15 Alat Penambangan Data Terbaik Tahun 2023

Semua orang ingin membuat bisnis mereka lebih baik, tetapi khawatir tentang loyalitas pelanggan, dan penjualan yang konstan. Jangan khawatir Kamu sekarang dapat melakukan penambangan data dan membuat pasar Kamu lebih besar dan untuk melakukan itu, Kamu memerlukan alat penambangan data yang tepat.

Tujuan utama dari alat Data mining adalah untuk menemukan pola di antara volume data yang besar dan mengubah data menjadi informasi yang jauh lebih halus.

Data mining dilakukan dengan memanfaatkan teknik yang berbeda seperti algoritma tertentu, analisis statistik, kecerdasan buatan, dan sistem database.

Motif utamanya adalah untuk penggunaan di masa mendatang, ia mengekstrak informasi dari kumpulan data besar dan mengubahnya menjadi struktur yang dapat dipahami.

Ini membantu Kamu melihat tren penjualan, mengembangkan kampanye pemasaran yang lebih cerdas, dan membantu dalam memprediksi loyalitas pelanggan secara akurat.

Ada banyak alat penambangan data yang tersedia dan di bawah ini adalah daftar 15 alat penambangan data terbaik di pasar.

1) Sistem Analisis Statistik (SAS)

Penambangan data SAS dan Sistem Analisis Statistik adalah produknya. Terutama untuk tujuan analitik dan manajemen data, itu dikembangkan. Itu tidak hanya dapat menambang data tetapi juga mengubah, mengelola data dari berbagai sumber, dan melakukan analisis statistik. Untuk pengguna non-teknis, ini menyediakan UI grafis.

Fitur Utama:

  • Alat yang ideal memungkinkan penambangan teks, penambangan data, pengoptimalan, dan analisis data besar.
  • Menghasilkan wawasan yang akurat untuk membuat keputusan tepat waktu.
  • Ini juga memiliki arsitektur pemrosesan memori terdistribusi yang sangat skalabel.
  • Ini tersedia dengan Lisensi Proprietary.

2) Alat Penambangan Data Penambang Cepat

Dikembangkan oleh perusahaan dengan nama yang sama yaitu Rapid Miner adalah salah satu sistem analisis prediktif terbaik. Hal ini pada dasarnya ditulis dalam bahasa pemrograman JAVA.

Ini digunakan untuk tujuan seperti penerapan model, persiapan data, dan pembelajaran mesin, menawarkan berbagai produk untuk membangun proses penambangan data baru dan analisis penyiapan prediktif.

Fitur Utama:

  • Hal ini memungkinkan beberapa manajemen data.
  • Ini memiliki GUI atau pemrosesan batch.
  • Terintegrasi dengan database internal juga dasbor interaktif dan dapat dibagikan.
  • Ini bekerja pada analitik prediktif data besar yang memiliki pemrosesan analisis jarak jauh.
  • Dapat melakukan penyaringan data, penggabungan, penggabungan, dan agregasi.
  • Itu dapat membangun, melatih, dan bahkan memvalidasi model prediktif.

3) Teradata

Untuk mengembangkan aplikasi pergudangan data dalam skala besar, Teradata adalah sistem pemrosesan terbuka paralel yang masif.

Fitur Utama:

  • Ini adalah Pengoptimal yang dapat menangani hingga 64 gabungan dalam kueri.
  • Teradata lebih mudah untuk diatur, dipelihara, dan diadministrasikan dan juga memiliki total biaya kepemilikan yang rendah.
  • Mendukung SQL untuk berinteraksi dengan tabel data,
  • Tanpa intervensi manual, ia dapat mendistribusikan data ke disk secara otomatis.
  • Banyak utilitas (memuat dan membongkar) untuk memindahkan data ke/dari Sistem Teradata.

Baca juga: 20 Alat ETL Terbaik Terbaik untuk 2023

4) Oranye

Jika Kamu ingin mempelajari pembelajaran mesin dan penambangan data, Orange adalah rangkaian perangkat lunak yang sempurna. Ini adalah perangkat lunak berbasis komponen yang paling membantu visualisasi data. Oranye ditulis dalam bahasa komputasi Python. Komponennya disebut ‘widget’.

Fitur Utama:

  • Getaran yang lebih interaktif dan menyenangkan pada alat analitik yang membosankan dihadirkan oleh Orange.
  • Data dapat dengan mudah dipindahkan ke mana pun Kamu inginkan hanya dengan memindahkan atau membalik widget dan data dengan cepat diatur ke format ke pola yang diinginkan.
  • Karena Kamu dapat dengan cepat membandingkan dan menganalisis data, Kamu dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas.
  • Ini tersedia melalui Open Source.

5) Pemrograman R

Untuk komputasi statistik dan grafik, R adalah bahasa yang digunakan. Menyediakan berbagai uji statistik, juga digunakan untuk analisis data besar.

Fitur Utama:

  • Ini memiliki fasilitas penyimpanan yang besar dan penanganan data yang efektif.
  • Untuk melakukan perhitungan pada array dan matriks tertentu, ia memiliki serangkaian operator.
  • Untuk analisis data, ia bahkan menyediakan kumpulan alat data besar yang koheren dan terintegrasi.
  • Fasilitas grafis juga disediakan untuk analisis data yang ditampilkan di layar atau di hard copy.
  • Ini tersedia melalui Open Source.

6) Lingkungan Waikato

WEKA yang dikembangkan di Universitas Waikato di Selandia Baru adalah perangkat lunak pembelajaran mesin. Ini adalah perangkat lunak yang paling cocok untuk analisis data dan pemodelan prediktif. Untuk mendukung pembelajaran mesin, ia memiliki alat algoritma dan visualisasi. Bahasa pemrograman yang digunakan untuk menulis WEKA adalah JAVA.

Fitur Utama:

  • Ini memiliki UI grafis yang memfasilitasi akses yang lebih mudah ke semua fitur-fiturnya.
  • Tugas penambangan data utama seperti penambangan data, pemrosesan, visualisasi, regresi, dll semuanya didukung oleh WEKA.
  • Dibutuhkan asumsi bahwa data tersedia dalam bentuk flat file.
  • Ini tersedia sebagai Perangkat Lunak Gratis.

7) Alat Penambangan Data PAPAN

Alat penambangan data ini adalah Alat Kecerdasan Manajemen. Ini memiliki fitur intelijen bisnis dan manajemen kinerja perusahaan yang digabungkan.

Fitur Utama:

  • Ini membantu dalam membangun aplikasi analitik dan perencanaan yang disesuaikan.
  • Dengan menggunakan satu platform, Kamu dapat menganalisis, mensimulasikan, merencanakan, dan memprediksi.
  • Alat ini merupakan kombinasi dari BI, Corporate Performance Management dan Business Analytics.
  • Bisnis diberdayakan olehnya untuk mengembangkan dan mempertahankan proses perencanaan analitis yang canggih.
  • Ini tersedia dengan Lisensi Proprietary.

8) KNIME

Dikembangkan oleh KNIME.com AG, ini adalah platform integrasi terbaik untuk analisis data. Ini terdiri dari berbagai komponen pembelajaran mesin dan penambangan data yang disematkan bersama, beroperasi pada konsep pipa data modular.

Fitur Utama:

  • KNIME bekerja secara efisien untuk analisis data pelanggan, analisis data keuangan, dan intelijen bisnis.
  • Alat ini banyak digunakan dalam penelitian farmasi.
  • Fitur seperti penerapan cepat dan efisiensi penskalaan tertanam di dalamnya.
  • Ini tersedia di Sumber Terbuka.

9) Alat Dundas BI

Alat ini dapat digunakan sebagai portal data pusat untuk organisasi dan merupakan alat penambangan Data yang siap untuk perusahaan. Ini digunakan untuk membangun dan melihat dasbor interaktif, laporan, dll.

Fitur Utama:

  • Ini memiliki aplikasi server bersama dengan fungsionalitas produk lengkap.
  • Semua jenis sumber data dapat diintegrasikan dan diakses.
  • Visualisasi data dapat disesuaikan.
  • Ini adalah alat ‘seret dan lepas’ yang cerdas dan dapat memvisualisasikan data melalui peta.
  • Analisis data bersifat prediktif dan canggih

10) KEENAM

Dalam hal tujuan pelaporan dalam organisasi, Sisense adalah tujuan yang Kamu tuju. Ini sangat berguna sebagai perangkat lunak BI. Ia memiliki kemampuan hebat dalam menangani organisasi skala kecil dan besar.

Fitur Utama:

  • Untuk membangun repositori umum menggabungkan data dari berbagai sumber.
  • Data disempurnakan untuk pembuatan laporan kaya.
  • Laporan yang dihasilkan sangat visual, dirancang khusus untuk pengguna non-teknis.
  • Fasilitas drag and drop diperbolehkan serta widget.

Baca juga: Alat Manajemen Proyek yang Dibutuhkan Tim Kamu Saat Ini

11) Alat Penambangan Data Inetsoft

Ini adalah penambangan data dan platform intelijen yang sangat berguna. Gaya alat Data Mining Inetsoft memungkinkan data dari berbagai sumber memiliki transformasi yang cepat dan fleksibel.

Fitur Utama:

  • Aplikasi on-premise, alat ini membantu sumber terstruktur dan semi terstruktur untuk diakses.
  • Kamu dapat melakukan pengoptimalan aplikasi untuk konsumsi dan pembaruan data.
  • Eksplorasi dan pelaporan data ditawarkan pada tingkat yang disesuaikan dan aman.
  • Tertanam dalam logika bisnis dan parametrisasi, laporan paginasi dibuat.
  • Ini tersedia di Sumber Terbuka.

12) Apache Mahout

Apache Foundation mengembangkan proyek Apache Mahout. Tujuan utamanya adalah untuk membuat algoritma pembelajaran mesin. Fokus utamanya tetap pada pengelompokan data, klasifikasi, dan penyaringan kolaboratif.

Fitur Utama:

  • Ini memiliki lingkungan pemrograman yang dapat diperluas.
  • Algoritma sudah dibuat sebelumnya.
  • Lingkungan adalah eksperimen matematika.
  • Untuk kinerja yang lebih baik, ini adalah GPU yang dihitung.
  • Ini tersedia melalui Open Source.

13) Intelijen Bisnis Oracle

Untuk pemula dan ahli, Oracle BI adalah pembelajaran mesin iklan visualisasi data sumber terbuka. Ini menyediakan algoritme penambangan data yang sangat baik untuk klasifikasi data, prediksi, regresi, dan analitik khusus yang memungkinkan analis membuat prediksi yang lebih baik dengan menganalisis wawasan dan juga dapat menargetkan pelanggan dan mendeteksi penipuan.

Fitur Utama:

  • Dengan bantuan kekuatan potensial dari database Oracle, algoritma di dalam ODM dirancang.
  • Data dapat digali dari tabel database, tampilan, dan skema, sebagai fitur utama SQL.
  • Ini juga menyediakan fitur drag and drop.
  • Ini Berlisensi Kepemilikan.

14) Data Meleleh

Ini juga dikenal sebagai DMelt dan merupakan lingkungan komputasi dan visualisasi. Untuk melakukan analisis data dan visualisasi disediakan kerangka kerja interaktif. Alat ini pada dasarnya dirancang untuk pelajar, ilmuwan, dan insinyur.

Fitur Utama:

  • Alat ini dapat berjalan pada sistem apa pun yang dapat mendukung JVM.
  • Perpustakaan ilmiah dan matematika disediakan.
  • Ini digunakan untuk analisis volume data yang besar, penambangan data, analisis stat.
  • Banyak digunakan di pasar seperti pasar keuangan, ilmu alam, dan teknik.

15) IBM Cognos BI

Dimiliki oleh IBM, itu adalah suite intelijen. Ini digunakan pelaporan dan analisis data, kartu skor, dll. Untuk memenuhi persyaratan organisasi tertentu, seperti Cognos Connection, Query Studio, Report Studio, Analysis Studio, Event Studio, dan Workspace advance.

Fitur Utama:

  • Ini mengumpulkan dan merangkum data di papan skor dengan bantuan Koneksi Cognos.
  • Untuk memformat data dan membuat diagram, ia memiliki kueri.
  • Ini memiliki antarmuka yang ramah pengguna untuk membuat dokumen yang dipersonalisasi dan ramah pengguna.
  • Ini Berlisensi Kepemilikan.

Ada beberapa alat data mining lainnya seperti Solver, ELKI, SPMF, Enterprise Miner, Datawatch, KEEL, dll. Artikel ini ditulis untuk membantu Kamu mengetahui alat data mining terbaik yang ada. Sekarang, nikmati bekerja dengan mereka.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment