8 En İyi Veri Madenciliği Aracı (2026)

Veriler yalnızca ortaya çıkardıkları içgörüler kadar değerlidir. En iyi veri madenciliği araçları, kuruluşların uygulanabilir kalıplar, eğilimleri önceden tahmin edin ve devasa veri manzaralarından daha akıllıca kararlar alın. Veri madenciliği, bir iş avantajı elde etmek için geniş veri kümeleri içindeki önemli, genellikle gizli ilişkileri ortaya çıkarma uygulamasıdır. Ben şahsen bu araçları süreçleri kolaylaştırmak, veri kalitesini geliştirmek ve yatırım getirisini artırmak için kullandım. Ortaya Çıkan Yapay zeka entegreli araçlar Bu alanda doğruluk ve otomasyonu yeniden tanımlıyoruz.

Veri madenciliği yazılımı, veri profesyonelleri için olmazsa olmaz bir varlık haline geldi. 100'dan fazla aracı inceleyerek 30 saat Bu içgörülü ve iyi araştırılmış rehberi üretmek için. Özel özellikleri, fiyatlandırmayı ve şeffaf dökümleri kapsayan profesyonel, dürüst içgörüler içerir. Önemli ölçüde iyileştiren bir ücretsiz çözüm kullandığımı hatırlıyorum anormallik tespit hızıDikkatle hazırlanmış bu içerik, güvenilir ve derinlemesine karşılaştırmalar arayan hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey kullanıcılar için mutlaka görülmesi gereken seçenekler sunuyor. Daha fazla oku…

En İyi Veri Madenciliği Araçları ve Yazılımı (Ücretsiz ve Ücretli)

isim	En	Otomasyon/AI Özellikleri	destekli Algorithms	Dağıtım Türü	Link
Zoho Analitiği	İş Raporlama	AI Asistanı, Otomatik İçgörüler	ML, Regresyon, Clustering	bulut	Daha fazla bilgi edinin
SAS Veri Madenciliği	İlaç, Bankacılık	Güçlü AI/ML Araç Takımı	Tahmini, İstatistiksel	Masaüstü / Kurumsal Bulut	Daha fazla bilgi edinin
R Programlama	Akademik, Araştırma	Paketler aracılığıyla Manuel/Özel	CRAN üzerinden kapsamlı	Masaüstü / Komut Dosyası Yazılabilir Ortam	Daha fazla bilgi edinin
H2O	Tahmine Dayalı Modelleme	AutoML, Açıklanabilirlik	Derin Öğrenme, GLM, RF	Hibrit (Bulut/Masaüstü)	Daha fazla bilgi edinin
RapidMiner	Pazarlama, Üretim	Otomatik Model, Derin Öğrenme	Görsel ve Komut Dosyası ML	Masaüstü / Bulut	Daha fazla bilgi edinin

1) Zoho Analitiği

Zoho Analitiği beni nasıl etkilediğini gördüm zahmetsiz veri raporlaması hissi verdi. Özellikle birden fazla kaynaktan panolar oluşturabilme hızımı beğendim. AI asistanı, analitiği daha da kolaylaştırmanın harika bir yoludur interaktifEntegrasyon deneyiminin ne kadar pürüzsüz olduğuna dikkat etmek önemlidir. Örneğin, pazarlamacılar genellikle bu özelliği kampanya verilerini birleştirmek için kullanırlar. daha iyi yatırım getirisi analizi.

Özellikler:

• Kusursuz Veri Entegrasyonu: Zoho Analytics şunları sunar: 500'den fazla önceden oluşturulmuş konektör, CRM'lerden, pazarlama araçlarından, veritabanlarından ve bulut platformlarından veri çekmeyi oldukça kolaylaştırıyor. Bunu Salesforce, Google Ads ve PostgreSQL tek bir kod satırına dokunmadan. Araç, sürekli veri madenciliği iş akışlarını yönetmek için mükemmel olan otomatik senkronizasyonları planlamanıza olanak tanır. Bu, madencilik modellerinizin her zaman güncel ve alakalı olduğu anlamına gelir.
• Yapay Zeka Destekli İçgörüler: Bu aracın yapay zeka asistanı Zia, karmaşık verileri basitleştirir manuel olarak gözden kaçırabileceğiniz görselleştirmeler ve desenler önererek. Zia'nın temel bir grafikte belirgin olmayan müşteri kaybı verilerindeki mevsimselliği vurguladığını gördüm. Bu özelliği test ederken fark ettiğim bir şey, Zia'yı çalıştırmadan önce veri sütunlarınızı iyileştirmenin önerilerinin alakalılığını artırmasıydı. İsteğe bağlı bir analiste sahip olmak gibi hissettiriyor.
• Akıllı Veri Hazırlığı: Zoho'nun akıllı veri hazırlama araçları, veri kümelerini minimum sürtünmeyle temizlemenize, dönüştürmenize ve zenginleştirmenize olanak tanır. Yinelenenleri kaldırabilir, eksik değerleri doldurabilir ve biçimleri hızla standartlaştırabilirsiniz. Bir zamanlar farklı reklam platformlarından gelen kampanya verilerini tek tip bir yapıya birleştirmek için kullanmıştım. Ayrıca, yinelenen raporlar hazırlarken çok zaman kazandıran yeniden kullanılabilir dönüştürme kuralları oluşturmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Otomatik Model Algılama: Bu özellik içe aktardığınız verileri tarar ve regresyon, kümeleme ve tahmin dahil olmak üzere analiz için uygun modeller önerir. Bir telekom veri seti yüklediğimde, Zoho anında doğru değişken setine sahip bir müşteri kaybı tahmin modeli önerdi. madencilik sürecini hızlandırır sıkıcı kurulum aşamasını atlayarak. Özellikle niş veri kümeleriyle çalışırken, hedeflerinizle uyumlu olduğundan emin olmak için ilk model seçimlerini manuel olarak gözden geçirmenizi öneririm.
• Birleşik İş Görünümü: Zoho Analytics, departmanlar arası veri kümelerini harmanlayarak kapsamlı panolar oluşturmanıza olanak tanır. Envanter, teslimat ve müşteri geri bildirim verilerinin birlikte görselleştirildiği bir lojistik projesinde çalıştım. Belirli depo konumlarına bağlı bir gecikme örüntüsünün ortaya çıkarılmasına yardımcı oldu. Tek bir tuvalde farklı KPI'ları katmanlamanın, silolanmış analizin sağlayamayacağı bağlantıları nasıl ortaya çıkardığını fark edeceksiniz.
• Gerçek Zamanlı Veri Sync: Platform, veri kaynaklarınızla hem planlanmış hem de canlı senkronizasyonları destekler. Bu, madencilik sonuçlarınızın en son girdileri yansıtmasını sağlar. Bunu gerçek zamanlı reklam performansını izlemek ve anında teklif stratejilerini ayarlamak için kullandım. Kaynak verilerinizin ne kadar hızlı değiştiğine göre senkronizasyon aralıkları ayarlamanızı öneririm; bu, doğruluk ve sistem yükünü verimli bir şekilde dengeler.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Planlar ayda $ 14.09 ile başlar.
• Ücretsiz deneme: 15 günlük ücretsiz deneme

Zoho Analytics'i ziyaret edin

---

2) SAS Veri madenciliği

SAS Veri Madenciliği bana büyük veri kümelerini yorumlamam için pratik bir yol sağladı. Araştırmam sırasında bunu son derece sezgisel buldum. Bana desenleri kolayca görselleştirin ve karmaşık kod yazmadan tahminleri test edin. Bu, işletmelerin akıcı bir grafiksel arayüz kullanarak daha hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir. Ben şahsen güçlü otomasyon yetenekleri için bunu öneriyorum. Pazarlama ekipleri genellikle müşterileri segmentlere ayırmak ve kampanyaları özelleştirmek için SAS Veri Madenciliğine güvenir daha yüksek etkileşim ve yatırım getirisi.

Özellikler:

• Tahmine Dayalı Modelleme: SAS Data Mining, geçmiş verileri kullanarak sağlam tahmin modelleri oluşturur ve kuruluşların gelecekteki olayları tahmin etmesine yardımcı olur. Kullanıcı davranışını ve sözleşme geçmişini analiz ederek bir telekom müşterisi için müşteri kaybı oranlarını tahmin etmek için kullandım. Regresyon, sinir ağları ve karar ağaçlarını destekleyerek model seçiminde esneklik sağladı. Bu özelliği kullanırken, verilerinizi zaman pencerelerine ayırmanın tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını fark ettim.
• Desen Keşfi: Bu araç şu konularda mükemmeldir: ilişkileri ve anormallikleri ortaya çıkarmak büyük veri kümelerinde. SAS'ın bölgesel promosyonlarla bağlantılı satın alma kalıplarını ortaya çıkardığı perakende optimizasyonu için bir proje üzerinde çalıştım. Bu kalıplar standart analizlerde belirgin değildi. Araç, keşfedilen eğilimlerin ayrıntılarını keskinleştiren keşifsel analizde birden fazla değişkeni katmanlamanıza olanak tanır.
• İstatistiksel analiz: SAS, veri madenciliği çıktılarınızın doğruluğunu doğrulamak için derin bir istatistiksel işlevler kümesi sunar. Hipotez testinden lojistik regresyona kadar, içgörülerin istatistiksel titizliğe dayalı. Güvenilirliği sağlamak için modelleme sonrası sıklıkla anlamlılık testleri çalıştırdım. Büyük ve çeşitli veri kümeleriyle çalışırken dengeli örnekler oluşturmak için PROC SURVEYSELECT modülünü kullanmanızı öneririm.
• Metin Madenciliği: SAS, müşteri yorumları, arama dökümleri veya web içeriği gibi yapılandırılmamış kaynaklardan yapılandırılmış anlam çıkarabilir. Bir zamanlar bir pazarlama ekibi için duygu sürücülerini bulmak amacıyla binlerce ürün yorumunu işledim. Doğal Dil İşleme (NLP) araçlarıyla sorunsuz bir şekilde çalıştı. Ayrıca, üst düzey genel bakışları hızla oluşturmanıza yardımcı olan kelime bulutları ve konu kümelerini otomatik olarak oluşturmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Büyük Veri Uyumluluğu: Bu platform yüksek hacimli, yüksek hızlı veri ortamları için optimize edilmiştir. SAS'ı Hadoop ile entegre ettim ve bunun işlendiğini gördüm terabayt ölçeğindeki günlükler hiçbir gecikme olmadan. Gerçek zamanlı tıklama akışı verileri bile verimli bir şekilde işlendi. Karmaşık katılımlar sırasında bile performansın sabit kaldığını fark edeceksiniz; bu, hızlı madencilik döngüleri için kritik öneme sahiptir.
• Veri Hazırlama: SAS, modellemeden önce veri kümelerini temizlemek ve dönüştürmek için kapsamlı araçlar sunar. GUI'si, kodlayıcı olmayanlar için bile değişkenleri yönetmeyi kolaylaştırır. Bir sağlık analitiği projesi sırasında farklı şemalara sahip birden fazla tabloyu birleştirmek için kullandım. Veri kümeleri arasında tutarsız adlandırma kuralları veya yinelenen girdilerle çalışırken DataFlux entegrasyonunu kullanmanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Fiyatlandırma için İletişim
• Ücretsiz deneme: 14 günlük ücretsiz deneme

Download linki:https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.html

---

3) R-Programlama

R-Programlama, son projelerimde inanılmaz derecede yardımcı oldu gelişmiş veri görselleştirme ve modelleme. Kümeleme paketlerini değerlendirdim ve birçok ticari alternatifi kolayca geride bıraktıklarını gördüm. Bana bir kusursuz arayüz Hadoop gibi büyük veri platformlarıyla, veri bilimcileri için en iyi tercihtir. Aslında, bu, geniş veri kümeleriyle çalışırken karmaşık sorunları çözmenize yardımcı olabilir. Bir lojistik firması, teslimat rotalarını basitleştirmek için R'nin zaman serisi tahminini kullandı ve verimliliği %23 oranında artırdı.

Özellikler:

• Geniş Paket Ekosistemi: R'nin CRAN deposu şunları sunar: binlerce paket veri madenciliği için özel olarak tasarlanmış, sınıflandırma için caret'ten ilişki kuralı madenciliği için kurallara kadar. Müşteri projelerinde birden fazla modelleme tekniğini verimli bir şekilde test etmek için randomForest, e1071 ve xgboost kullandım. Bu özelliği kullanırken, paketlerinizi sık sık güncel tutmanın, özellikle daha yeni algoritmalarda, performans artışlarını ve hata düzeltmelerini açtığını fark ettim. Seçeneklerin çeşitliliği, alanlar arasında uyarlanabilirliği garanti eder.
• Veri goruntuleme: R'nin ggplot2 ve lattice kütüphaneleri madencilik sonuçlarını net ve kesin bir şekilde görselleştirmek için mükemmeldir. Bir dolandırıcılık tespit projesi sırasında kümeleme anomalilerini sergilemek için ggplot2'ye çok güvendim. Katmanlama sistemi tasarım ve mesajlaşma üzerinde hassas kontrol sağlar. Görselleri cilalamak veya sunumlar için etkileşimli hale getirmek istediğinizde ggthemes veya plotly kullanmanızı öneririm.
• Açık Kaynak Esnekliği: R açık kaynaklıdır, yani katkılarla hızlı bir şekilde gelişir ve tam özelleştirmeyi destekler. Modelleme boru hatlarından sonuçların nasıl dışarı aktarıldığına kadar her şeyi ayarlayabilirsiniz. Bir keresinde bir araştırma ekibinin ihtiyaç duyduğu bir niş değerlendirme metriği eklemek için bir paketi değiştirmiştim. Bu tür bir esnekliği tescilli araçlarda bulmak zordur.
• Veri Toplama Gücü: dplyr ve tidyr kütüphaneleri oyun değiştiriciler Madencilik için veri kümelerini hazırlamaya gelince. Bunları, iç içe geçmiş yapılar ve eksik değerler içeren karmaşık bir e-ticaret veri kümesini temizlemek için kullandım. Ayrıca, okunabilirliği artıran ve kod karmaşasını azaltan boru (%>%) ile işlemleri zincirlemenize olanak tanıyan bir seçenek de var. Temiz, düzenli veriler gerçekten kaliteli madencilik sonuçları için ortamı hazırlar.
• Tekrarlanabilir Araştırma: R Markdown ve Knitr ile kod, analiz ve çıktıları tek bir paylaşılabilir belgeye entegre edebilirsiniz. Paydaşlar için her veri seti yenilemesinde güncellenen dinamik madencilik raporları oluşturdum. Bu şeffaflık güven oluşturur ve ekip ayarlarında zamandan tasarruf sağlar. Otomatik raporlamanın, manuel güncellemeler olmadan herkesin en son bulgular konusunda aynı hizaya gelmesine yardımcı olduğunu fark edeceksiniz.
• Topluluk Odaklı Geliştirme: R, sürekli olarak yeni kütüphaneler, öğreticiler ve problem çözme konularına katkıda bulunan gelişen bir topluluğa sahiptir. Sadece diğer R kullanıcılarının Stack Overflow ve GitHub depolarına göz atarak gelişmiş modelleme sorunlarını çözdüm. Bu ekosistem öğrenme eğrisini düşürür. Yeni yayınlanan madencilik paketleri ve en iyi uygulamalar hakkında güncel kalmak için R Weekly bültenine abone olmanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Özgür Yazılım

Download linki: https://www.r-project.org/

---

4) H2O

H2O teklifleri güvenilir performans bulut tabanlı analitiği yönetirken. Derin öğrenme modüllerini inceledim ve bunların yüksek hacimli veriler için ideal olduğunu buldum. Araştırmama göre, gerçek zamanlı puanlama yeteneği finansal dolandırıcılık tespitinde en iyi tercihlerden biri haline getirir. Sınırlı bilgi işlem kaynaklarıyla bile modelleri hızlı bir şekilde oluşturmanıza ve test etmenize olanak sağladığını unutmayın. Bir fintech şirketi, tespit süreçlerini otomatikleştirerek işlem dolandırıcılığı oranlarını azaltmak için H2O'yu kullandı.

Özellikler:

• AutoML İşlevselliği: H2O'nun AutoML'si, algoritma seçimini, hiperparametre ayarını ve model karşılaştırmasını otomatikleştirerek model eğitim sürecini basitleştirir. Bunu bir perakende satış projesi sırasında kullandım ve birkaç doğru model üretebildim bir saatten az. Hızlı tempolu ortamlar veya teknik olmayan kullanıcılar için idealdir. Bu özelliği test ederken fark ettiğim bir şey, model başına maksimum çalışma süresi ayarlamanın sonuçları pratik tutarken aşırı uyumu önlemeye yardımcı olmasıydı.
• Ölçek Archidoku: Büyük ölçekli operasyonlar için oluşturulan H2O, dağıtılmış ortamlarda veri madenciliği görevleri çalıştırmanıza olanak tanır. Bunu bir Spark telekom veri kümesi için küme 50 milyondan fazla satırve performans sorunsuz kaldı. Araç, yüksek hacimli toplu işlerin bile hızlı ve güvenilir bir şekilde işlenebilmesi için yatay olarak ölçeklendirmenize olanak tanır.
• Model Yorumlanabilirliği: Karmaşık modelleri anlamak, H2O'daki entegre SHAP ve LIME araçlarıyla daha kolay hale gelir. Bu yöntemler, her bir özelliğin bir tahmini nasıl etkilediğini ortaya koyarak, paydaşlara çıktıları açıklamayı kolaylaştırır. Bir iş ekibine churn tahminlerini haklı çıkarmak için SHAP değerlerini kullandım ve modele olan güvenlerini artırdılarAnlaşılırlığı artırmak için sunumlarda SHAP çıktılarını basit çubuk grafiklerle eşleştirmenizi öneririm.
• Advanced Algorithms: H2O, gradyan artırma, derin sinir ağları ve hatta yığılmış topluluklar dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi modellerini destekler. Bir keresinde kredi riski puanlaması için XGBoost ve GLM'yi yığılmış bir toplulukta birleştirdim ve bu da AUC'yi %4 oranında iyileştirdi. Ayrıca, farklı metrik türleri arasında performansı karşılaştırmak için yararlı olan modellerin liderlik tablosunu dışa aktarmanıza izin veren bir seçenek de vardır.
• Web Tabanlı Kullanıcı Arayüzü: H2O Flow, kullanıcıların veri madenciliği görevlerini görsel olarak gerçekleştirmesini sağlayan tarayıcı tabanlı bir arayüzdür. Özellikle kodla rahat olmayan ekip üyeleri için faydalıdır. Bir atölyede bir kümeleme modelinin prototipini oluşturmak için kullandım ve ekip birkaç dakika içinde üretken hale geldi. Her adımın bir akış belgesinde kaydedildiğini ve bunun yeniden kullanılabilir bir iş akışı şablonu olarak da kullanıldığını fark edeceksiniz.
• Gerçek Zamanlı Puanlama: H2O, madencilik modellerinin canlı iş sistemlerine entegre edilmesini sağlayan gerçek zamanlı puanlamayı destekler. Bunu, gelen işlemlerin milisaniyeler içinde değerlendirildiği bir dolandırıcılık tespit hattı için uyguladım. Bu, yanlış pozitifleri önemli ölçüde azalttı. Düşük gecikmeli ortamlar için MOJO (Model Nesnesi, Optimize Edilmiş) dağıtım biçimini kullanmanızı öneririm, çünkü geleneksel model dosyalarından daha hızlı ve daha hafiftir.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Özgür Yazılım

Download linki: https://www.h2o.ai/

---

5) RapidMiner

RapidMiner, şu özellikleriyle öne çıkıyor: yüksek kaliteli proses kontrolü ücretsiz veri madenciliği yazılımı için. Model dağıtım seçeneklerini analiz ettim ve şirket içi ve bulut ayarlarını nasıl desteklediğini takdir ettim. Unutmayın, iş akışlarını düzenlemek önemlidir daha iyi denetlenebilirlikDüzenlenmiş endüstriler için harikadır. Bankalar, kredi puanlama standartlarına uymak ve karar şeffaflığını artırmak için RapidMiner'ın otomasyonundan yararlanmaktadır.

Özellikler:

• Görsel İş Akışı Tasarımcısı: RapidMiner'ın sürükle ve bırak arayüzü kullanıcıların kod yazmadan madencilik iş akışları oluşturmasına olanak tanır. Bu özelliği bir kurumsal eğitim oturumunda kullandım ve teknik olmayan kullanıcılar bile sınıflandırma modellerini hızlı bir şekilde oluşturun. Veri içe aktarımından sonuç görselleştirmesine kadar süreci basitleştirir. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, ilgili operatörleri alt süreçlere gruplandırmanın karmaşık iş akışlarını temiz tutması ve hata ayıklamayı kolaylaştırmasıdır.
• Geniş Operator Kütüphanesi: 1,500'den fazla yerleşik operatörle RapidMiner, veri dönüştürme, kümeleme, puanlama ve dağıtım gibi çok çeşitli görevleri destekler. Bir zamanlar yalnızca yerel operatörleri kullanarak bir öngörücü bakım hattı oluşturmuştum; komut dosyası gerekmiyordu. Kütüphanenin derinliği zamandan tasarruf sağlar ve harici araçlara olan bağımlılığı azaltır. İş akışınızı bozmadan belirli araçları hızla bulmak için filtrelerle operatör aramasını kullanmanızı öneririm.
• Otomatik Model Özelliği: Bu özellik, en iyi algoritmanın ve parametrelerinin seçimini otomatikleştirmeye yardımcı olur. Verilerinizi yükleme ve bir hedef değişken seçme konusunda size yol gösterir ve ardından karşılaştırma için birkaç model çalıştırır. Bir fintech müşterisi için kredi riski puanlamasını hızlandırmak için Auto Model'i kullandım ve dakikalar içinde uygulanabilir modelleri daralttıSadece doğruluk ölçümleri değil, aynı zamanda paydaşlara sonuçların sunulmasını kolaylaştıran açıklama araçları da sağladığını fark edeceksiniz.
• Turbo Hazırlık Modülü: Turbo Prep, kullanıcı dostu bir arayüzle veri kümelerinin hazırlanmasını kolaylaştırır. Tutarsızlıkları filtreleyerek ve yanıtları birleştirerek anket verilerini temizlemek için kullandım. Erken aşamadaki veri hazırlığını daha hızlı ve ekibimdeki diğer kişiler için daha erişilebilir hale getirdi. Ayrıca, karmaşık dönüşümler sırasında daha fazla kontrole ihtiyacınız varsa görsel hazırlık ve betikleme arasında geçiş yapmanızı sağlayan bir seçenek de var.
• Gelişmiş Görselleştirme Araçları: RapidMiner, hem ham verileri hem de model çıktılarını anlamanıza yardımcı olan bir dizi dinamik görselleştirme sunar. Bu araçları, bir müşteriye bir müşteri kaybı tahmin modelinin değişken etkisini göstermek için kullandım. Etkileşim, bunu kolaylaştırır belirli eğilimleri incelemekDaha kapsamlı bir model açıklaması için karar ağacı görselleştirmelerini performans grafikleriyle eşleştirmenizi öneririm.
• Eklenti Pazarı: RapidMiner Marketplace, derin öğrenmeden metin madenciliğine kadar her şey için ekstra eklentiler sağlar. Bir keresinde özel istatistiksel işlevleri bir madencilik projesine bağlamak için R betikleme uzantısını eklemiştim. RapidMiner'ın yerleşik yeteneklerini genişletmek için esneklik sağladı. Mevcut iş akışlarıyla uyumluluk sorunlarından kaçınmak için yüklemeden önce eklenti derecelendirmelerini ve topluluk incelemelerini kontrol etmenizi öneririm.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Özgür Yazılım

Download linki: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads

---

6) Oracle BI

Oracle BI, kurumsal düzeyde raporlama arayan kuruluşlara kişisel olarak önerdiğim şeydir. Farklı araçları denedim ve Oracle'nin BI teklifi, öngörücü analiz motoru. Araç KPI takibini zahmetsiz hale getirdi. Başlamanın en iyi yolu şablon tabanlı pano oluşturucusudur. Sağlık hizmeti ağları bunu sıklıkla kullanır verimsizlikleri tespit etmek hasta bakım akışlarında.

Özellikler:

• Merkezi Veri Erişimi: Oracle BI Server, birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir erişim katmanında birleştirir, bu da veri çoğaltılmasını azaltır ve raporlar arasında tutarlılığı artırır. Bunu, EMR sistemlerinden, faturalama platformlarından ve anketlerden gelen verilerin birleştirilmesi gereken bir sağlık projesinde kullandım. Araç, karmaşıklığı soyutlayan ve teknik olmayan kullanıcılar için erişimi basitleştiren mantıksal iş modelleri tanımlamanıza olanak tanır. Bu, analistler ve iş ekipleri arasındaki iş birliğini kolaylaştırır.
• Ölçek Archidoku: Oracle BI'ın mimarisi hem dikey hem de yatay olarak ölçeklenecek şekilde oluşturulmuştur. Bunu hizmet verecek şekilde yapılandırdım 500'dan fazla eşzamanlı kullanıcı kurumsal dağıtımlar sırasında ve performans sabit kaldı. Paralel sorgu yürütme ve önbelleğe alma stratejileri oldukça etkilidir. Zaman içinde sistem kaynaklarını ve yük dengelemeyi ince ayarlamak için BI Kullanım İzleme özelliği aracılığıyla kullanım modellerini izlemenizi öneririm.
• Entegre Web Ortamı: Tam bir web arayüzü ile, Oracle BI, kullanıcıların masaüstü araçları yüklemeden oturum açmasına, panolara erişmesine ve raporlar oluşturmasına olanak tanır. Uluslararası işbirlikleri sırasında bile, tamamen tarayıcılar aracılığıyla içgörülere erişen ve bunları paylaşan ekiplerle çalıştım. Bu özelliği test ederken fark ettiğim bir şey, ana sayfanın her kullanıcı rolü için özelleştirilmesinin gezinmeyi kişiselleştirmeye yardımcı olması ve içeriğin alakalı kalmasını sağlamasıydı.
• Ad Hoc Sorgu Yetenekleri: Oracle BI Answers, kullanıcıların sürükle ve bırak özellikleriyle verileri özgürce keşfetmesini sağlar. Bir finans ekibini eğittim BT'ye güvenmeden kendi raporlarını oluşturmave hızla bağımsızlık kazandılar. Departmanlar arasında içgörülere erişimi demokratikleştirir. Ayrıca, sık kullanılan filtreleri istemler olarak kaydetmenize olanak tanıyan bir seçenek de vardır; bu, tekrarlanan sorguları çok daha hızlı ve temiz hale getirir.
• Etkileşimli Gösterge Tabloları: Panolar Oracle BI, ayrıntılı incelemeler, istemler ve koşullu biçimlendirme gibi zengin etkileşimler sunar. Bunları, bir perakende markası için bölgesel performansı görselleştirmek ve yöneticilerin buna göre hareket etmesini sağlamak için kullandım gerçek zamanlı mağaza verileriGrafikler ve tablolar arasında ana-detay bağlantısının uygulanmasının özetten işlem düzeyindeki bilgilere geçişi ne kadar kolaylaştırdığını fark edeceksiniz.
• Proaktif Zeka: Oracle BI Delivers, ilgili içgörüleri ve uyarıları doğrudan kullanıcılara iletmeye yardımcı olur ve panoları sürekli kontrol etmelerine gerek kalmadan onları bilgilendirir. E-postaları ve mobil bildirimleri anında tetikleyen tedarik zinciri istisnaları için uyarılar ayarladım. Acil anormallikleri yüzeye çıkarırken uyarı yorgunluğunu en aza indirmek için uyarı kurallarını KPI eşikleriyle birleştirmeyi öneriyorum.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Bedava indir

Download linki: https://www.oracle.com/in/business-analytics/business-intelligence/technologies/bi.html

---

7) KNIME

KNIME'nin benim için güçlü bir araç olduğu kanıtlandı analitik iş akışıDeğerlendirmemi yaparken, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri zahmetsizce birleştirebildim. Bu, performans göstermenin harika bir yoludur. kodsuz keşifsel veri analiziDevlet kurumları, geçmiş ve sensör verilerini kullanarak trafik sıkışıklığını izlemek ve tahmin etmek için KNIME'yi uygulamaya koyuyor.

Özellikler:

• Modüler İş Akışı Arayüzü: KNIME'nin görsel iş akışı oluşturucusu düğümler ve bağlayıcılar kullanır, bu da onu analistler için sezgisel ve kodlayıcı olmayanlar için erişilebilir hale getirir. Sadece grafiksel araçlarını kullanarak karmaşık ön işleme hatları oluşturdum, bu da geliştirme süresini önemli ölçüde kısaltınBu özelliği kullanırken, iş akışlarını açıklamalar ve düğüm gruplarıyla düzenlemenin ekip işbirliğini ve gelecekteki hata ayıklamayı iyileştirdiğini fark ettim. Hem prototipleme hem de üretim görevlerine iyi uyum sağlayan esnek bir arayüzdür.
• Kapsamlı Düğüm Deposu: KNIME, temel temizlikten gelişmiş makine öğrenimine kadar her şeyi işleyen binlerce kullanıma hazır düğüm içerir. Yerleşik metin işleme düğümlerini kullandım Müşteri geri bildirimlerinden duyguyu çıkarın sadece birkaç tıklamayla. Görsel mantık açıktır ve hatta bunu kullanarak genişletebilirsiniz Python, R veya Java kod parçacıkları. İş akışı oluşturmayı hızlandırmak için sık kullanılan düğümleri özel kategorilere eklemenizi öneririm.
• Veri Karıştırma Yeteneği: KNIME, düz dosyalar, REST API'leri, bulut depolama ve SQL veritabanları dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarına zahmetsizce bağlanır. Bir zamanlar Salesforce CRM verilerini Google Analytics raporları ve yerel elektronik tablolarla tek bir işlem hattında birleştirdim. Hazırlık aşamasını kolaylaştırdı ve her şeyi merkezileştirdi. Araç, kaynak türleri arasında düğümleri birleştirmenize ve birleştirmenize olanak tanır, böylece verilerinizi harici olarak önceden hizalamanız gerekmez.
• Veritabanında İşleme: Veritabanı içi yürütme desteğiyle KNIME, dönüşümleri doğrudan şu sistemlere gönderir: PostgreSQL or OracleBunu 100 milyondan fazla kaydı olan bir telekom veri setinde kullandım ve Analiz için verilerin dışarı çıkarılması ihtiyacı ortadan kaldırıldıAyrıca, son sorguları dağıtmadan önce SQL mantığınızı KNIME içinde önizlemenize ve test etmenize olanak tanıyan bir seçenek de bulunmaktadır.
• Model Dağıtımı: KNIME, madencilik modellerini gerçek dünya uygulamalarına dönüştürmeyi kolaylaştırır. Sahtekarlık tespiti için modelleri RESTful API'ler olarak dağıttım ve bunlar daha sonra harici panolar tarafından tüketildi. Ayrıca dağıtımları yönetmek ve ölçeklendirmek için KNIME Server'ı destekler. Entegre iş akışı zamanlayıcısını kullanmanın yinelenen model güncellemelerini ve puanlama görevlerini otomatikleştirmeye yardımcı olduğunu fark edeceksiniz.
• Büyük Veri Analitiği: KNIME, Hadoop ve Apache ile entegre olur Spark, veri madenciliği işlemlerini büyük ölçekte çalıştırmanıza olanak tanır. Bunu HDFS'de depolanan web günlüklerini işleyecek şekilde yapılandırdım ve Spark düğümler hesaplamayı minimum gecikmeyle halletti. Bu, onu toplu işler ve yüksek hacimli veri görevleri için ideal hale getirdi. Yinelemeli iş akışlarıyla çalışırken önbelleğe almayı etkinleştirmenizi öneririm Spark model ayarlaması sırasında yürütme süresini azaltmak için.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Planlar ayda $ 99 ile başlar.
• Ücretsiz deneme: Ömür Boyu Ücretsiz Plan

Download linki: https://www.knime.com/software-overview

---

8) Alteriks

Alteryx bir güvenilir platform Otomatik analiz çözümlerini test ettiğim süre boyunca. Ham verilerden içgörülere kadar uçtan uca projeleri desteklediğini gördüm. Araç, ekiplerin zahmetsizce işbirliği yapınÖrneğin, eğitim kurumları öğrenci başarı eğilimlerini analiz etmek ve müfredat planlamasını iyileştirmek için Alteryx'i kullanıyor.

Özellikler:

• Sürükle ve Bırak İş Akışı: Alteryx, sürükle ve bırak tuvaliyle veri madenciliği süreçlerini erişilebilir hale getiriyor. Tek bir satır kod yazmadan ETL boru hatları ve makine öğrenimi modelleri tasarlamak için kullandım. Görsel mantık katılım süresini azaltır yeni ekip üyeleri için. Araçları kapsayıcılara organize etmenin daha büyük iş akışlarında hem netliği hem de yürütme kontrolünü iyileştirdiğini fark edeceksiniz.
• Kodsuz Modelleme: Alteryx, Assisted Modeling modülü gibi araçlarla teknik olmayan kullanıcıların tahmine dayalı modeller oluşturmasına ve doğrulamasını sağlar. Bir pazarlama ekibini yalnızca arayüz tıklamalarını kullanarak müşteri kaybı analizi boyunca yönlendirdim ve ilk modellerini bir saatten az. Gelişmiş analizleri erişilebilir ve güçlendirici hissettirir. Ayrıca, modelin mantığını okunabilir biçimlere aktarmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır; bu, denetimlerde ve uyumluluk incelemelerinde yardımcı olur.
• Otomatik Özellik Mühendisliği: Alteryx, oranlar, etkileşimler veya polinom terimleri gibi verilerinizden otomatik olarak yeni özellikler üretebilir. Bunu, zaman tabanlı eğilimleri belirleyerek model doğruluğunu önemli ölçüde artırdığı bir satış tahmin görevinde kullandım. Bu özelliği test ederken fark ettiğim bir şey, eğitimden önce düşük varyanslı özellikleri filtrelemenin model gürültüsünü azaltmaya yardımcı olması ve netliği iyileştirmesidir.
• Model Yorumlama Araçları: Alteryx, modelinizin kararları nasıl aldığını açıklayan anlaşılması kolay görsel araçlar sunar. Liderliğe bir kredi puanlama modeli sunduğumda, etki çizelgesi hangi değişkenlerin en önemli olduğunu iletmeme yardımcı oldu. içgörüleri daha eyleme dönüştürülebilir hale getirdiVeri bilimi ile iş stratejisi arasındaki boşluğu kapatmak için karar ağacı görselini model performans grafikleriyle birlikte kullanmanızı öneririm.
• Jeo-uzaysal Analiz: Alteryx, haritalama, sürüş zamanı analizi ve mekansal birleştirmeler gibi mekansal analizler için yerleşik araçlar içerir. Müşterinin teslimat merkezlerine yakınlığını analiz etmek için kullandığımız bir lojistik optimizasyon projesi üzerinde çalıştım. Mekansal verileri sezgisel olarak işledi ve hızlı sonuçlar üretti. Araç, konum tabanlı madencilik görevlerine gerçek dünya bağlamı ekleyen üçüncü taraf şekil dosyalarını üst üste yerleştirmenize olanak tanır.
• Bulut Dağıtım Seçenekleri: İster yerel olarak çalışın ister buluta ölçeklendirin, Alteryx esnek dağıtımı destekler. Bir perakende analitiği iş akışını masaüstünden Alteryx Analytics Cloud'a geçirdim ve deneyimin sorunsuz olduğunu gördüm. Performans istikrarlıydı ve paylaşımlı erişim daha kolay hale geldi. Farklı dağıtım katmanları arasında geçişi basitleştirmek için ortama özgü parametreleri erken ayarlamanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Planlar aylık 250 dolardan başlıyor ve yıllık olarak faturalandırılıyor.
• Ücretsiz deneme: Ömür Boyu Ücretsiz Plan

Download linki:https://www.alteryx.com/

En İyi Veri Madenciliği Araçlarını Nasıl Seçtik?

At Guru99, titiz editoryal standartlarla desteklenen güvenilir, nesnel ve yüksek kaliteli içerik sunmaya kararlıyız. Veri madenciliği araçları, verileri doğru ve tutarlı bir şekilde işlemeyi amaçlayan profesyoneller için olmazsa olmaz hale geldi. Ekibimiz yatırım yaptı 100'dan fazla aracı değerlendirerek 30 saatten fazla zaman güncel ve güvenilir sonuçlar sağlamak için. Her öneri, bilgili kararları desteklemek için profesyonel içgörüler, temel özellikler ve şeffaf fiyatlandırma içerir. Sunan araçları seçtik ölçeklenebilir performans, güvenli işlemler ve üretkenlik için optimize edilmiş kullanıcı dostu arayüzler. Bu kılavuz hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey kullanıcılar için harikadır. Bir aracı incelerken aşağıdaki faktörlere odaklanıyoruz

• Performans: Çıktı kalitesinden ödün vermeden büyük veri kümelerini hızla işleyen araçları listeye aldığımızdan emin olduk.
• Kullanım kolaylığı: Ekibimiz, sorunsuz gezinme ve basitleştirilmiş özellik erişimi için kullanıcı merkezli arayüzler sunan seçenekleri tercih etti.
• Ölçeklenebilirlik: Ekibimizdeki uzmanlar, araçları işletmelerin büyüme ihtiyaçlarına göre kolayca ölçeklenebilme yeteneklerine göre seçtiler.
• Entegrasyon: Her aracın popüler veri tabanları ve analiz ekosistemleriyle ne kadar sorunsuz bağlantı kurduğuna göre seçim yaptık.
• Destek ve Dokümantasyon: Her aracın tüm kullanıcılara ayrıntılı dokümantasyon ve duyarlı teknik destek sağladığından emin olduk.
• Güvenlik Standartları: Ekibimiz, verilerinizin en son şifreleme protokollerini kullanarak güvende kalmasını sağlayan platformları seçti.

Karar

Veri madenciliğine her zaman pratik bir zihniyetle yaklaştım; neyin işe yaradığını bulmak. verimli bir şekilde çalışır farklı ölçek ve karmaşıklıklara sahip projelerde. Performans, entegrasyon ve analitik esnekliği önemli olduğunda, basitleştiren ancak güçlü bir şekilde içgörüler sunun. Eğer bir sonraki seçiminiz ne olacaksa kararınızı verin.

• Zoho Analitiği : Bu araç, yapay zeka destekli asistanı ve görsel gösterge panelleri, onu platformlar arası iş analitiği için güvenli ve kullanıcı dostu bir seçenek haline getiriyor.
• SAS Veri Madenciliği : Ölçeklenebilirliğe öncelik verenler için sağlam bir platform ve Büyük veri analitik, teklif dağıtılmış bellek işleme ve etkileyici bir grafiksel kullanıcı arayüzü.
• R-Programlama : İstatistiksel hesaplama için özelleştirilebilir, açık kaynaklı bir çözüme ihtiyacınız varsa idealdir güçlü veri görselleştirme ve modelleme özellikleri.

SSS: