¿Cuáles son las herramientas de análisis de datos más utilizadas?
QUEST es un sistema de minería de datos multitarea desarrollado por IBM Almaden Research Center, con el objetivo de proporcionar componentes básicos de minería de datos eficientes para el desarrollo de aplicaciones de sistemas de soporte de decisiones de próxima generación. El sistema tiene las siguientes características:
Proporciona una variedad de funciones de minería específicamente para bases de datos grandes: descubrimiento de reglas de asociación, descubrimiento de patrones de secuencia, agrupación de series temporales, clasificación de árboles de decisión, minería activa incremental, etc.
La complejidad computacional de varios algoritmos de minería es aproximadamente lineal (O(n)) y se puede aplicar a bases de datos de cualquier tamaño.
Estos algoritmos tienen la propiedad de encontrar todos los patrones, es decir, pueden encontrar todos los patrones que satisfacen el tipo especificado.
Los algoritmos paralelos correspondientes son adecuados para diversas funciones de descubrimiento.
2.MineSet
MineSet es un sistema de minería de datos multitarea desarrollado conjuntamente por SGI y la Universidad de Stanford en Estados Unidos.
MineSet integra una variedad de algoritmos de minería de datos y herramientas de visualización para ayudar a los usuarios a descubrir y comprender el conocimiento detrás de datos masivos de forma intuitiva y en tiempo real.
MineSet es conocido por sus métodos avanzados de visualización visual.
MineSet proporciona una variedad de extractos que ordenan el ciempiés J Jian 0 ǚ出婷匌otiyubinJ Jian⒐亓嬖鉉 acusación (1) descargar la placa del hermano estrecho para tomar?brgt
Soporte para varias bases de datos relacionales; . Puede leer datos directamente desde tablas de Oracle, Informix y Sybase, o ejecutar consultas mediante comandos SQL.
Una variedad de funciones de conversión de datos. Antes de minar, MineSet puede eliminar elementos de datos innecesarios, estadísticas, agregaciones, agrupar datos, convertir tipos de datos, crear expresiones para generar nuevos elementos de datos a partir de elementos de datos existentes, datos de muestra y más.
Fácil de operar, admite caracteres internacionales y se puede publicar directamente en la Web.
3.DBMiner
DBMiner es un sistema de minería de datos multitarea desarrollado por la Universidad Simon Fraser en Canadá. Su predecesor es DBLearn. El sistema DBMiner tiene las siguientes características:
Puede descubrir una variedad de conocimientos: reglas de resumen, reglas de características, reglas de asociación, reglas de clasificación, conocimiento evolutivo, conocimiento de desviación, etc.
Combine una variedad de tecnologías de minería de datos: inducción orientada a atributos, análisis estadístico, descubrimiento en profundidad paso a paso de reglas multinivel, descubrimiento guiado por metarreglas y otros métodos.
Propuso un lenguaje interactivo similar a SQL - Data Mining Query Language DMQL.
Se puede integrar sin problemas con bases de datos relacionales.
Basado en la arquitectura cliente/servidor, se implementan versiones del sistema para Unix y PC (Windows/NT).