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GeoGebra | Aplicaciones matemáticas gratuitas - Usado por más de 100 millones de estudiantes y profesores de todo el mundo

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Herramientas digitales gratuitas para clases, graficar, geometría, pizarra interactiva y más

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Fuente: https://www.ionos.es/digitalguide/online-marketing/analisis-web/software-de-data-mining-las-mejores-herramientas/

RapidMiner

Destaca por permitir el acceso gratuito y por su fácil manejo dado que no requiere un conocimiento elaborado en programación, sin olvidar la gran selección de operadores que ofrece. Especialmente son las startups las que recurren a ella.

El punto fuerte de RapidMiner, si se compara con el resto de software de data mining, reside en los análisis predictivos, es decir, en la previsión de desarrollos futuros basándose en los datos recopilados.

WEKA

Presenta un sinnúmero de funciones de aprendizaje automático y secunda tareas tan relevantes del data mining como el análisis de clústeres, de correlación o de regresión, así como la clasificación de datos, punto fuerte este último del data mining software al usar redes de neuronas artificiales, árboles de decisión y algoritmos ID3 o C4.5. No obstante, este programa no es tan potente en aspectos como el análisis de clústeres, en el que solo se ofrecen los procedimientos más importantes.

Orange

Orange es un software muy extenso que demuestra todo lo que se puede conseguir con Python, ya que ofrece aplicaciones de gran utilidad para el análisis de datos y de texto así como características de aprendizaje automático.

Ofrece un sistema de visualización de datos atractivo para trabajar y, por otro, alcanza esta visualización con rapidez y facilidad. El programa prepara los datos de forma visual, convirtiendo la comprensión de gráficas así como el procesamiento de análisis de datos en tareas muy sencillas, lo que a su vez facilita a los usuarios tomar decisiones rápidamente en el ámbito profesional.

KNIME

Destaca el análisis de datos integrativo. En este ámbito KNIME es uno de los programas más avanzados, puesto que permite la integración de numerosos procedimientos de aprendizaje automático y de data mining. Además, presenta una eficiencia notable en el tratamiento previo de los datos así como en su extracción, transformación y carga. Debido a su segmentación en módulos, sirve principalmente como software de data mining orientado al flujo de datos.

KNIME se usa en la investigación farmacéutica desde 2006 y supone una herramienta muy importante también en el sector financiero, sin olvidar su uso frecuente en el campo de la inteligencia empresarial (BI).

SAS

SAS constituye la data mining tool principal en el análisis en el sector de los negocios

Esta herramienta se ha establecido como estándar en el ámbito farmacéutico, aunque también se encuentra con mucha frecuencia en el ámbito financiero y ofrece soluciones óptimas en el ámbito de la inteligencia empresarial y el web mining. Para ello dispone, entre otros, de un software de inteligencia empresarial específico. Todo ello la convierte en una de las herramientas más potentes del mercado.

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Trifacta is the only open and interactive cloud platform for data engineers and analysts to collaboratively profile, prepare, and pipeline data for analytics and machine learning

Profile Your Data

Instantly explore and assess the content and quality of any dataset.

Prepare Your Data

Accelerate and visualize data transformations with predictive, real-time previews.

Pipeline Your Data

Build, deploy, and manage automated data pipelines in minutes, not months.

We're different, because modern Data Engineering needs different

Open and Interoperable

Trifacta supports all clouds, universal connectivity, open APIs, and flexible execution, including SQL, dbt, Spark, and Python.

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Trifacta is where Artificial Intelligence meets Human Intelligence in a visual, interactive approach for predictive transformations, adaptive data quality, and smart data pipelines.

Self-Service with Governance

Only Trifacta gives you low-code / no-code authoring, sharing and collaboration with unlimited scalability, built-in governance, and fine-grained access controls.

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Trifacta is the only open and interactive cloud platform for data engineers and analysts to collaboratively profile, prepare, and pipeline data for analytics and machine learning Profile Your Data Instantly explore and assess the content and quality of any dataset. Prepare Your Data Accelerate and visualize data transformations with predictive, real-time previews.

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Es un programa informático para realizar minería de datos y análisis predictivo desarrollado en la facultad de informática de la Universidad de Ljubljana. Consta de una serie de componentes desarrollados en C++ que implementan algoritmos de minería de datos, así como operaciones de preprocesamiento y representación gráfica de datos.

Los componentes de Orange pueden ser manipulados desde programas desarrollados en Python o a través de un entorno gráfico.

Se distribuye bajo licencia GPL.

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UIMA (Unstructured Information Management applications, Aplicaciones para la administración de información no estructurada) son sistemas de software que analizan grandes volúmenes de información no estructurada con el fin de descubrir que es lo relevante para el usuario final. Un ejemplo de aplicación UIM, podría ingerir texto plano e identificar identidades, como personas, lugares, organizaciones; o relaciones, como trabajos-para o ubicados-en.Watson (inteligencia_artificial), el supercomputador de IBM que participó en un programa especial del show televisivo estadounidense Jeopardy!, utiliza Apache UIMA para escalar su procesamiento del lenguaje natural en paralelo a través de procesadores POWER7 de IBM, lo que permite a Watson realizar miles de cálculos analíticos simultáneamente en todo el clúster de servidores para responder a cada pregunta lo más rápido posible.

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UIMA (Unstructured Information Management applications, Aplicaciones para la administración de información no estructurada) son sistemas de software que analizan grandes volúmenes de información no estructurada con el fin de descubrir que es lo relevante para el usuario final. Un ejemplo de aplicación UIM, podría ingerir texto plano e identificar identidades, como personas, lugares, organizaciones; o relaciones, como trabajos-para o ubicados-en.Watson (inteligencia_artificial), el supercomputador de IBM que participó en un programa especial del show televisivo estadounidense Jeopardy!, utiliza Apache UIMA para escalar su procesamiento del lenguaje natural en paralelo a través de procesadores POWER7 de IBM, lo que permite a Watson realizar miles de cálculos analíticos simultáneamente en todo el clúster de servidores para responder a cada pregunta lo más rápido posible.

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Análisis de datos y software de gráficos para científicos e ingenieros. Le proporciona docenas de funcionalidades y opciones. El motor de trazado es muy efectivo y las parcelas son de alta calidad. Muchas funcionalidades estadísticas hacen que el ...

QtiPlot es una solución profesional de análisis y visualización de datos científicos. Está destinado a ser una alternativa barata a software propietario y costoso como Origin, SigmaPlot, Regressi o Igor Pro. Los binarios precompilados están dispon...

SciDAVis es una aplicación gratuita para análisis y visualización de datos científicos. Es una aplicación dirigida al análisis de datos y trazado de calidad de publicación. Combina una curva de aprendizaje superficial y Una interfaz gráfica de usu...

Aveloy Graph es una aplicación para la creación de gráficos / visualización de datos: rápida, fácil de usar e interactiva.

El software de gráficos DPlot permite a los científicos e ingenieros graficar, trazar, analizar y manipular datos.

DataMelt (o DMelt) es un programa para computación numérica, estadísticas, análisis de datos y visualización de datos. Este programa multiplataforma está integrado con Jython (Python), Groovy, JRuby, BeanShell en la plataforma JAVA. DMelt se puede...

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jHepWork Alternativas y software similar - ProgSoft.net

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Análisis de datos y software de gráficos para científicos e ingenieros. Le proporciona docenas de funcionalidades y opciones. El motor de trazado es muy efectivo y las parcelas son de alta calidad. Muchas funcionalidades estadísticas hacen que el ... QtiPlot es una solución profesional de análisis y visualización de datos científicos.

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Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

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Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.

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Definición, 5 herramientas gratuitas y técnicas

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Definición, 5 herramientas gratuitas y técnicas

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Después de haber realizado el proceso de recogida y preparación , hay que realizar un análisis de los datos para comprender el significado de un conjunto de datos. Mirar una página de datos no contribuye mucho a construir patrones de comportamiento de los clientes, por lo que será necesario utilizar una forma inteligente (minería de datos) para cribar la información. Utilizando enfoques y algoritmos basados en la estadística, seremos capaces de iniciar la extracción de datos.

Por otra parte, entender la minería de datos no quiere decir únicamente en comprender los algoritmos. Tendremos que conocer tanto los pasos útiles para limpiar los datos y visualizarlos , como la gama de y el software de minería de datos que podemos utilizar. Además, seremos capaces de aplicar técnicas que informen sobre las herramientas gratuitas decisiones empresariales basadas en bases de datos y construir estrategias de marketing informadas.

¿Qué Son Los Datos?

Los datos son cualquier información que podamos recoger sobre un determinado fenómeno. En las empresas, los datos se centran principalmente en los consumidores. Algunos ejemplos son la edad, el sexo, la raza y la puntuación de crédito.

¿Qué Son Los Conjuntos De Datos?

Un conjunto de datos es una colección de data points. Por lo general, los científicos de datos los reciben como colecciones de datos más o menos organizadas y dispares. El descubrimiento de conocimientos (o minería de datos) es necesario para eliminar los datos inútiles.

¿Qué Es La Minería De Datos?

En el ámbito empresarial, la extracción de datos es el proceso de recopilación de información sobre los clientes y la utilización de herramientas y técnicas útiles para fundamentar un objetivo empresarial o una estrategia de marketing.

La minería de datos se denomina a veces "el descubrimiento del conocimiento en los datos".

Una Definición Sencilla De La Minería De Datos

Utilizar datos previamente analizados por herramientas y técnicas que se basan en gran medida en enfoques estadísticos para informar sobre un problema empresarial (o cualquier otro problema en el que los datos puedan ofrecer la solución).

Ejemplo De Minería De Datos

Una imagen (o un ejemplo) vale más que mil palabras. Intentemos comprender el significado de la minería de datos en la práctica.

En este ejemplo hemos "extraído" los datos históricos de los Juegos Olímpicos. O mejor dicho, buscamos correlaciones entre las variables del conjunto de datos.

La altura y el peso de los atletas olímpicos fueron dos variables útiles para este ejercicio. Los datos se prepararon con Anatella, nuestra herramienta favorita de preparación de datos (que entra en la categoría de ETL). Esta herramienta, permite importar y preparar los datos para su posterior análisis. Una serie de herramientas integradas le ayudarán a "minar" rápidamente los datos y buscar posibles correlaciones. En nuestro caso, hemos realizado una visualización muy sencilla utilizando los plugins R incorporados para mostrar la información. Al desglosar los datos por género, se puede ver claramente una correlación lineal entre la altura y el peso (nada sorprendente).

Este ejemplo es demasiado simple y obvio. Pero consideramos apropiado mostrarles la esencia del trabajo de un data miner:

1. preparar los datos

2. buscar correlaciones (ocultas) entre las variables utilizando diferentes enfoques

3. presentar los resultados de forma visual

Por si les apetece ver algo divertido, les presentamos un vídeo en el que el mismo ejemplo es explicado por un niño de 10 años.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la minería de datos?

El aprendizaje automático permite a los ordenadores encontrar tendencias emergentes y patrones inusuales en grandes conjuntos de datos. La descomposición del big data puede mostrar que existe una probabilidad de que los clientes que quieren el producto x también compren el producto y. Estos algoritmos también muestran información médica, por ejemplo, los síntomas x, y, z suelen ser signos de una determinada enfermedad.

Podemos utilizar muchas técnicas de minería de datos, pero todas necesitarán grandes conjuntos de datos de clientes. Estos datos pueden responder a cuestiones empresariales.

¡Cuidado con las falsas correlaciones!

Está bien buscar correlaciones en los datos. Es mejor encontrar las que tienen sentido. No todas las correlaciones implican una relación causal. También hay que tener cuidado con las " falsas correlaciones ".

¿Para qué sirve la minería de datos?

La minería de datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en relaciones, patrones y dependencias. Se identifican uno o varios patrones que pueden responder a una pregunta de negocio. Éstos, pueden utilizarse como ejemplos para el análisis.

Los algoritmos y el aprendizaje automático dan lugar a patrones útiles que pueden utilizarse tras la recogida de datos. Estos modelos son la clave de la acción predictiva en el comportamiento del consumidor.

Estos modelos pueden aplicarse para crear proyecciones más precisas. Aumentan la confianza en las decisiones tomadas y, eliminando los productos que la gente no compra, también pueden disminuir los costes.

Minería de datos y relaciones

Al identificar las relaciones en un conjunto de datos, los resultados de la minería de datos pueden mostrarnos comportamientos anteriores de los clientes útiles para predecir las tendencias emergentes. A menudo, es imposible darse cuenta de estas tendencias, por lo que tenemos que confiar en el aprendizaje automático y en los algoritmos.

Por lo tanto, estos patrones se encuentran en el centro de cómo las empresas extraen valor de los conjuntos de los big data.

Al desglosar más los patrones, podemos crear grupos.

¿Qué es la agrupación en la minería de datos?

Para las grandes empresas, los datos por sí solos son bastante inútiles. La combinación de data points creará clusters. Éstos, pueden ser utilizados para crear patrones para grupos específicos de personas.

Por ejemplo, podemos crear un grupo de hombres o mujeres blancas con más de 2 hijos. De este modo, los científicos de datos y los equipos de marketing pueden ver más claramente los patrones.

Minería de datos y previsión de ventas

Una forma de utilizar las relaciones que muestran los algoritmos de minería de datos es a través de la previsión de ventas.
Esto indica el uso de técnicas de minería de datos para responder a un problema empresarial sobre qué producto se venderá y cuándo.
Por ejemplo, Walmart hace un gran uso de la información de sus data miners. A través de esta investigación, se descubrió que la gente era más propensa a comprar Pop-Tarts de fresa cuando se comunicaba el anuncio de la llegada de un huracán en la zona. Walmart decidió entonces (decisión comercial) poner Pop-Tarts de fresa cerca de las cajas.

Al fomentar las compras por impulso en las cajas, las preguntas comerciales de Walmart (¿qué compra la gente cuando llegan los huracanes?) se respondieron mediante la extracción de datos (la gente compra más Pop-Tarts de fresa).

Pero se trata de una minería de datos muy general. Se trata de predecir lo que hará cada uno. También podemos utilizar la información obtenida de la minería de datos para dirigirnos a grupos específicos de personas.

Minería de datos y segmentación del mercado

Uno de los aspectos más potentes de la minería de datos es la creación de segmentos de los clientes. La segmentación del mercado puede verse como una agrupación en acción.

De hecho, una empresa puede tomar los datos recogidos y empezar a tomar decisiones comerciales basadas en factores como la edad o el sexo.

Por ejemplo, recogimos datos sobre las compras de iPhone. Al agrupar nuestros datos, descubrimos que los menores de 30 años son más propensos a comprar un iPhone. Por lo tanto, un científico de datos podría informar al equipo de marketing de Apple para centrar sus anuncios en el mercado dirigido a menores de 30 años.

Aquí estamos creando modelos predictivos: sabemos lo que queremos vender y tratamos de averiguar a quién queremos dirigir la publicidad.

Se trata solo de un ejemplo general, pero se puede ser mucho más específico. Podríamos segmentar aún más nuestro mercado en función del sexo, la raza y la puntuación de créditos. Así que podríamos encontrar que las mujeres blancas menores de 30 años con excelentes puntuaciones de crédito son el mercado objetivo de los iPhones. Las posibilidades de segmentación son infinitas y sólo dependen de los datos que se tengan.

¿Cómo podemos utilizar las técnicas de minería de datos?

La recogida de datos es la primera parte de cualquier proceso de extracción de datos. Al tener en cuenta los datos que muestran el comportamiento de los clientes, podemos empezar a crear patrones. Puede extraer estos datos de correos electrónicos, análisis de carritos de compras, datos de texto y cualquier otra fuente relevante. Pero antes de proceder, hay que llevar a cabo la fase de preparación de los datos.

¿Qué es la fase de preparación de datos?

Al presentar un conjunto de información en bruto, los científicos de datos tendrán que eliminar los errores y los valores atípicos, así como configurar todos los datos para que se ajusten a los sistemas de bases de datos. Este paso es importante para corregir los problemas de calidad de los datos.

Este paso es fundamental en el proceso de extracción de datos: la eliminación de los valores atípicos y el enriquecimiento de los datos deseados (añadiendo más datos o creando vínculos) conducen a una mejor comprensión de los patrones básicos. A veces se denomina data wrangling.

¿Qué es un modelo de minería de datos?

Los modelos se crean para alimentar el software de minería de datos e iniciar el proceso de aprendizaje automático. Identificar los valores conocidos del comportamiento de los clientes ayuda a los proyectos de minería de datos a desarrollar mejores algoritmos. A veces, este proceso se denomina aprendizaje de reglas de asociación.

Por ejemplo, si enseñamos a nuestro software de extracción de datos que los estudiantes hombres representan el segmento de mercado con más probabilidades de comprar un ordenador, nuestro software de extracción de datos podrá orientarse y desarrollarse para empezar a mostrar datos más específicos o mejorados.

¿Cómo puedo utilizar el software de minería de datos?

La tecnología de extracción de datos es cada vez más sofisticada, pero hay muchos programas gratuitos disponibles. Puede comenzar su viaje analizando su base de clientes sin pagar un centavo.

La comprensión de los conceptos de la minería de datos y sus métodos son esenciales para algunas de estas herramientas. Para obtener valor de las bases de datos es necesario desarrollar un proceso de utilización de los datos extraídos.

5 herramientas gratuitas de minería de datos

Xplenty

Es probable que muchas personas que quieren utilizar la minería de datos pueden no se sientan cómodas con la codificación. Xplenty es un software sin código que ayuda a las empresas a construir canales de datos fácilmente. Con una sencilla interfaz de arrastrar y soltar, puedes integrar Xplenty en tu negocio sin tener conocimientos de ciencia de datos. Al reunir todas sus fuentes de datos, puede integrar fácilmente los datos y empezar a construir modelos predictivos. Además, la plataforma es escalable y gestionable, por lo que los usuarios pueden centrarse en los datos en lugar de enfrascarse en el análisis de las bases de datos.

Rapid Miner

Basado en un motor Java, Rapid Miner Studio Free es una herramienta de código abierto que puede utilizarse para la minería de textos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Tiene una amplia gama de aplicaciones para las empresas, la formación y el aprendizaje automático, por lo que es una herramienta útil y versátil. La etapa de preparación de los datos puede integrarse en el software, así como el desarrollo de modelos a través de una tecnología de aprendizaje automático diseñada de forma inteligente. En pocas palabras, se trata de una plataforma integral que cubre todas las necesidades empresariales.

Knime

Utilizado principalmente en la investigación farmacéutica, también tiene muchas aplicaciones en el ámbito empresarial. Al crear canales modulares específicos para sus necesidades, puede centrar la tecnología de Knime en la fusión y transformación de sus datos. Además, modelar y visualizar los datos es fácil gracias a las herramientas inteligentes incorporadas. Estas herramientas se actualizan constantemente para incluir nuevas tecnologías y algoritmos que ayuden a su negocio.

Apache Mahout

Diseñado específicamente para crear algoritmos de aprendizaje automático, Apache Mahout puede ser la mejor opción para los científicos de datos que quieren fusionar y transformar conjuntos de datos por sí mismos. El código de la aplicación también puede integrarse con otras aplicaciones, lo que significa que es posible utilizar Apache Mahout junto con otros programas. Cargado con algoritmos prefabricados y un entorno de experimentación matemática, esta herramienta es perfecta para mapear y reducir plantillas.

WEKA

Diseñado por la Universidad de Waikato, es específico para el análisis de datos y el modelado predictivo. Los algoritmos y las herramientas de visualización apoyan el aprendizaje automático y todas las características son fáciles de usar. Este software requiere algunos conocimientos de JAVA para funcionar correctamente, pero puede soportar todas las tareas principales de minería de datos, como el procesamiento, la visualización y la propia minería de datos.

¿Cómo puede la minería de datos mejorar mi negocio?

Al analizar los grupos de datos y segmentar el mercado, las empresas pueden tomar d ecisiones informadas sobre el comportamiento de los clientes en el pasado. El ruido blanco de los grandes datos puede descomponerse y convertirse en algo útil para las empresas.

Los datos también pueden utilizarse para crear nuevas tendencias e influir en la toma de decisiones de los clientes. Teniendo en cuenta las tendencias de compra conocidas, las empresas pueden influir en los clientes para que compren productos en grupos específicos. También se puede influir en el desarrollo de productos identificando lo que se compraría si estuviera disponible. Se ve directamente el vínculo con las técnicas de investigación de mercado .

Mediante el uso de herramientas gratuitas, la minería de datos no es un arte esotérico dirigido solo a matemáticos y científicos de datos. La tecnología de vanguardia puede utilizarse en cualquier entorno empresarial para crear, fusionar, transformar y visualizar datos para que sean útiles para que los líderes empresariales creen soluciones de negocio.
Etiquetas: data mining, data science

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Minería de datos: Definición, 5 herramientas gratuitas y técnicas

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Después de haber realizado el proceso de recogida y preparación , hay que realizar un análisis de los datos para comprender el significado de un conjunto de datos. Mirar una página de datos no contribuye mucho a construir patrones de comportamiento de los clientes, por lo que será necesario utilizar una forma inteligente (minería de datos) para cribar la información.

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Free and open source with all your data analysis tools. Create data science solutions with the visual workflow builder, & put them into production in the enterprise.

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Nov 08, 2023

Circumvent the limitations of second-hand data portals: Orange with Dask enables you to process big data sets while ensuring the source's authenticity and enabling custom workflows.

Oct 28, 2023

An experimental version of Orange supports much larger data sets. It never loads the whole data set into the working memory; data is only processed in small chunks. We show a case study on a 13 GB spectroscopy data set.

Oct 24, 2023

Preparing large HDF5 datasets that load into Orange as on-disk data.

Oct 20, 2023

Highlighting our papers from the International Conference on Discovery Science

Visual Programming

Interactive data exploration for rapid qualitative analysis with clean visualizations. Graphic user interface allows you to focus on exploratory data analysis instead of coding, while clever defaults make fast prototyping of a data analysis workflow extremely easy. Place widgets on the canvas, connect them, load your datasets and harvest the insight!
Learn more Watch video

Interactive Data Visualization

Perform simple data analysis with clever data visualization. Explore statistical distributions, box plots and scatter plots, or dive deeper with decision trees, hierarchical clustering, heatmaps, MDS and linear projections. Even your multidimensional data can become sensible in 2D, especially with clever attribute ranking and selections.
Learn more

Add-ons Extend Functionality

Use various add-ons available within Orange to mine data from external data sources, perform natural language processing and text mining, conduct network analysis, infer frequent itemset and do association rules mining. Additionally, bioinformaticians and molecular biologists can use Orange to rank genes by their differential expression and perform enrichment analysis. Check out also Orange cousins Single Cell and Quasar.
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Orange users

When teaching data mining, we like to illustrate rather than only explain. And Orange is great at that. Used at schools, universities and in professional training courses across the world, Orange supports hands-on training and visual illustrations of concepts from data science. There are even widgets that were especially designed for teaching.
Learn more

My laboratory produces large amounts of data from RNA-seq, ChIP-seq and genome resequencing experiments. Orange allows me to analyze my data even though I don't know how to program. It also allows me to communicate with my collaborators, who are experts in data mining, and with my colleagues and trainees.

Gad Shaulsky, Ph.D.
Molecular biologist and Director of Graduate Studies (Baylor College of Medicine, Houston, USA)

The scientific community is in need of tools that allow easy construction of workflows and visualizations and are capable of analyzing large amounts of data. Orange is a powerful platform to perform data analysis and visualization, see data flow and become more productive. It provides a clean, open source platform and the possibility to add further functionality for all fields of science.

Ferenc Borondics, Ph.D.
Principal beamline scientist at SMIS (SOLEIL synchrotron, France)

I teach Orange workshops monthly to a diverse audience, from undergrad students to expert researchers. Orange is very intuitive, and, by the end of the workshop, the participants are able to perform complex data visualization and basic machine learning analyses. Most of our attendees have been able to incorporate this tool in their research practice.

Francesca Vitali, Ph.D.
Research Assistant Professor (Center for Biomedical Informatics & Biostatistics, The University of Arizona)

Contribute to Orange

If you love using Orange and want to support us, a donation would be very much appreciated. The funds help us fix bugs, implement new features, provide free educational content, and maintain computational infrastructure.

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DataMelt 1​ 2​ es un marco de trabajo gratuito de análisis de datos para científicos, ingenieros y estudiantes escrito en Java. El programa está diseñado para áreas de gráficas científicas interactivas en 2D y 3D y contiene bibliotecas numéricas científicas implementadas en Java para funciones matemáticas, números aleatorios, análisis estadístico, ajuste de curvas de regresión y otras actividades de minería de datos. DataMelt se basa en un lenguaje de programación de alto nivel, Jython (Python implementado en Java), pero puede utilizarse también codificación Java para llamar a bibliotecas DataMelt numéricas y gráficas.

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DataMelt 1​ 2​ es un marco de trabajo gratuito de análisis de datos para científicos, ingenieros y estudiantes escrito en Java. El programa está diseñado para áreas de gráficas científicas interactivas en 2D y 3D y contiene bibliotecas numéricas científicas implementadas en Java para funciones matemáticas, números aleatorios, análisis estadístico, ajuste de curvas de regresión y otras actividades de minería de datos. DataMelt se basa en un lenguaje de programación de alto nivel, Jython (Python implementado en Java), pero puede utilizarse también codificación Java para llamar a bibliotecas DataMelt numéricas y gráficas.

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Nov 08, 2023

Circumvent the limitations of second-hand data portals: Orange with Dask enables you to process big data sets while ensuring the source's authenticity and enabling custom workflows.

Oct 28, 2023

An experimental version of Orange supports much larger data sets. It never loads the whole data set into the working memory; data is only processed in small chunks. We show a case study on a 13 GB spectroscopy data set.

Oct 24, 2023

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Oct 20, 2023

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My laboratory produces large amounts of data from RNA-seq, ChIP-seq and genome resequencing experiments. Orange allows me to analyze my data even though I don't know how to program. It also allows me to communicate with my collaborators, who are experts in data mining, and with my colleagues and trainees.

Gad Shaulsky, Ph.D.
Molecular biologist and Director of Graduate Studies (Baylor College of Medicine, Houston, USA)

The scientific community is in need of tools that allow easy construction of workflows and visualizations and are capable of analyzing large amounts of data. Orange is a powerful platform to perform data analysis and visualization, see data flow and become more productive. It provides a clean, open source platform and the possibility to add further functionality for all fields of science.

Ferenc Borondics, Ph.D.
Principal beamline scientist at SMIS (SOLEIL synchrotron, France)

I teach Orange workshops monthly to a diverse audience, from undergrad students to expert researchers. Orange is very intuitive, and, by the end of the workshop, the participants are able to perform complex data visualization and basic machine learning analyses. Most of our attendees have been able to incorporate this tool in their research practice.

Francesca Vitali, Ph.D.
Research Assistant Professor (Center for Biomedical Informatics & Biostatistics, The University of Arizona)

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8 técnicas de data mining más utilizadas por las empresas explicando en qué consisten de manera sencilla.Árbol de decisiónSe llama así porque tiene una estructura arborescente en la que encontramos dos tipos de nodos: los puntos de decisión y los puntos de azar.Los problemas y la secuencia de los árboles de decisión se plasman en estos árboles, donde un nodo es un punto de unión conectado por ramas.El árbol se crea de izquierda a derecha, pero se evalúa de forma inversa, simplemente porque a la izquierda se encuentra la decisión y a la derecha los resultados.Consta de 4 elementos:•	Puntos de decisión: se representan con un cuadrado. Aquí el decisor elige una alternativa de acción entre un número finito de ellas que son representadas por las ramas cuyos costes asociados se escriben sobre ellas. Las ramas escogidas pueden acabar en otro punto de decisión, en uno de azar o en un resultado.•	Puntos de azar: se dibujan con un círculo e indican que un suceso aleatorio se espera en este punto del proceso. Desde aquí también surgen ramas.•	Ramas: en el argot del big data se definen como alternativas cuando salen de los puntos de decisión y como estados de la naturaleza cuando salen de los puntos de azar. En este último caso, se les asigna unas probabilidades determinadas.•	Resultado: al final tenemos que decidir qué decisión tomar en función del resultado obtenido proveniente de cada rama.Red neuronalEsta técnica de data mining se basa en el funcionamiento de nuestras neuronas, pues el cerebro humano tiene millones que se conectan entre sí en un proceso llamado “sinapsis”. Gracias a ello, cada uno de nosotros es capaz de pensar.Esta red neuronal artificial se parece tanto a una biológica que cuenta con nodos de entrada (reciben información del exterior), nodos de salida (transmiten información al exterior) y nodos ocultos (intercambian información con otros nodos de la red).Cuando estos nodos están definidos se pasa a la fase de aprendizaje donde se asignan diferentes valores a estos nodos hasta encontrar respuestas, pues es la propia red la que los crea, modifica o elimina automáticamente.La principal ventaja de esta técnica de data mining es su capacidad para trabajar con datos incompletos.Modelado estadísticoSe basa en las relaciones entre variables en los datos mediante ecuaciones matemáticas para predecir resultados.Es la más antigua de las técnicas de minería de datos, ya que se empezó a desarrollar en el siglo XVII con métodos más arcaicos, pero la esencia era la misma que en la actualidad.Si es tan antigua, es porque es una rama de las matemáticas que se fue introduciendo al mundo de los datos a medida que fueron incorporándose en nuestra sociedad.Reglas de asociaciónNos permiten encontrar las combinaciones de artículos que ocurren con mayor frecuencia en una base de datos y la importancia de las mismas.Un ejemplo de esta técnica de data mining es el cliente que va a comprar un artículo y su intención de compra se asocia con la de otros consumidores en la base de datos, o incluso se le muestran otros productos basándose en su historial.Los datos se agremian en forma de lista, en una representación vertical o en una horizontal.Agrupamiento (clustering)Se agrupan elementos en un conjunto de datos, que a su vez, están agrupados en subconjuntos distintos.El objetivo es que los elementos de una misma clase tengan grandes similitudes entre sí, mientras que los que pertenezcan a una clase distinta cuenten con el menor parecido posible.Hay muchos tipos de clustering, pero los más frecuentes son dos:•	Clustering jerárquico•	  Clustering basado en la densidadAl igual que la red neuronal está basada en nuestras neuronas, el algoritmo genético está basado en la teoría de la evolución.En esta técnica de data mining se intenta replicar el comportamiento biológico de la selección natural y la genética.El algoritmo cuenta con una población inicial de datos que representan ciertos resultados (cromosomas) y que contienen bits (genes).Estos pasan juntos a la fase de evaluación donde se le asignará un porcentaje en función de la aptitud. Los más aptos siguen y los demás no, igual que en la teoría de Charles Darwin.Después de esto, los datos se cruzan o mutan y el proceso se repite hasta que se llega al resultado esperado o hasta que se para manualmente.Regresión linealLa regresión lineal es otra de las técnicas de minería de datos más utilizadas en un sector que no para de crecer debido a la transformación digital. En ella, se relacionan dos variables continuas, concretamente, las variables de predicción y de respuesta.Hablamos de regresión lineal cuando existe solo una variable de predicción y de regresión múltiple cuando hay más de una. Sea lineal o múltiple, es una variable independiente mientras que la de respuesta depende de la anterior.Redes bayesianasRepresentan ciertas incertidumbres que están asociadas a nodos que reproducen variables aleatorias, las cuales se asocian a su vez a un condicionante externo. Para esto, existen los llamados “clasificadores bayesianos”, que organizan cada variable y consiguen plasmar los condicionantes de tal manera que sean muy sencillos de leer.Son muy característicos en la medicina para diagnósticos graves. Se utilizan las redes bayesianas para descartar enfermedades rápidamente.

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8 técnicas de data mining más utilizadas por las empresas explicando en qué consisten de manera sencilla.Árbol de decisiónSe llama así porque tiene una estructura arborescente en la que encontramos dos tipos de nodos: los puntos de decisión y los puntos de azar.Los problemas y la secuencia de los árboles de decisión se plasman en estos árboles, donde un nodo es un punto de unión conectado por ramas.El árbol se crea de izquierda a derecha, pero se evalúa de forma inversa, simplemente porque a la izquierda se encuentra la decisión y a la derecha los resultados.Consta de 4 elementos:•	Puntos de decisión: se representan con un cuadrado. Aquí el decisor elige una alternativa de acción entre un número finito de ellas que son representadas por las ramas cuyos costes asociados se escriben sobre ellas. Las ramas escogidas pueden acabar en otro punto de decisión, en uno de azar o en un resultado.•	Puntos de azar: se dibujan con un círculo e indican que un suceso aleatorio se espera en este punto del proceso. Desde aquí también surgen ramas.•	Ramas: en el argot del big data se definen como alternativas cuando salen de los puntos de decisión y como estados de la naturaleza cuando salen de los puntos de azar. En este último caso, se les asigna unas probabilidades determinadas.•	Resultado: al final tenemos que decidir qué decisión tomar en función del resultado obtenido proveniente de cada rama.Red neuronalEsta técnica de data mining se basa en el funcionamiento de nuestras neuronas, pues el cerebro humano tiene millones que se conectan entre sí en un proceso llamado “sinapsis”. Gracias a ello, cada uno de nosotros es capaz de pensar.Esta red neuronal artificial se parece tanto a una biológica que cuenta con nodos de entrada (reciben información del exterior), nodos de salida (transmiten información al exterior) y nodos ocultos (intercambian información con otros nodos de la red).Cuando estos nodos están definidos se pasa a la fase de aprendizaje donde se asignan diferentes valores a estos nodos hasta encontrar respuestas, pues es la propia red la que los crea, modifica o elimina automáticamente.La principal ventaja de esta técnica de data mining es su capacidad para trabajar con datos incompletos.Modelado estadísticoSe basa en las relaciones entre variables en los datos mediante ecuaciones matemáticas para predecir resultados.Es la más antigua de las técnicas de minería de datos, ya que se empezó a desarrollar en el siglo XVII con métodos más arcaicos, pero la esencia era la misma que en la actualidad.Si es tan antigua, es porque es una rama de las matemáticas que se fue introduciendo al mundo de los datos a medida que fueron incorporándose en nuestra sociedad.Reglas de asociaciónNos permiten encontrar las combinaciones de artículos que ocurren con mayor frecuencia en una base de datos y la importancia de las mismas.Un ejemplo de esta técnica de data mining es el cliente que va a comprar un artículo y su intención de compra se asocia con la de otros consumidores en la base de datos, o incluso se le muestran otros productos basándose en su historial.Los datos se agremian en forma de lista, en una representación vertical o en una horizontal.Agrupamiento (clustering)Se agrupan elementos en un conjunto de datos, que a su vez, están agrupados en subconjuntos distintos.El objetivo es que los elementos de una misma clase tengan grandes similitudes entre sí, mientras que los que pertenezcan a una clase distinta cuenten con el menor parecido posible.Hay muchos tipos de clustering, pero los más frecuentes son dos:•	Clustering jerárquico•	  Clustering basado en la densidadAl igual que la red neuronal está basada en nuestras neuronas, el algoritmo genético está basado en la teoría de la evolución.En esta técnica de data mining se intenta replicar el comportamiento biológico de la selección natural y la genética.El algoritmo cuenta con una población inicial de datos que representan ciertos resultados (cromosomas) y que contienen bits (genes).Estos pasan juntos a la fase de evaluación donde se le asignará un porcentaje en función de la aptitud. Los más aptos siguen y los demás no, igual que en la teoría de Charles Darwin.Después de esto, los datos se cruzan o mutan y el proceso se repite hasta que se llega al resultado esperado o hasta que se para manualmente.Regresión linealLa regresión lineal es otra de las técnicas de minería de datos más utilizadas en un sector que no para de crecer debido a la transformación digital. En ella, se relacionan dos variables continuas, concretamente, las variables de predicción y de respuesta.Hablamos de regresión lineal cuando existe solo una variable de predicción y de regresión múltiple cuando hay más de una. Sea lineal o múltiple, es una variable independiente mientras que la de respuesta depende de la anterior.Redes bayesianasRepresentan ciertas incertidumbres que están asociadas a nodos que reproducen variables aleatorias, las cuales se asocian a su vez a un condicionante externo. Para esto, existen los llamados “clasificadores bayesianos”, que organizan cada variable y consiguen plasmar los condicionantes de tal manera que sean muy sencillos de leer.Son muy característicos en la medicina para diagnósticos graves. Se utilizan las redes bayesianas para descartar enfermedades rápidamente.

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Two innovators coming together to transform business analytics. Altair acquires RapidMiner.
Altair and RapidMiner share the same vision to make data analytics simple enough for all users, but scalable, governed, and safe enough for all enterprises. RapidMiner is the enterprise-ready data science platform that amplifies the collective impact of your people, expertise and data for breakthrough competitive advantage.

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RapidMiner | Amplify the Impact of Your People, Expertise & Data

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The RapidMiner platform amplifies the impact of people, expertise & data for breakthrough competitive advantage, no matter where you are in your data science journey.

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Nosis, DataIQ, Procesam son los primeros que salen los anuncios

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Nosis, DataIQ, Procesam son los primeros que salen los anuncios

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Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato. Weka es software libre distribuido bajo la licencia GNU-GPL.

El paquete Weka⁴​ contiene una colección de herramientas de visualización y algoritmos para análisis de datos y modelado predictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades. La versión original de Weka fue un front-end en TCL/TK para modelar algoritmos implementados en otros lenguajes de programación, más unas utilidades para preprocesamiento de datos desarrolladas en C para hacer experimentos de aprendizaje automático. Esta versión original se diseñó inicialmente como herramienta para analizar datos procedentes del dominio de la agricultura,​ pero la versión más reciente basada en Java (WEKA 3), que empezó a desarrollarse en 1997, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.
Orange
es una suite de software para minería de base de datos y aprendizaje automático basado en componentes que cuenta con un fácil y potente, rápido y versátil front-end de programación visual para el análisis exploratorio de datos y visualización, y librerias para Python y secuencias de comando. Contiene un completo juego de componentes para preprocesamiento de datos, característica de puntuación y filtrado, modelado, evaluación del modelo, y técnicas de exploración. Está escrito en C++ y Python, y su interfaz gráfica de usuario se basa en la plataforma cruzada del framework Qt.

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Apache Mahout es un proyecto de Apache Software Foundation que se implementa sobre Apache Hadoop y utiliza el paradigma MapReduce.También se utiliza para crear implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático distribuidos y escalables que se centran en las áreas de agrupamiento, filtrado colaborativo y clasificación. Mahout contiene bibliotecas Java para algoritmos matemáticos comunes y operaciones centradas en estadísticas y álgebra lineal, así como colecciones primitivas de Java.

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Apache Mahout es un proyecto de Apache Software Foundation que se implementa sobre Apache Hadoop y utiliza el paradigma MapReduce.También se utiliza para crear implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático distribuidos y escalables que se centran en las áreas de agrupamiento, filtrado colaborativo y clasificación. Mahout contiene bibliotecas Java para algoritmos matemáticos comunes y operaciones centradas en estadísticas y álgebra lineal, así como colecciones primitivas de Java.

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Si bien no nombra herramientas concretas, me gusto este artículo de un instituto, porque resume los procesos de los que estuvimos charlando con Layla
https://www.iedge.eu/javier-garcia-herramientas-de-data-mining

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En éste post, el profesor Javier Garcia explica que herramientas de Data Mining podemos utilizar para convertir datos en información

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IEDGE – Herramientas de Data Mining

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Colaboradores de los proyectos Wikimedia

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KNIME - Wikipedia, la enciclopedia libre

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Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backends.

Mathematically Expressive Scala DSL

Support for Multiple Distributed Backends (including Apache Spark)

Modular Native Solvers for CPU/GPU/CUDA Acceleration

Recent News

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Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backends.

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8 Best Open-Source Tools for Data Mining

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8 Best Open-Source Tools for Data Mining

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Apache Mahout

DataMelt

ELKI

Knime

Orange

Rattle

scikit-learn

Weka

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IBM SPSS.
Python.
Knime.
Spark.
R.
SAS

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Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato

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Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato

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¿Qué hace Spark?Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Es de código abierto y se encuentra gestionado por la Apache Software Foundation. Por tanto, la herramienta se conoce como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos.

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¿Qué hace Spark?Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Es de código abierto y se encuentra gestionado por la Apache Software Foundation. Por tanto, la herramienta se conoce como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos.

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Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato. Weka es software libre distribuido bajo la licencia GNU-GPL.

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SPSS es un software popular entre los usuarios de Windows, es utilizado para realizar la captura y análisis de datos para crear tablas y gráficas con data compleja. El SPSS es conocido por su capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos y es capaz de llevar a cabo análisis de texto entre otros formatos más.

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SPSS es un software popular entre los usuarios de Windows, es utilizado para realizar la captura y análisis de datos para crear tablas y gráficas con data compleja. El SPSS es conocido por su capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos y es capaz de llevar a cabo análisis de texto entre otros formatos más.

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Where time is money, Viya saves you both.

With our cloud-native AI and analytics platform, you can understand what's happening with your data now, predict how to pivot seamlessly, and make progress faster. Regardless of role, everyone in your organization will feel the impact of increased performance and productivity.

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SAS: Analytics, Artificial Intelligence and Data Management

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SAS is the leader in analytics. Through innovative Analytics, Artificial Intelligence and Data Management software and services, SAS helps turn your data into better decisions.

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Es un software de aprendizaje automático y de procesos de manipulación de datos. Es gratis e ideal para principiantes, ya que viene con múltiples tutoriales con flujos de trabajo de minería de datos precargados. Las visualizaciones más comunes que se necesitan para una carrera profesional están a solo unos clics de distancia, incluidos la minería de textos, mapas de calor y diagramas de dispersión.

Orange es una de las mejores herramientas gratuitas debido a la visualización interactiva que puede ser creada por cualquier persona, principiante o avanzado. Los usuarios avanzados de Orange también pueden usarlo como una biblioteca de Python para la manipulación de datos y la modificación de widgets. Orange incluso puede aprender de tus preferencias mientras lo estas usando.

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Phyton, SAS, KNIME

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✅ 1. RapidMiner
Quizá sea la herramienta más utilizada. Es de acceso gratuito y su manejo es relativamente sencillo en cuanto a que no requiere grandes conocimientos de programación. Su punto fuerte son los análisis predictivos. RapidMiner está escrita en Java y puede mostrar las conexiones en los datos, importar tablas de Excel, datos de otras bases, archivos SPSS y también integra otros programas de data mining como WEKA. Vale para todo el proceso de data mining incluyendo la visualización de los resultados.

✅ 2. Orange
Esta herramienta trabaja con operadores para clasificación, regresión y clustering. Además ofrece una visualización de datos atractiva que lo hace entretenido de usar además de sencillo. Orange aprende de las preferencias de los usuarios y se comporta en función de ellas, lo cual simplifica mucho el data mining. Hay muchos tutoriales para atender a trabajar con este software, lo cual es una gran noticia.

✅ 3. WEKA
Es un software de código abierto basado en Java, compatible con Windows, MacOS y Linux y ofrece conexión a bases de datos SQL. Las funciones que realiza son:

Clasificación de datos, para lo que usa redes de neuronas artificiales.

Análisis de clústeres.

Árboles de decisión.

Análisis de correlación o regresión.

Algoritmos ID3 o C4.5.

WEKA no es tan fuerte en análisis de clusteres como en otras funciones ya que solo incluye los procedimientos más importantes.

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Este mundo internauta no sería nada sin datos. De hecho hay muchos más ordenadores que contienen nuestros datos de lo que creemos. Ahora bien, ¿qué se hace con estos datos? ¿Sirven de algo? Pues sí, sí que sirven y de esto se encarga el data mining. Cuando hablamos de data mining nos referimos a la minería de datos que consiste en la extracción de la información que reside implícitamente en ellos. Esa información era desconocida anteriormente y puede ser de utilidad en algún proceso. En este artículo veremos qué es el data mining, cuál es su objetivo, sus técnicas y herramientas. Es un proceso complejo pero merece la pena conocerlo. ¿Vienes?

👉 ¿Qué es el data mining?

No hay mejor manera de entender un concepto que acercarte a su definición exacta. Por ello te dejamos la definición de data mining que en esta ocasión tomamos de la empresa de nuevas tecnologías Sinnexus:

El data mining o minería de datos es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos de manera automática o semiautomática. El objetivo del data mining es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Con el significado ya te has hecho una idea de qué va más o menos. Pero no vamos a quedarnos en un nivel tan superficial, por eso en el siguiente apartado veremos las etapas del proceso de data mining.

👉 En qué consiste el proceso de data mining

El proceso data Mining consta de las siguientes etapas:

Selección del conjunto de datos: se refiere a los datos que se desean predecir, calcular o inferir, que sirven para determinar los cálculos o los procesos.

Análisis de las propiedades de los datos: son los histogramas, los diagramas de dispersión, los valores atípicos y también la ausencia de datos.

Transformación del conjunto de datos de entrada: se realiza en función del análisis previo para poder prepararlo y aplicarlo a la técnica de minería de datos que mejor se adapte a la información que se desea analizar. A este proceso también se lo conoce como preprocesamiento de los datos.

Selección y aplicación de la técnica de minería de datos: aquí es cuando se construye el modelo que permitirá realizar la predicción, la clasificación o la segmentación de la información.

Extracción de conocimiento: se realiza mediante una técnica de minería de datos, obteniéndose un modelo de conocimiento que va a representar los patrones de comportamiento.

Interpretación y evaluación de los datos: se efectúa una vez que se ha obtenido el modelo, comprobando que las conclusiones obtenidas son válidas y satisfactorias.

Pasamos a continuación a ver las técnicas y tecnologías involucradas en el data mining.

👉 Tecnologías del data mining

El data mining se soporta en 3 tipos de tecnologías:

Recolección masiva de datos.

Algoritmos propios.

Ordenadores potentes.

Algunos de los mejores algoritmos del data mining son:

Árboles de decisión: organizan los datos en elecciones que compiten formando ramas.

K-means: se basa en el análisis de grupos.

EM: define parámetros analizando datos y predice la posibilidad de una salida futura o evento aleatorio dentro de los parámetros de dichos datos.

Máquinas de vectores: toman datos de entrada y predicen cuál de las 2 posibles categorías incluyen esos datos.

Apriori: controla los datos de transacciones.

AdaBoost: funciona dentro de otros algoritmos de aprendizaje que anticipan un comportamiento según los datos observados para que sean sensibles a extremos estadísticos.

PageRank: es el algoritmo base para los motores de búsqueda.

CART: organiza los datos según opciones que compiten.

Naive Baye: predice la salida de una identidad basándose en los datos de observaciones conocidas.

Vecino K más cercano: reconoce patrones en la ubicación de los datos y los asocia con un identificador mayor.

De las tecnologías pasamos a las técnicas.

👉 Técnicas de Data Mining

El data mining se basa en las siguientes técnicas:

Redes neuronales artificiales: se basan en el comportamiento de las neuronas humanas. Consisten en una serie de unidades, las neuronas artificiales, que se conectan entre sí para transmitirse señales.

Regla de inducción: consiste en derivar un conjunto de reglas para clarificar casos. Las reglas que se generan son independientes y no tienen por qué formar un árbol. Esta técnica tiene cierta similitud con el árbol de decisiones.

Algoritmo jerárquico: es un método que busca construir una jerarquía de grupos. Las estrategias para el agrupamiento jerárquico pueden ser de acercamiento ascendente o descendente.

Agrupamiento o clustering: esta técnica busca encontrar relaciones entre variables descriptivas que no guardan relación con la variable objetivo.

Por otra parte, sabemos que el data mining no podría llevarse a cabo sin software especializado. En la siguiente sección te presentamos algunos de estos softwares.

👉 Herramientas de data mining

Algunas de las mejores herramientas que existen hoy en días para data mining son: RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME y SAS. Lo normal es que los usuarios trabajen con varias herramientas.

✅ 1. RapidMiner

Quizá sea la herramienta más utilizada. Es de acceso gratuito y su manejo es relativamente sencillo en cuanto a que no requiere grandes conocimientos de programación. Su punto fuerte son los análisis predictivos. RapidMiner está escrita en Java y puede mostrar las conexiones en los datos, importar tablas de Excel, datos de otras bases, archivos SPSS y también integra otros programas de data mining como WEKA. Vale para todo el proceso de data mining incluyendo la visualización de los resultados.

Esta herramienta trabaja con operadores para clasificación, regresión y clustering. Además ofrece una visualización de datos atractiva que lo hace entretenido de usar además de sencillo. Orange aprende de las preferencias de los usuarios y se comporta en función de ellas, lo cual simplifica mucho el data mining. Hay muchos tutoriales para atender a trabajar con este software, lo cual es una gran noticia.

Es un software de código abierto basado en Java, compatible con Windows, MacOS y Linux y ofrece conexión a bases de datos SQL. Las funciones que realiza son:

Clasificación de datos, para lo que usa redes de neuronas artificiales.

Análisis de clústeres.

Árboles de decisión.

Análisis de correlación o regresión.

Algoritmos ID3 o C4.5.

WEKA no es tan fuerte en análisis de clusteres como en otras funciones ya que solo incluye los procedimientos más importantes.

KNIME permite descubrir estructuras ocultas de datos y entre sus funciones destaca el análisis integrativo de datos. Aquí permite la integración de muchos procedimientos de aprendizaje automático y data mining. También es muy eficiente en extracción, transformación y carga de datos, así como en su tratamiento previo. Es un software sobre todo orientado al flujo de datos debido a su segmentación en módulos. Se usa especialmente en investigación farmacéutica, inteligencia empresarial y en el sector financiero.

Es el programa más adecuado para el análisis en el sector de los negocios. También es el más caro con diferencia de los aquí descritos. Presenta visualización interactiva de datos y su tecnología es la mejor en la realización de pronósticos. Además es un software escalable que permite aumentar su eficiencia aumentando sus recursos.

👉 ¿Sueles utilizar la minería de datos en tu negocio?

La minería de datos o data m ining se encarga de la preparación, el sondeo y la exploración de los datos para obtener la información que no se encuentra visible. La utilización de técnicas de minería permite abordar la solución a los inconvenientes que se pueden presentar en la predicción, clasificación y segmentación. Si tienes experiencia en data mining, te animamos a que nos dejes un comentario y nos cuentes en qué te ha ayudado.

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Data mining: conoce su proceso, técnicas y herramientas

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Este mundo internauta no sería nada sin datos. De hecho hay muchos más ordenadores que contienen nuestros datos de lo que creemos. Ahora bien, ¿qué se hace con estos datos? ¿Sirven de algo? Pues sí, sí que sirven y de esto se encarga el data mining.

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Herramientas gratuitas para hacer Data Mining

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Herramientas gratuitas para hacer Data Mining

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https://www.inteldig.com/2018/11/herramientas-gratuitas-data-mining/

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El mundo sin duda ha cambiado considerablemente a nivel tecnológico, todas nuestras vidas ahora se encuentran digitalizadas. Gracias a esto, las empresas están invirtiendo recursos en la creación de grandes bancos de información, es decir, invierten en toneladas de datos. Los datos parecen ser la nueva mina de oro para los inversionistas.

Sin embargo, conseguirlos y extraerlos no es tan fácil como podríamos imaginando. Ciertamente, la extracción o minería de datos pude resultar imposible si no conoces las herramientas adecuadas para hacerlo. Por tanto, aquí queremos enseñarte cuáles son las mejores herramientas gratuitas para hacer Data Mining.

Propósito de la minería de datos

Imaginamos que si estás aquí para saber cuáles son las herramientas gratuitas para hacer Data Mining significa que conoces el propósito general de la minería de datos. En general, la minería de datos, consiste en descubrir patrones entre toneladas de datos transformándola en información refinada, lógica y procesable.

Es decir, la minería de datos toma grandes paquetes de datos y la convierte en una estructura más compresible para todos. Esta técnica utiliza algoritmos específicos, análisis estadístico, inteligencia artificial y sistemas de bases de datos.

Sin embargo, para extraer estos datos requerimos de sistemas de software especializado que nos faciliten la tarea. Actualmente, existen muchísimas herramientas gratuitas para hacer Data Mining, y por eso escoger la mejor no resulta ser algo fácil.

Debemos tener presente muchos factores antes de escoger entre estas múltiples herramientas gratuitas para hacer Data Mining. Recordemos que todos los sistemas de minería de datos procesan la información de manera diferente entre sí y es precisamente eso lo que lo hace que sea tan complicado elegir uno en específico. Además, algunos de estos sistemas proporcionan funciones avanzadas.

Sabiendo esto, te hemos dejado aquí una lista con las mejores herramientas gratuitas para hacer Data Mining

Herramientas gratuitas para hacer Data Mining

RapidMiner

RapidMiner es la solución más acertada para las nuevas empresas, sobre todo aquellas que trabajan con plantas inteligentes de próxima generación. Las aplicaciones móviles y los chatbots tienden a depender de esta plataforma de software para el aprendizaje automático, creación rápida de prototipos, desarrollo de aplicaciones, minería de texto y análisis predictivo para mejorar la experiencia del cliente. RapidMiner es un software analítico predictivo de código abierto que se puede utilizar al iniciar cualquier proyecto de minería de datos.

IBM SPSS

Si trabajas en algún proyecto a gran escala, encontrarás que el entorno de trabajo de IBM SPSS al igual que su interfaz visual es extremadamente único. Este software te permite generar una gran variedad de algoritmos de minería de datos sin programación. También te ayuda en la detección de anomalías, redes bayesianas, CARMA, Cox y redes neuronales básicas que utilizan perceptores multicapa con aprendizaje retráctil.

R

Sin duda R es la superestrella de las herramientas gratuitas para hacer Data Mining. Es gratis, tiene código abierto y es fácil de usar sin importar que no tengas ninguna experiencia en programación. Se ejecuta en casi todos los sistemas operativos y puedes descargarle algoritmos súper avanzados para trabajar con grandes paquetes de información. R te permite manipular datos fácilmente, visualizarlos a través de gráficos interactivos y animados y realizar grandes análisis estadísticos de ellos.

SAS

Utilizando el SAS Rapid Predictive Modeler, los usuarios no técnicos son guiados a través de un conjunto de tareas de minería de datos. Se usa principalmente a nivel empresarial, y sin duda es una muy buena opción para las técnicas de reducción de dimensión de modelos de mercado predictivos así como también para crear visualizaciones interactivas.

Python

Sabemos que Python es un lenguaje de código abierto gratuito que puede descargarse e instalarse en tu ordenador de forma rápida y sencilla.

Python es comparado con R por su facilidad de uso. Solo que, a diferencia de R, la curva de aprendizaje de Python tiende a ser más corta. Muchos usuarios aprenden a crear toda clase de conjuntos de datos y a realizar análisis de afinidad complejos en cuestión de minutos.

Todo esto la hace una herramienta de minería de datos extremadamente efectiva y eficiente. Visita el curso análisis de datos con python para aprender cómo hacer data mining con python.

Orange

Este es sin duda un gran ejemplo de lo que Python puede crear. Orange es un software de aprendizaje automático y de procesos de manipulación de datos. Es gratis e ideal para principiantes, ya que viene con múltiples tutoriales con flujos de trabajo de minería de datos precargados. Las visualizaciones más comunes que se necesitan para una carrera profesional están a solo unos clics de distancia, incluidos la minería de textos, mapas de calor y diagramas de dispersión.

Orange es una de las mejores herramientas gratuitas para hacer Data Mining debido a la visualización interactiva que puede ser creada por cualquier persona, principiante o avanzado. Los usuarios avanzados de Orange también pueden usarlo como una biblioteca de Python para la manipulación de datos y la modificación de widgets. Orange incluso puede aprender de tus preferencias mientras lo estas usando.

KNIME

KNIME cuenta con una serie de cursos cortos para comprender mejor la ciencia de la información y cómo usar la plataforma de manera efectiva. Todo el software es bastante sencillo de manipular. Desde luego no es la primera opción de la lista pero es una de las mejores gracias a su práctico diseño de tablas y gráficos interactivos.

Spark

Spark es excelente en la minería de minería de datos de código abierto gracias a que puede tratar con grandes cantidades de datos. Spark se distingue de otras herramientas de minería de datos debido a su simplicidad, velocidad y compatibilidad con una gran cantidad de lenguajes de programación que incluyen Python, R, Java y Scala.

Apache Mahout

Mahout permite realizar operaciones matemáticas como el álgebra lineal y las estadísticas. Este software crece continuamente a medida que los algoritmos implementados dentro de Apache Mahout evolucionan, cuenta con una extensa biblioteca en JAVA y su rendimiento al igual que su velocidad es impresionante.

Weka

Weka admite las principales tareas de minería de datos, incluida la extracción de datos, el procesamiento, la visualización, la regresión, etc. Suponiendo que los datos estén disponibles en forma de un archivo plano. Weka te proporciona acceso a las bases de datos de SQL a través de la conectividad de la base de datos. Esta es la herramienta más adecuada para el análisis de datos y modelos predictivos ya que contiene algoritmos y herramientas de visualización que admiten el aprendizaje automático.

Licenciada en Letras mención Historia del Arte, escritora creativa e investigadora con buena experiencia en escritura web.

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Herramientas gratuitas para hacer Data Mining - IntelDig

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El mundo sin duda ha cambiado considerablemente a nivel tecnológico, todas nuestras vidas ahora se encuentran digitalizadas. Gracias a esto, las empresas están invirtiendo recursos en la creación de grandes bancos de información, es decir, invierten en toneladas de datos. Los datos parecen ser la nueva mina de oro para los inversionistas.

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Investigar sobre los diferentes herramientas y softwares que existen para Data Mining ademas de R y Python