisense est un logiciel de BI extrêmement utile et le mieux adapté lorsqu'il s'agit de rapports au sein de l'organisation. Il est développé par la société du même nom «Sisense». Il a une capacité brillante pour gérer et traiter les données pour les organisations à petite / grande échelle.
Il permet de combiner des données provenant de diverses sources pour créer un référentiel commun et, en outre, affine les données pour générer des rapports riches qui sont partagés entre les services pour la création de rapports.
Sisense a obtenu le prix du meilleur logiciel de BI en 2016 et occupe toujours une bonne position.
Sisense génère des rapports hautement visuels. Il est spécialement conçu pour les utilisateurs non techniques. Il permet une fonction glisser-déposer ainsi que des widgets.
Différents widgets peuvent être sélectionnés pour générer les rapports sous forme de camemberts, de graphiques linéaires, de graphiques à barres, etc. en fonction de l'objectif d'une organisation. Les rapports peuvent être approfondis en cliquant simplement pour vérifier les détails et les données complètes.
Cliquez sur Sisense site officiel.
# 7) SSDT (outils de données SQL Server)
Disponibilité: Autorisé
SSDT est un modèle déclaratif universel qui étend toutes les phases de développement de base de données dans l'IDE de Visual Studio. BIDS était l'ancien environnement développé par Microsoft pour effectuer des analyses de données et fournir des solutions de business intelligence. Les développeurs utilisent SSDT transact - une capacité de conception de SQL, pour créer, maintenir, déboguer et refactoriser des bases de données.
Un utilisateur peut travailler directement avec une base de données ou peut travailler directement avec une base de données connectée, fournissant ainsi une installation sur site ou hors site.
Les utilisateurs peuvent utiliser des outils de studio visuel pour le développement de bases de données comme IntelliSense, des outils de navigation de code et un support de programmation via C #, Visual Basic, etc. SSDT fournit Concepteur de table pour créer de nouvelles tables ainsi que modifier des tables dans des bases de données directes ainsi que des bases de données connectées.
Tirant sa base de BIDS, qui n'était pas compatible avec Visual Studio2010, le SSDT BI a vu le jour et a remplacé BIDS.
Cliquez sur SSDT site officiel.
# 8) Apache Mahout
Disponibilité: Open source
Apache Mahout est un projet développé par Fondation Apache qui sert l'objectif principal de créer des algorithmes d'apprentissage automatique. Il se concentre principalement sur le regroupement de données, la classification et le filtrage collaboratif.
Mahout est écrit en JAVA et comprend des bibliothèques JAVA pour effectuer des opérations mathématiques comme l'algèbre linéaire et les statistiques. Mahout se développe continuellement alors que les algorithmes mis en œuvre dans Apache Mahout se développent continuellement. Les algorithmes de Mahout ont implémenté un niveau supérieur à Hadoop grâce à des modèles de cartographie / réduction.
Pour clore, Mahout a les principales caractéristiques suivantes
- Environnement de programmation extensible
- Algorithmes préfabriqués
- Environnement d'expérimentation mathématique
- Le GPU calcule l'amélioration des performances.
Cliquez sur Cornac site officiel.
# 9) Exploration de données Oracle
Disponibilité: Licence propriétaire
Composant d'Oracle Advance Analytics, le logiciel d'exploration de données Oracle fournit d'excellents algorithmes d'exploration de données pour la classification des données, la prédiction, la régression et des analyses spécialisées qui permettent aux analystes d'analyser des informations, de faire de meilleures prédictions, de cibler les meilleurs clients, d'identifier les opportunités de vente croisée et de détecter les fraudes.
Les algorithmes conçus dans ODM exploitent les atouts potentiels de la base de données Oracle. La fonction d'exploration de données de SQL peut extraire des données des tables, vues et schémas de base de données.
L'interface graphique d'Oracle Data Miner est une version étendue d'Oracle SQL Developer. Il fournit une fonction de «glisser-déposer» direct des données à l’intérieur de la base de données aux utilisateurs, ce qui leur donne un meilleur aperçu.
Cliquez sur Exploration de données Oracle site officiel.
# 10) Hochet
Disponibilité: Open source
Rattle est un outil d'exploration de données basé sur l'interface graphique qui utilise le langage de programmation R stats. Rattle expose la puissance statistique de R en fournissant une fonctionnalité d'exploration de données considérable. Bien que Rattle dispose d'une interface utilisateur étendue et bien développée, il dispose d'un onglet de code de journal intégré qui génère du code en double pour toute activité se produisant sur l'interface graphique.
L'ensemble de données généré par Rattle peut être visualisé et modifié. Rattle donne la possibilité supplémentaire de revoir le code, de l'utiliser à de nombreuses fins et d'étendre le code sans restriction.
Cliquez sur Hochet site officiel.
# 11) DataMelt
Disponibilité: Open source
DataMelt, également connu sous le nom de DMelt, est un environnement de calcul et de visualisation qui fournit un cadre interactif pour l'analyse et la visualisation des données. Il est principalement conçu pour les ingénieurs, les scientifiques et les étudiants.
DMelt est écrit en JAVA et c'est un utilitaire multi-plateforme. Il peut fonctionner sur n'importe quel système d'exploitation compatible avec JVM (Java Virtual Machine).
Il contient des bibliothèques scientifiques et mathématiques.
Bibliothèques scientifiques: Pour dessiner des tracés 2D / 3D.
Bibliothèques mathématiques: Pour générer des nombres aléatoires, des ajustements de courbes, des algorithmes, etc.
DataMelt peut être utilisé pour l'analyse de gros volumes de données, l'exploration de données et l'analyse statistique. Il est largement utilisé dans l'analyse des marchés financiers, des sciences naturelles et de l'ingénierie.
Cliquez sur DataMelt site officiel.
# 12) IBM Cognos
Disponibilité: Licence propriétaire
IBM Cognos BI est une suite d'intelligence détenue par IBM pour le reporting et l'analyse des données, la notation des scores, etc. Elle se compose de sous-composants qui répondent aux exigences organisationnelles spécifiques Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event Studio et Workspace Advance.
- Connexion Cognos: Un portail Web pour rassembler et résumer les données dans un tableau de bord / rapports.
- Requête Studio: Contient des requêtes pour formater les données et créer des diagrammes.
- Report Studio: Pour générer des rapports de gestion.
- Studio d'analyse: Pour traiter de gros volumes de données, comprendre et identifier les tendances.
- Studio d'événement: Module de notification pour rester synchronisé avec les événements.
- Espace de travail avancé: Interface conviviale pour créer des documents personnalisés et conviviaux.
Cliquez sur Cognos site officiel.
# 13) IBM SPSS Modeler
Disponibilité: Licence propriétaire
IBM SPSS est une suite logicielle appartenant à IBM qui est utilisé pour l'exploration de données et l'analyse de texte pour créer des modèles prédictifs. Il a été initialement produit par SPSS Inc. puis acquis par IBM.
SPSS Modeler possède une interface visuelle qui permet aux utilisateurs de travailler avec des algorithmes d'exploration de données sans avoir besoin de programmation. Il élimine les complexités inutiles rencontrées lors des transformations de données et rend les modèles prédictifs faciles à utiliser.
IBM SPSS est disponible en deux éditions, basées sur les fonctionnalités
- IBM SPSS Modeler Professional
- IBM SPSS Modeler Premium - contient des fonctionnalités supplémentaires d'analyse de texte, d'analyse d'entité, etc.
Cliquez sur Modeleur SPSS site officiel.
# 14) Exploration de données SAS
Disponibilité: Licence propriétaire
Le système d'analyse statistique (SAS) est un produit du SAS Institute développé pour l'analyse et la gestion des données. SAS peut extraire des données, les modifier, gérer des données provenant de différentes sources et effectuer des analyses statistiques. Il fournit une interface utilisateur graphique pour les utilisateurs non techniques.
SAS Data Miner permet aux utilisateurs d'analyser le Big Data et d'obtenir des informations précises pour prendre des décisions en temps opportun. SAS possède une architecture de traitement de mémoire distribuée hautement évolutive. Il est bien adapté pour l'exploration de données, l'exploration de texte et l'optimisation.
Cliquez sur SAS site officiel.
# 15) Teradata
Disponibilité: Autorisé
Teradata est souvent appelée base de données Teradata. Il s'agit d'un entrepôt de données d'entreprise qui contient des outils de gestion de données ainsi qu'un logiciel d'exploration de données. Il peut être utilisé pour l'analyse commerciale.
Teradata est utilisé pour avoir un aperçu des données de l'entreprise telles que les ventes, le placement de produit, les préférences des clients, etc., il peut également faire la différence entre les données «chaudes» et «froides», ce qui signifie qu'il place les données moins fréquemment utilisées dans une section de stockage lente.
Teradata fonctionne sur une architecture «sans partage» car ses nœuds de serveur ont leur propre capacité de mémoire et de traitement.
Cliquez sur Teradata site officiel.
# 16) Conseil
Disponibilité: Licence propriétaire
mise en œuvre de tri à bulles c ++
Le conseil est souvent appelé boîte à outils du conseil. C'est un logiciel de Business Intelligence, d'analyse et de gestion des performances d'entreprise. C'est l'outil le mieux adapté aux entreprises qui cherchent à améliorer la prise de décision. Board recueille des données de toutes les sources et rationalise les données pour générer des rapports dans le format préféré.
Board possède l'interface la plus attrayante et la plus complète de tous les logiciels de BI du secteur. Board offre la possibilité d'effectuer des analyses multidimensionnelles, de contrôler les flux de travail et de suivre la planification des performances.
Cliquez sur Tableau site officiel.
# 17) Dundas BI
Disponibilité: Autorisé
Dundas est un autre excellent outil d'analyse de tableau de bord, de reporting et de données. Dundas est assez fiable avec ses intégrations rapides et ses aperçus rapides. Il fournit des modèles de transformation de données illimités avec des tableaux, des graphiques et des graphiques attrayants.
Dundas BI offre une fonctionnalité fantastique d'accessibilité aux données à partir de nombreux appareils avec une protection sans lacunes des documents.
Dundas BI place les données dans des structures bien définies de manière spécifique afin de faciliter le traitement pour l'utilisateur. Il s'agit de méthodes relationnelles qui facilitent l'analyse multidimensionnelle et se concentrent sur des questions critiques pour l'entreprise. Comme il génère des rapports fiables, il réduit ainsi les coûts et élimine la nécessité d'utiliser d'autres logiciels supplémentaires.
Cliquez sur Dundas BI site officiel.
En plus des 15 meilleurs outils mentionnés ci-dessus, il existe peu d'autres outils qui figurent de près dans la liste des meilleurs et qui sont les meilleurs candidats à mentionner avec le Top 15.
Outils supplémentaires
# 18) Intetsoft
Intetsoft est un tableau de bord analytique et un outil de reporting qui fournit un développement itératif de rapports / vues de données et génère des rapports parfaits au pixel près.
Cliquez sur IntetSoft site officiel.
# 19) LANGUE
KEEL signifie extraction de connaissances basée sur l'apprentissage évolutif. C'est un outil JAVA pour effectuer différentes tâches de découverte de données. Il est basé sur l'interface graphique.
Cliquez sur LANGUE site officiel.
# 20) R Exploration de données
R est un environnement logiciel gratuit pour effectuer des calculs statistiques et des graphiques. Il est largement utilisé dans les applications universitaires, de recherche, d'ingénierie et industrielles.
Cliquez sur R DataMining site officiel.
# 21) H2O
H2O est un autre excellent logiciel open source pour effectuer des analyses de Big Data. Il est utilisé pour effectuer une analyse de données sur les données contenues dans les systèmes d'application de cloud computing.
Cliquez sur H2O site officiel.
# 22) Qlik Sense
Qlik Sense est un système de BI avec une belle interface qui fascine l'utilisateur. Il a également des fonctionnalités avancées intégrées. Il fournit l'intégration des données en combinant plusieurs sources de données et en effectuant des analyses sur celles-ci.
Cliquez sur Cliquez sur Sens site officiel.
# 23) Birst
Birst est une solution de BI basée sur le Web qui connecte différentes équipes qui participent à la prise de décisions éclairées. Il fournit un environnement centralisé aux utilisateurs décentralisés pour étendre le modèle de données sans risquer la gouvernance des données.
Cliquez sur Birst site officiel.
# 24) ELKI
Un logiciel open source qui se concentre sur la recherche d'algorithmes et l'analyse de clusters. ELKI est écrit en JAVA. Il fournit une grande collection d'algorithmes pour permettre une évaluation facile.
Cliquez sur ELKI site officiel.
# 25) SPMF
Spécialisé dans le pattern mining, SPMF est une bibliothèque de data mining open source. Il est écrit en JAVA.
Il contient des algorithmes d'exploration de données qui s'intègrent facilement avec d'autres logiciels Java.
Cliquez sur SPMF site officiel.
# 26) GraphLab
GraphLab est un logiciel de calcul haute performance basé sur des graphes écrit en C ++. Il est utilisé pour effectuer un large éventail de tâches d'exploration de données.
Cliquez sur GraphLab site officiel.
# 27) Maillet
Mallet est un outil approprié pour le traitement du langage naturel, l'analyse de cluster, la classification et l'extraction de données. Est-ce un logiciel open source basé sur JAVA.
Cliquez sur Maillet site officiel.
# 28) Alteryx
Alteryx est une plateforme pour collecter, affiner et analyser les données. Il fournit des outils de glisser-déposer pour créer des flux de travail analytiques.
Cliquez sur Alteryx site officiel.
# 29) Mlpy
Mlpy signifie Machine learning python. Il fournit de larges méthodes d'apprentissage automatique pour les problèmes et vise à trouver une solution raisonnable. C'est un logiciel multi-plateforme et open-source. Cela fonctionne avec Python.
Cliquez sur Mlpy site officiel.
Conclusion
Avant de prendre la décision finale sur l'outil d'exploration de données à acheter, l'utilisateur doit approfondir les besoins de l'entreprise. Des questions telles que l'outil répond-il au comportement des clients?
Contribue-t-il à accroître l'efficacité? Est-ce que cela correspond au système et à la gestion? Cela apportera-t-il une valeur ajoutée jamais connue auparavant? Il doit être bien pris en compte et après avoir trouvé des réponses appropriées à toutes ces questions, seul l'utilisateur doit procéder à la prise de décision.
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