データマイニングソフトウェアツールの調査

私はエンジニアとして訓練されていましたが、データマイニングにより興味を持っていることがわかりました。現在、私はさらにフィールドを調査しようとしています。特に、存在するソフトウェアツールのさまざまなカテゴリと、各カテゴリで注目すべきツールとその理由を理解したいと思います。（「最高の」ツールとは言いませんでしたが、注目すべきは炎戦争を始めないことです。）特に、オープンソースで自由に利用できるツールに注意してください-これを意味するものではありません私はオープンソースと無料にのみ興味があります。

これはおそらく最も包括的なリストです：mloss.org

見て

• Weka（java、分類に強い）
• オレンジ（Pythonスクリプト、ほとんどが分類）
• GNU R（R言語、ややベクターテーブル指向、機械学習タスクビューを参照してください。 Rattle UIを参照）
• ELKI（java、クラスタリングおよび異常値検出に強力、高速化のためのインデックス構造サポート、アルゴリズムリスト）
• Mahout（Java、Hadoopに属し、クラスターと巨大なデータセットがある場合）

そしてUCI機械学習リポジトリデータセットのため。

Rattleは、さまざまなRパッケージのフロントエンドを提供するデータマイニングGUIです。

見ていKNIMEを。

とても簡単に習得できます。さらなる進歩のための多くの範囲を持つ。WekaおよびRとうまく統合します。

人気の観点から、このペーパー（2008）は、データマイニングの上位10のアルゴリズムを調査しています。

RapidMiner（Java）[オープンソース]

ELKIがあります。これは、WEKAにある程度匹敵するオープンソースの大学プロジェクトですが、クラスタリングと外れ値の検出に関してははるかに強力です。WEKAは実際にはデータマイニングではなく、機械学習ソフトウェアです。

このRed-Rには、優れたGUIと視覚的なプログラミングインターフェイスがあります。Rを使用して、さまざまなデータ分析を処理します。

Rexer Anlayticsは、毎年ツールキット調査を行っています。KDnuggetsには、業界および意図ごとにソフトウェアの説明があります。

SQL Serverデータマイニング（SSDM） hasn't been updated in a long time, but it's still quite competitive if you're mining large relational databases and cubes. I'm slowly but systematically slogging my way through tests of as many mining tools as I can and SQL Server's Windows interface is the most productive and stable I've found to date (particularly when it comes to enterprise databases, some of which have surprisingly sloppy interfaces) despite its age. I'd prefer a modern Windows Presentation Foundation (WPF) interface but this is the next-best thing.

私はいくつかの基本的なマイニングスキルを習得しようとしていたときに、SQL Serverデータマイニングへのリケッティ階段というタイトルの一連の詳細なアマチュアチュートリアルを書きました。私は経験が浅いにもかかわらず、いくつかの「落とし穴」を事前に特定するのに役立ちます。