Top 19 เครื่องมือ Data Mining ฟรี ปี 2024: ปลดล็อกข้อมูลเร็ว

พูดได้ว่า "ข้อมูลคือเงิน" ในโลกวันนี้ พร้อมกับการเปลี่ยนผ่านสู่โลกแอปพลิเคชัน มาพร้อมกับการเติบโตของข้อมูลแบบ Exponential อย่างไรก็ตาม ข้อมูลส่วนใหญ่เป็น Unstructured จึงต้องมีกระบวนการและวิธีการ لاستخراجข้อมูลที่มีประโยชน์ และแปลงให้เข้าใจและใช้งานได้

Data Mining หรือ "Knowledge Discovery in Databases" คือกระบวนการค้นพบรูปแบบในชุดข้อมูลใหญ่ด้วย Artificial Intelligence, Machine Learning, Statistics และ Database Systems

เครื่องมือ Data Mining ฟรี ครอบคลุมจากสภาพแวดล้อมพัฒนาโมเดลสมบูรณ์ เช่น Knime และ Orange ไปจนถึงไลบรารีหลากหลายที่เขียนด้วย Java, C++ และมักเป็น Python มี 4 งานหลักที่เกี่ยวข้องกับ Data Mining:

1. Classification: งานการทั่วไปโครงสร้างที่คุ้นเคยเพื่อนำไปใช้กับข้อมูลใหม่
2. Clustering: งานหากลุ่มและโครงสร้างในข้อมูลที่เหมือนกันในบางทาง โดยไม่ใช้โครงสร้างที่บันทึกไว้ในข้อมูล
3. Association Rule Learning: มองหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
4. Regression: มุ่งหาฟังก์ชันที่จำลองข้อมูลด้วย Error น้อยที่สุด

รายการเครื่องมือซอฟต์แวร์ฟรีสำหรับ Data Mining ด้านล่าง –

รายการเครื่องมือ Data Mining ฟรีที่ดีที่สุด ปี 2022:-

1. Rapid Miner –

Rapid Miner (เดิมชื่อ YALE - Yet another Learning Environment) เป็นสภาพแวดล้อมสำหรับ Machine Learning และการทดลอง Data Mining ใช้ทั้งการวิจัยและงาน Data Mining จริง เป็นระบบ Open-source ชั้นนำโลกสำหรับ Data Mining เขียนด้วย Java Programming Language เครื่องมือนี้เสนอ Advanced Analytics ผ่าน Template-based Frameworks

ช่วยให้ทดลองประกอบด้วย Operators ที่ Nest ได้ตามต้องการ รายละเอียดใน XML files และสร้างด้วย GUI ของ Rapid Miner จุดเด่นคือผู้ใช้ไม่ต้องเขียนโค้ด มี Template และเครื่องมือมากมายให้วิเคราะห์ข้อมูลง่าย

2. IBM SPSS Modeler –

IBM SPSS Modeler Workbench เหมาะสำหรับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ เช่น Textual Analytics และ Visual Interface ที่มีคุณค่ามาก ช่วยสร้าง Data Mining Algorithms หลากหลายโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม ใช้ได้สำหรับ Anomaly Detection, Bayesian Networks, CARMA, Cox Regression และ Basic Neural Networks ที่ใช้ Multilayer Perceptron กับ Back-propagation Learning ไม่ใช่สำหรับคนหัวอ่อน

3. Oracle Data Mining –

Oracle เป็น Big Hitter อีกตัวใน Data Mining บทบาทส่วนหนึ่งของ Advanced Analytics Database Option Oracle Data Mining ให้ผู้ใช้ค้นพบ Insights, ทำ Predictions และใช้ประโยชน์จากข้อมูล Oracle สร้างโมเดลเพื่อค้นพบพฤติกรรมลูกค้า เป้าหมายลูกค้าที่ดีที่สุด และสร้าง Profile

Oracle Data Miner GUI ช่วย Data Analysts, Business Analysts และ Data Scientists ทำงานกับข้อมูลภายใน Database ด้วย Drag-and-drop ที่ขาญ สร้าง SQL และ PL/SQL Scripts สำหรับ Automation, Scheduling และ Deployment ทั่ว Enterprise

4. Teradata –

Teradata ตระหนักว่า Big Data แม้จะเก๋ แตถ้าคุณไม่รู้วิธีวิเคราะห์และใช้ มันไร้ค่า 想像ว่ามี Data Points ล้านล้านจุดโดยไม่มีทักษะ Query มัน Teradata เข้ามาช่วย พวกเขาให้ End-to-end Solutions และ Services ใน Data Warehousing, Big Data, Analytics และ Marketing Applications

Teradata ยังเสนอ Services หลากหลาย รวมถึง Implementation, Business Consulting, Training และ Support

5. Framed Data –

เป็น Fully Managed Solution หมายถึงคุณไม่ต้องทำอะไร นั่งรอ Insights Framed Data รับข้อมูลจากธุรกิจและเปลี่ยนเป็น Actionable Insights และ Decisions พวกเขา Train, Optimize, และเก็บ Productionized Models ใน Cloud ของพวกเขา และให้ Predictions ผ่าน API กำจัด Infrastructure Overhead พวกเขาให้ Dashboards และ Scenario Analysis Tools บอกว่า Company Levers ไหนขับเคลื่อน Metrics ที่คุณสนใจ

6. Kaggle –

Kaggle เป็น Data Science Community ใหญ่ที่สุดโลก บริษัทและนักวิจัยโพสต์ข้อมูล และ Statistician และ Data Miners ทั่วโลกแข่งขันสร้างโมเดลที่ดีที่สุด

Kaggle เป็นแพลตฟอร์มแข่งขัน Data Science ช่วยแก้ปัญหายาก จ้างทีมมืออาชีพ และขยายพลัง Data Science Talent ของคุณ

3 ขั้นตอนการทำงาน –

1. Upload a prediction problem
2. Submit
3. Evaluate and Exchange

7. Weka –

WEKA เป็นเครื่องมือ Data Mining ที่ซับซ้อนและดีที่สุด แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง Data Sets, Clusters, Predictive Modelling, Visualization ฯลฯ มี Classifiers หลายตัวให้ใช้เพื่อ Insight ลึกขึ้น

8. Rattle –

Rattle ย่อมาจาก R Analytical Tool to Learn Easily นำเสนอ Statistical และ Visual Summaries ของข้อมูล แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่โมเดลได้ สร้างโมเดล Unsupervised และ Supervised จากข้อมูล นำเสนอ Performance ของโมเดลแบบกราฟิก และ Scoring ข้อมูลใหม่

เป็น Toolkit Data Mining ฟรีและ Open Source เขียนด้วยภาษาสถิติ R ใช้ Gnome Graphical Interface รันบน GNU/Linux, Macintosh OS X, และ MS/Windows

9. KNIME –

Konstanz Information Miner เป็น Open-source Data Integration, Processing, Analysis และ Exploration Platform ที่ User-friendly, เข้าใจง่าย และครอบคลุม มี GUI ช่วยเชื่อม Nodes สำหรับ Data Processing ได้ง่าย

KNIME รวม Components สำหรับ Machine Learning และ Data Mining ผ่าน Modular Data Pipelining Concept และดึงดูดสาย Business Intelligence และ Financial Data Analysis

10. Python –

เป็นภาษา Open Source ฟรี มักถูกเปรียบเทียบกับ R ด้านความง่าย ต่างจาก R Learning Curve ของ Python สั้นมากจนกลายเป็นตำนาน ผู้ใช้หลายคนพบว่าสามารถเริ่มสร้าง Data Sets และทำ Affinity Analysis ที่ซับซ้อนได้ในไม่กี่นาที Data Visualization ธุรกิจทั่วไปง่ายตราบใดที่คุณสบายกับ Basic Programming Concepts เช่น Variables, Data Types, Functions, Conditionals และ Loops

11. Orange –

Orange เป็น Component-based Data Mining และ Machine Learning Software Suite เขียนด้วย Python Language เป็น Open Source Data Visualization และ Analysis สำหรับมือใหม่และมืออาชีพ Data Mining ทำได้ผ่าน Visual Programming หรือ Python Scripting ยังมี Features สำหรับ Data Analytics, Visualizations ต่างๆ จาก Scatterplots, Bar Charts, Trees, ไปจนถึง Dendrograms, Networks และ Heat Maps

12. SAS Data Mining –

ค้นพบ Pattern ของ Data Set ด้วย SAS Data Mining Commercial Software Descriptive และ Predictive Modelling ให้ Insights เพื่อเข้าใจข้อมูลดีขึ้น มี GUI ใช้ง่าย มี Automated Tools จาก Data Processing, Clustering จนจบที่การหา Best Results สำหรับการตัดสินใจ เนื่องจากเป็น Commercial Software จึงรวม Advanced Tools เช่น Scalable Processing, Automation, Intensive Algorithms, Modelling, Data Visualization และ Exploration ฯลฯ

13. Apache Mahout –

Apache Mahout เป็น Project ของ Apache Software Foundation เพื่อผลิต Free Implementations ของ Distributed หรือ Scalable Machine Learning Algorithms โฟกัสหลักใน Collaborative Filtering, Clustering และ Classification

Apache Mahout รองรับ Use Cases หลัก 3 กรณี: Recommendation Mining ใช้พฤติกรรมผู้ใช้เพื่อหา Items ที่ผู้ใช้อาจชอบ Clustering รับ Text Documents จัดกลุ่มเป็น Topically Related Documents Classification เรียนรู้จาก Categorized Documents ว่า Document ของ Category ใดหน้าตายังไง และ Assign Unlabeled Documents ไป Category ที่ถูกต้อง (หวังว่า)

14. PSPP –

PSPP เป็นโปรแกรมสำหรับ Statistical Analysis ของ Sampled Data มี GUI และ Command-line Interface แบบดั้งเดิม เขียนด้วย C ใช้ GNU Scientific Library สำหรับ Mathematical Routines และ Plot UTILS สำหรับสร้างกราฟ เป็น Free Replacement สำหรับ Proprietary Program SPSS (จาก IBM) ทำนายด้วยความมั่นใจว่าจะเกิดอะไรขึ้น เพื่อตัดสินใจฉลาด แก้ปัญหา และปรับปรุงผลลัพธ์

15. jHepWork –

jHepWork เป็น Data-analysis Framework ฟรีและ Open-source สร้างขึ้นเพื่อสร้าง Data-analysis Environment ด้วย Open-source Packages พร้อม User Interface ที่เข้าใจง่าย และสร้าง Tool ที่แข่งขันกับ Commercial Programs ได้

jHepWork แสดง 2D และ 3D Plots แบบ Interactive สำหรับ Data Sets เพื่อการวิเคราะห์ที่ดีขึ้น มี Numerical Scientific Libraries และ Mathematical Functions implemented ใน Java jHepWork พัฒนาบน High-level Programming Language Jython แต่ Java Coding ก็สามารถเรียกใช้ Numerical และ Graphical Libraries ของ jHepWork ได้

16. R Programming Language –

ไม่แปลกใจที่ R เป็น Superstar ของ Free Data Mining Tools ในรายการนี้ มันฟรี Open Source และเรียนรู้ง่ายสำหรับคนที่มีประสบการณ์เขียนโปรแกรมน้อยหรือไม่มี มี Libraries พันๆ ที่นำเข้า Environment R ได้ ทำให้เป็น Data Mining Environment อันทรงพลัง เป็นภาษาโปรแกรมฟรีและ Software Environment สำหรับ Statistical Computing และ Graphics

ภาษา R ใช้กันอย่างกว้างขวางใน Data Miners สำหรับพัฒนา Statistical Software และ Data Analysis ความง่ายและ Extensibility ทำให้ Popularity ของ R เพิ่มขึ้นอย่างมากในไม่กี่ปี

17. Pentaho –

Pentaho ให้ Platform ครบครันสำหรับ Data Integration, Business Analytics และ Big Data ด้วย Commercial Tool นี้ คุณสามารถ Blend Data จาก Source ใดก็ได้ ได้ Insights ข้อมูลธุรกิจ และตัดสินใจขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้นสำหรับอนาคต

18. Tanagra –

TANAGRA เป็น Data Mining Software สำหรับวัตถุประสงค์ Academic และ Research มี Tools สำหรับ Exploratory Data Analysis, Statistical Learning, Machine Learning และ Databases Tanagra มี Supervised Learning บางส่วน แต่ก็มี Paradigms อื่นๆ เช่น Clustering, Factorial Analysis, Parametric และ Non-parametric Statistics, Association Rule, Feature Selection และ Construction Algorithms

19. NLTK –

Natural Language Toolkit (NLTK) เป็น Suite ของ Libraries และ Programs สำหรับ Symbolic และ Statistical Natural Language Processing (NLP) สำหรับภาษา Python ให้ Pool ของ Language Processing Tools รวม Data Mining, Machine Learning, Data Scraping, Sentiment Analysis และ Language Processing Tasks อื่นๆ สร้าง Python Programs เพื่อจัดการข้อมูลภาษามนุษย์

หวังว่ารายการ Best Free Data Mining Tools ของเราจะเป็นประโยชน์ เรายินดีรู้ความคิดเห็น โปรดแชร์มุมมองในส่วนความคิดเห็นด้านล่างครับ