¿Cuáles son las herramientas de minería de datos más utilizadas?

Las herramientas de minería de datos más utilizadas son las siguientes:

1.R: lenguaje informático y herramienta de análisis que se utiliza para análisis estadísticos y gráficos. Para garantizar el rendimiento, su módulo informático central. utiliza C, C y Fortran. Al mismo tiempo, para facilitar su uso, proporciona un lenguaje de secuencias de comandos, el lenguaje R. El lenguaje R es similar al lenguaje S desarrollado por Bell Labs. R admite una variedad de técnicas de análisis, incluidas pruebas estadísticas, modelos predictivos, visualización de datos y más. Se pueden encontrar muchos paquetes de extensión de código abierto en CRAN. La interfaz preferida para el software R es la interfaz de línea de comandos, que se utiliza para invocar funciones de análisis mediante la escritura de scripts.

2Tanagra: Software de minería de datos que utiliza una interfaz gráfica, utilizando una estructura de árbol similar al Explorador de Windows para organizar los componentes de análisis. Tanagra carece de capacidades de visualización avanzadas, pero su punto fuerte es el análisis estadístico, que proporciona numerosos métodos de prueba paramétricos y no paramétricos.

3.Weka: Probablemente el software de minería de datos y aprendizaje automático de código abierto más famoso. Los usuarios avanzados pueden invocar sus componentes de análisis a través de la programación Java y la línea de comandos. Al mismo tiempo, Weka también proporciona interfaces gráficas para usuarios comunes, llamadas Weka KnowledgeFlow Environment y Weka Explorer.

Si quieres aprender más sobre herramientas de minería de datos, puedes conocer el curso CDA Data Analyst. Comprender realmente el pensamiento empresarial y el pensamiento de proyectos, y ser capaz de resolver problemas cuando los encuentren. Se requiere que los estudiantes utilicen algoritmos para resolver problemas de análisis de microcausas y análisis predictivos, emitir juicios integrales basados ​​​​en escenarios comerciales, obtener información sobre patrones de datos, y utilizar de manera integral métodos de análisis estadístico y modelos estadísticos, algoritmos de minería de texto, en lugar de un único algoritmo de aprendizaje automático. Proponer verdaderamente soluciones de valor factibles y resultados comerciales valiosos para las empresas.