Cinco herramientas de Data Mining

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Cinco herramientas de Data Mining
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Que la información es poder no es nuevo y que los datos se pueden transformar en dinero tampoco. A día de hoy, para las marcas, disponer de información de su cliente a grandes rasgos no es suficiente. Para conocer mejorar y disponer de estadísticas sobre preferencias, datos de consumo o patrones de comportamiento es necesario analizar los datos. Para ello, disponemos de herramientas de Data Mining que harán la tarea mucho más sencilla.

RapidMiner (formerly known as YALE)

Con un lenguaje de programación Java, RadipMiner permite realizar un análisis avanzado de los datos, a través de plantillas. Esta herramienta ofrece un servicio excelente, ocupando la primera posición entre las mejores herramientas de data mining.

Además, dispone de la funcionalidad de pre-procesamiento y visualización de datos, análisis predictivo y modelos estadísticos, así como evaluación y despliegue de la información.

WEKA

La versión original de esta herramienta se destina al análisis de datos del sector agrícola. Pero fue evolucionando y desarrollo una herramienta superior basada en Java. Esta versión permite analizar datos y establecer modelos predictivos.

Igual que RapidMiner, Weka realiza trabajos de data mining estándar, incluyendo pre-procesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización y selección de características.

mineria de datos

Orange

Esta herramienta es simple y fácil de usar, a la vez que potente. Orange dispone de una estupenda programación visual y de script. Además, cuenta con componentes de aprendizaje propio, complementos de informática y minería de texto.

KNIME

Capacidad de pre-procesamiento de datos con tres componentes principales: la extracción, la transformación y la carga de datos. Dispone de una interfaz gráfica que permite el montaje de nodos de procesamiento de datos. Se trata de una plataforma de análisis de datos de origen, con la posibilidad de presentar informes e integración abierta. KNIME también integra diversos componentes para el aprendizaje automático y minería de datos a través de su concepto de segmentación de datos modular, características que han llamado la atención del Business Intelligence y el análisis de datos financieros.

Por otro lado, destacar que esta herramienta está escrita en Java y basado en Eclipse.  KNIME tiene la facilidad de añadir plugins y funcionalidades adicionales en cualquier momento.

NLTK

Cuando se trata de tareas de procesamiento del lenguaje, nada puede superar NLTK. NLTK proporciona un conjunto de herramientas de procesamiento del lenguaje, incluyendo la minería de datos, aprendizaje automático, raspado de datos, análisis de los sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje. Debido a que está escrito en Python, se pueden construir aplicaciones sobre sí misma y personalizarlo para tareas pequeñas.

 

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