¿Qué herramientas podemos usar para Minería de Datos para BI?

¡Buenas tardes! En este artículo se discutirán algunas herramientas populares que existen actualmente para Minería de Datos (Data mining) y su uso común dentro del campo empresarial en tecnología. Esto incluye el análisis predictivo, la identificación de patrones e inteligencia artificial basada en datos.
10 Herramientas populares son:
– RapidMiner – Un entorno integrado para minería y visualización del conocimiento que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
2) WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)- Es un paquete Sistema Integrado para la Minería y el Análisis del Conocimiento que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
3) KNIME (Konstanza Information Mining Engine)- Es un entorno integrado para la minería y el análisis del conocimiento con una interfaz gráfica simple que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
4) SAS Enterprise Miner- Es un sistema integrado para la minería y el análisis del conocimiento con una interfaz gráfica simple que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
5) IBM SPSS Modeler- Es un sistema integrado para la minería y el análisis del conocimiento con una interfaz gráfica simple que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
6) Microsoft SQL Server Data Mining Extensions (DMX)- Es un paquete Sistema Integrado para la Minería y el Análisis del Conocimiento que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
7) Oracle Data Mining Extensions (ODME)- Es un paquete Sistema Integrado para la Minería y el Análisis del Conocimiento que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
8) R- es una herramienta gratuita popularmente utilizada en análisis estadístico y minería de datos para la gestión del conocimiento basado en los algoritmos abiertos que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
9) Apache Hadoop- Es un sistema distribuido y escalable open source para almacenamiento masivo y procesado del big data en los sistemas informáticos que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
10) Apache Spark- Es un sistema distribuido rápido open source para el análisis interactivo y la minería del big data en los sistemas informáticos que se utiliza ampliamente por analistas empresariales avanzados, científicos de datos e investigadores académicos.
Estas herramientas son popularmente utilizadas dentro del campo tecnológico para el análisis predictivo y la identificación de patrones en los grandes conjuntos de datos que se generan diariamente por las empresas. El uso común incluye previsión, clasificaciones automatizados e inteligencia artificial basada en datos . Esto permite a las organización extraer valiosa información del gran volumen y variedad de los conjuntos de datos para tomar decisiones informadas sobre el negocio.