Data Mining ist der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um nützliche Informationen zu erhalten. Es hat unglaublich vielfältige Anwendungen in den Bereichen der akademischen Forschung und der Wirtschaft. Forscher nutzen Data Mining, um neue Lösungen für computergestützte Forschungsprobleme abzuleiten, während Unternehmen darauf angewiesen sind, um die Oberhand bei den Geschäftseinnahmen zu gewinnen. Unternehmen wie Amazon nutzen verschiedene Data-Mining-Techniken, um ihre Produktempfehlungsmaschine zu verbessern, während Suchgiganten wie Google und Microsoft sie nutzen, um ihre Suchmaschinenergebnisse effektiv zu klassifizieren. Dank der steigenden Nachfrage nach Data Science im Allgemeinen wurde in den letzten Jahrzehnten eine Fülle robuster Data-Mining-Software für Linux ausgeliefert. Bleiben Sie bei uns, um mehr über die Top-20-Linux-Data-Mining-Software zu erfahren.
Funktionsreiche Data-Mining-Software
Data Mining deckt viele datenwissenschaftliche Themen ab, darunter die Erhebung von Daten, statistische Analysen, Konzepte der künstlichen Intelligenz und natürlich die Programmierung. Aufgrund ihrer riesigen Domäne gibt es Data-Mining-Tools in verschiedenen Varianten, die für die Ausführung verschiedener Dinge entwickelt wurden. Daher haben unsere Experten eine vielseitige Auswahl an Data-Mining-Software für Linux ausgewählt, die, kreativ eingesetzt, die Anforderungen moderner Data Engineers perfekt erfüllen kann.
1. Rapid Miner
Rapid Miner ist die Spitze der modernen Linux-Data-Mining-Software und steht weit über anderen, wenn es um zuverlässige Data-Mining-Plattformen geht. Früher bekannt als YALE, ist es eine leistungsstarke und flexible Data-Mining-Suite mit einer beträchtlichen Anzahl robuster Funktionen, mit denen Sie Ihre Mining-Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen können. Rapid Miner wurde auf der Grundlage der Programmiersprache Java entwickelt und macht genau das, was der Name schon sagt – Sicherung Ihrer Data-Mining-Projekte.
Funktionen von Rapid Miner
- Rapid Miner wird mit einer minimalen, aber intuitiven GUI-Oberfläche geliefert, mit einer zusätzlichen Befehlszeilenversion für Terminal-Geeks.
- Diese robuste und flexible visuelle Umgebung für Predictive Analytics ermöglicht es Benutzern, Big Data ohne explizite Programmierung zu analysieren.
- Es steht eine riesige Liste flexibler Erweiterungen zur Verfügung, die Ihnen zusätzliche Funktionalitäten gegenüber der Erstinstallation ermöglichen.
- Diese leistungsstarke Data-Mining-Software für Linux können Sie ganz einfach in personalisierte Data-Mining-Projekte integrieren.
2. R
R dürfte CS-Absolventen mit entsprechenden Programmierkenntnissen ein geläufiger Name sein. Aber für einen Datenwissenschaftler ist es von viel größerem Wert. Kurz gesagt, R ist eine vollständige Umgebung für die statistische Analyse von Daten und Grafiken. Es ist eine hochflexible Data-Mining-Plattform, die unter anderem leistungsstarke Analysetechniken wie Modellierung, statistische Tests, Zeitreihenanalyse, Klassifizierung, Clustering bietet. Wenn Sie ein Profi mit überlegenen Programmierkenntnissen sind, könnte sich R als die beste Waffe in Ihrem Arsenal herausstellen.
Funktionen von R
- R bietet eine robuste und effektive Lösung für die Speicherung und Handhabung riesiger Mengen von Unternehmensdaten.
- Eine Fülle von integrierten und kohärenten Datenanalysetools stellt sicher, dass Ingenieure R für eine Vielzahl von Data-Mining-Projekten nutzen können.
- Aufgrund der robusten Fehlerwiedergabefähigkeiten von R ist es einfach, Probleme in bestehenden Data-Mining-Projekten zu debuggen.
- R wird häufig für große Data-Mining-Projekte eingesetzt und bietet eine enorme Liste vorgefertigter Lösungen von Open-Source-Enthusiasten.
3. Orange
Wenn Sie ein Data Scientist mit einem Hintergrund in CS sind, sind Sie vielleicht bereits mit Orange vertraut. Stellen Sie sich den Rest von Ihnen als robuste Data-Mining-Software für Linux vor, die auf Python aufbaut. Im Allgemeinen bietet Orange einen flexiblen und lohnenden Satz von Python-Bibliotheken, die in der Lage sind, mit modernen Data-Mining-Techniken wie Klassifizierung, Modellierung, Regression und Clustering zusammen mit Tools für die Datenvisualisierung und Vorverarbeitung umzugehen.
Orange-Funktionen
- Sein leistungsstarkes visuelles Programmiertool namens Orange Canvas ermöglicht es Anfängern, mithilfe seiner produktiven Workflow-Management-Funktionen schnelle Data-Mining-Lösungen zu erstellen.
- Es wird mit einem robusten Satz erstklassiger Visualisierungstools für Entscheidungsbäume, Teilmengen von Attributen, Bagging, Boosting und vieles mehr geliefert.
- Orange steht entsprechend ihren Anforderungen unter der GNU GPL-Lizenz, wodurch Programmierer diese kostenlose Data-Mining-Software modifizieren oder anpassen können.
- Sie können sich jetzt für Orange entscheiden und es in Ihre bestehenden Data-Mining-Projekte integrieren, um zusätzliche Funktionen zu erhalten, darunter über 100 vorgefertigte Widgets.
4. MOA
MOA, kurz für Massive Online Analysis, macht genau das, was sein Name sagt. Es ist eine innovative Data-Mining-Software für Linux, deren Hauptaugenmerk auf dem Mining großer Datenströme liegt. MOA zielt darauf ab, aufstrebende Datenwissenschaftler mit einer leistungsstarken und dennoch flexiblen Data-Mining-Plattform auszustatten, die es ihnen ermöglicht, verschiedene Data-Mining-Algorithmen effektiv an sich ständig weiterentwickelnden Datenströmen zu testen. MOA wird mit einer robusten Sammlung von Standardmethoden für maschinelles Lernen geliefert, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, Ausreißererkennung und Empfehlungssysteme.
MOA-Funktionen
- MOA bietet drei verschiedene Schnittstellenoptionen, darunter eine GUI-Schnittstelle, eine konsolenbasierte und eine flexible Java-basierte API für die Online-Integration.
- Es enthält flexible Änderungserkennungsalgorithmen, um so viele Informationen wie möglich aus Echtzeit-Datenströmen zu ermitteln.
- Diese Open-Source-Data-Mining-Software ist für diejenigen geeignet, die Echtzeitdaten für ihre Mining-Prozesse nutzen möchten.
- MOA verfügt über eine Open-Source-GNU-GPL-Lizenz und erfordert daher keine rechtlichen Formalitäten für Anpassungen oder Änderungen.
5. ROOT
Sie können sich auf eine von CERN entwickelte Data-Mining-Plattform verlassen, oder? ROOT ist eine immens leistungsstarke Linux-Data-Mining-Software zur Lösung realer Herausforderungen mit riesigen Mengen an Hochenergie-Physikdaten. Es gewann schnell an Popularität bei Datenwissenschaftlern, die in verschiedenen Bereichen arbeiten, und wird derzeit häufig für Data Mining und astronomische Datenanalyse verwendet. Wenn Sie ein Naturwissenschaftler mit einem starken Interesse an Teilchenphysik sind, ist dies die richtige Plattform für Sie.
Funktionen von ROOT
- ROOT ermöglicht eine äußerst nützliche Visualisierung von Datenverteilungen und Mining-Algorithmen durch seine hochflexiblen Histogramm- und Grafikfunktionen.
- In dieser Data-Mining-Software für Linux können Sie 2D-Objekte wie Linien, Polygone, Pfeile, Diagramme und Histogramme neben grafischen 3D-Objekten analysieren.
- ROOT bietet mehrere Vier-Vektor-Rechenwerkzeuge und Bildbearbeitungsfunktionen für die praktische Analyse von Datensätzen aus der realen Welt.
- Die Software ist hauptsächlich in C++ geschrieben, verwendet aber Python und R, um ihre Data-Mining-Funktionen zu maximieren.
6. DataMelt
DataMelt ist eine der besten Linux-Data-Mining-Software für Forscher und Ingenieure und bietet einen umfassenden Satz leistungsstarker und dennoch flexibler Funktionen zur Analyse großer Datensätze. Es ist wohl eine der bequemsten Data-Mining-Plattformen für Anfänger, die sich darauf freuen, ihre Data-Science-Karriere voranzutreiben. Früher bekannt als SCaVis, bindet diese rätselhafte Data-Mining-Software riesige Open-Source-Softwarepakete in eine kohärente Schnittstelle.
Funktionen von DataMelt
- DataMelt implementiert einen beträchtlichen Teil seiner Datenbearbeitungs- und Darstellungswerkzeuge in Java und verwendet Jython für Skriptzwecke.
- Leistungsstarke Python-Makros wurden verwendet, um Data Scientists die Visualisierung realer Daten, Histogramme und 3D-Strukturen zu ermöglichen.
- Die integrierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) verwendet flexible JAIDA FreeHEP-Bibliotheken und ermöglicht Syntaxhervorhebung, Codevervollständigung, Programmanalyse und eine Jython-Shell.
- Die Open-Source-Lizenzierung dieser Data-Mining-Software für Linux ermöglicht Datenwissenschaftlern, die Software nach Bedarf zu erweitern.
7. Rasseln
Rattle (the R Analytic Tool To Learn Easy) ist eine kostenlose Data-Mining-Software, die eine leistungsstarke Schnittstelle zu den Data-Mining- und binären Klassifizierungsfunktionen von R bietet. Es bietet auch eine praktische Business-Intelligence-Suite namens RStat für Unternehmen und Datenwissenschaftler. Mit Rattle können Benutzer Datensätze entweder aus CSV-Dateien oder ODBC importieren und sie untersuchen, um ihre Data-Mining-Lösungen zu modellieren.
Eigenschaften von Rassel
- Rattle ermöglicht es Data Scientists, komplexe Datenmodelle zu entwickeln und zu analysieren und sie entweder als PMML (Predictive Modeling Markup Language) oder als Scores zu exportieren.
- Es handelt sich um eine vollwertige Linux-Data-Mining-Software, die von Unternehmen, Regierungen und Forschungseinrichtungen gleichermaßen für umfangreiches Data-Mining verwendet werden kann.
- Daten können aus einer Vielzahl von Quellen geladen werden, darunter CSV-, TXT-, Excel-, ARFF-, ODBC- und RData-Dateien sowie Korpus und Skripte.
- Die maschinellen Lerntechniken dieser Data-Mining-Plattform umfassen Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines, logistische Regression, neuronale Netze und andere.
8. ELKI
ELKI ist eine immens leistungsfähige Linux-Data-Mining-Software, die in der Programmiersprache Java geschrieben wurde. Es zielt darauf ab, Data Mining für Personen zugänglich zu machen, die keine professionellen Data-Science-Zertifizierungen besitzen. Aufgrund seiner beeindruckenden Sammlung robuster Data-Mining-Funktionen ist es eine der am häufigsten verwendeten Data-Mining-Plattformen in Forschung und Lehre. ELKI verfügt über integrierte Unterstützung für fast alle gängigen Data-Mining-Algorithmen, einschließlich Clustering, Klassifizierung, Verwaltung von Datenbankindizes und Erkennung von Ausreißern.
Eigenschaften von ELKI
- ELKI wird mit einer minimalen, aber eleganten Benutzeroberfläche geliefert, die genau die erforderlichen Navigationsfähigkeiten bietet.
- Die Visualisierungsfähigkeiten umfassen unter anderem Histogramme, ROC-Kurven, OPTICS-Plots, parallele Koordinaten, Voronoi-Zellen, Alpha-Formen und mehr.
- ELKI verwendet mehrere R-Tree-Splitting- und Bulk-Loading-Strategien zur effektiven Strukturierung von Indizes.
- Diese Data-Mining-Software für Linux ermöglicht es Datenwissenschaftlern, geografische Daten mit robusten Funktionen zur Erkennung räumlicher Ausreißer zu untersuchen und auszuwerten.
9. MESSER
KNIME ist wohl eine der innovativsten Open-Source-Data-Mining-Software, die wir in die Finger bekommen konnten. Es bietet eine sehr umfassende und flexible Data-Mining-Plattform mit kohärenten Funktionen für die Datenintegration, -verarbeitung, -analyse, -berichterstattung und -auswertung. KNIME ermöglicht die Erstellung von visuellen Workflows, sogenannten Pipelines, mit denen Datenwissenschaftler komplexe Echtzeit-Datensätze untersuchen können. Die Software selbst ist hochgradig skalierbar und kann problemlos in zukünftige Projekte integriert werden.
Funktionen von KNIME
- Die GUI-Oberfläche dieser kostenlosen Data-Mining-Software ist sehr intuitiv und umfasst die spezifischen Navigationsfähigkeiten, die im modernen Data-Mining erforderlich sind.
- KNIME sitzt auf der Eclipse Interactive Development Environment und nutzt ihre robusten APIs, um Open-Source-Enthusiasten Erweiterbarkeit zu gewähren.
- Eine praktische konsolenbasierte Benutzeroberfläche wird mitgeliefert, um Stapelausführungen durch automatisierte Skripte zu ermöglichen.
- KNIME unterstützt eine breite Palette von Data-Mining-Techniken, darunter Clustering, Regelinduktion, Assoziationsregeln, Bayes'sche Netze, neuronale Netze und vieles mehr.
10. Weka
Weka, kurz für Waikato Environment for Knowledge Analysis, ist eine überzeugende Data-Mining-Software für Linux. Es bietet eine umfangreiche Reihe von in Java geschriebener Software für maschinelles Lernen, einschließlich Algorithmen für herkömmliche Data-Mining-Techniken wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, instanzbasierte Klassifikatoren, Clustering, Bayes-Netze, neuronale Netze und vieles mehr. Weka verfügt über bidirektionale Integrationsfähigkeiten mit MOA und kann daher stark in Bereichen eingesetzt werden, in denen die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen zwingend erforderlich ist.
Funktionen von Weka
- Die leistungsstarken Datenvisualisierungs- und Verarbeitungsfähigkeiten von Weka machen die Auswertung großer Datensätze viel einfacher als die meisten kostenlosen Data-Mining-Software.
- Die integrierte grafische Benutzeroberfläche (GUI) ist sehr intuitiv und macht die Anwendung der maschinellen Lernalgorithmen relativ komfortabel.
- Die flexible API macht die Einbettung von Weka in bestehende oder zukünftige Data-Mining-Projekte völlig problemlos.
- Weka’s robust environment allows rewarding data preprocessing abilities to make the most out of industrial or research data.
11. KEEL
KEEL stands for Knowledge Extraction based on Evolutionary Learning, and as the name implies, it is a Linux data mining software for assessing evolutionary algorithms. It is a powerful data mining platform that provides advanced functionalities to help engineers bring new data mining solutions while providing researchers with a mesmerizing platform for scientific undertakings. KEEL is written using the powerful interpreted programming language Java and ships with an open-source GNU GPL license.
Features of KEEL
- The user interface of KEEL is simple in visual, yet it provides all the navigational power required to manage the software effectively.
- It comes with a pre-built set of extensive evolutionary algorithms to predict models, preprocessing methods, and postprocessing procedures.
- KEEL offers over 100 different algorithms for data transformation, discretization, feature selection, noise filtering, and many more.
- It’s among those few data mining software for Linux that comes with extremely accurate data reduction methodologies, alongside functions for extracting rules based on patterns.
12. Apache Mahout
Apache Mahout is one of the most used data mining platforms by professional data scientists due to its substantial empowering features. It is primarily an open source collection of frequently used machine learning techniques and their implementations to help cluster, classify, and frequent pattern recognition in large-scale datasets. Many notable tech giants leverage Apache Mahout for real-time data mining, including Adobe, AOL, Drupal, and Twitter, due to the flexibility it offers.
Features of Apache Mahout
- This data mining software for Linux integrates to the Apache Hadoop stack very well, thus offering an excellent platform for people looking for distributed data mining solutions.
- Data scientists can leverage Mahout on top of Apache Spark as the back-end for implementing flexible and highly scalable data mining projects.
- Mahout comes with native support for CPU/GPU/CUDA acceleration, thus allowing you to leverage the maximum processing power you could get.
13. Sisense
Sisense is arguably among the best data mining software for Linux beginners. It provides data scientists with the specific features they require for diving into massive datasets and discover crucial insights like customer’s shopping habits, search rankings, and other business analytics. Sisense offers a compelling dashboard, making it reasonably straightforward to explore and visualize large amounts of unprocessed data. If you’re coming into data mining from a non-technical background, Sisense might be the best data mining platform for you.
Features of Sisense
- Sisense allows data science professionals to connect with any number of data sources – both structured and unstructured.
- The user interface is very intuitive, and the dashboard provides a highly interactive workflow for visualizing large-scale disparate data sources.
- Sisense can be readily employed in enterprises, government institutions, healthcare management, supply chains, manufacturing, and other types of corporations.
- Sisense allows for a handy drag-and-drop feature empowering data scientists in managing their projects with superior productivity.
14. Databionic
The Databionic ESOM tools offer a plethora of rewarding and flexible data mining techniques such as clustering, visualization, and classification with Emergent Self-Organizing Maps (ESOM) that enable data scientists to analyze large-scale data for business analytics. Developed in Germany, Databionic provides almost every necessary functionalities you’d look for in a modern-day Linux data mining software. It comes under a free and open source GNU GPL license and encourages professionals to tweak the software as they see fit.
Features of Databionic
- This data mining software for Linux is written using the Java programming language and offers maximum portability and extensibility.
- A compelling set of pre-built initialization methods and training algorithms are shipped with Databionic to ease your data mining projects.
- Databionic enables you to effectively visualize high-dimensional and disparate datasets with U-Matrix, P-Matrix, Component Planes, and SDH.
- Users can quickly build personalized ESOM classifiers for automating their data mining tasks with Databionic.
15. Anaconda
Anaconda is an extremely innovative, powerful, and open source data mining software powered by Python, the holy grail of data science programming languages. Industry leaders, including CISCO, Bloomberg, and BMW, utilize this awe-inspiring data mining platform to stay on top of their fellow competitors and curate new analytics solutions. Anaconda is often a mandatory requirement for companies hiring data scientists due to its extensive usage in the field.
Features of Anaconda
- Anaconda allows data scientists to harness the might of data science, machine learning, and AI – all from a single platform and deploy projects with a single click of the mouse.
- This free data mining software comes with an extensive set of pre-built data science packages for Python, R, and Scala.
- Anaconda ships with a BSD license, allowing developers to leverage it to build robust data mining solutions without any legal hassle.
- It is relatively simple to integrate this modern-day data mining software for Linux with other data science software in your arsenal.
16. Shogun
Shogun is, as the developers call it – a unified and efficient machine learning library aimed at solving real-world problems involving big data, and of course – data mining. It is one of the best data mining software for Linux that provides top-notch functionalities and makes sure they can be leveraged as the users want them to. If you’re looking for robust open source data mining software, Shogun might be the perfect tool for you.
Features of Shogun
- Shogun features an extensive range of data mining features, including but not limited to classification, regression, dimensionality reduction, support vector machines, and such.
- It offers a full-fledged implementation of powerful hidden Markov models for enhancing your data mining capabilities right out of the box.
- The user interface is fully hackable and can integrate with futuristic projects too well, thanks to its robust APIs.
- Shogun performs relatively much better than regular Linux data mining software, owing to its gratitude to C++.
17. GNU Octave
GNU Octave is an extremely powerful yet user-friendly scientific computing solution that features a robust high-level programming language similar to MATLAB in many ways. It has widespread usage in the areas of numerical computing and syncs perfectly with most MATLAB implementations. Data scientists can leverage this mesmerizing data science platform for analyzing diverse ranges of real-time data and dig out potentially rewarding insights from them.
Features of GNU Octave
- GNU Octave aims primarily at solving linear and nonlinear numerical problems and runs seamlessly on Linux, macOS, BSD, and Windows.
- The syntax of its high-level programming language is very identical to MATLAB and can operate on both vectors and matrices.
- The powerful mathematics-oriented data visualization capabilities of this Linux data mining software helps in analyzing large amounts of data without requiring external tools.
- The software comes with a GUI interface and a command-line variant for enhancing productivity to the highest level.
18. Apache UIMA
Apache UIMA is highly modular informatics management and analysis system that has gained immense popularity among data scientists due to its compelling data mining functionalities. UIMA stands for Unstructured Information Management Architecture and, as the name already suggests, is an analytic tool for exploring unstructured data. This data mining software for Linux provides a select set of flexible features to discover useful insights from large volumes of disparate data.
Features of Apache UIMA
- It is a Java-based data mining framework for analyzing and evaluating massive datasets involving real-time unstructured data.
- UIMA is hugely scalable and can be used as network services and processing pipelines.
- This Linux data mining software facilitates the analysis of multimedia contents such as audio and video data.
- The software suite comes under an Apache license and is thus free to use and modify by users.
19. Turi Create
Turi is arguably among the most excellent data mining software for Linux we’ve tested during our compilation of this guide. Known previously as Graphlab Create, Turi offers a plethora of robust data science functionalities to build highly modular, scalable data mining solutions. Turi boasts a wide range of diverse, high-performance, distributed computation features and can greatly simplify the development of custom data-mining programs.
Features of Turi Create
- This Linux data mining software is based on graphs and focuses more on tasks than algorithms.
- Although the software doesn’t require any external graphic processing unit (GPU), using one can significantly boost performance.
- Apart from standard text and image data, Turi has built-in support for audio, video, and sensor data.
- It is written using the C++ programming language and is one of the fastest data mining software we’ve tested.
20. ROSETTA
Marketed by the devs as a rough set toolkit for analysis of data, ROSETTA is a general-purpose tool for discernibility-based modeling, with very compelling use cases in the field of data mining. It is a powerful framework for analyzing tabular data and offers some very robust knowledge discovery functionalities. You can utilize ROSETTA in preprocessing large-scale datasets, computing attribute sets, generating rules, and many more.
Features of ROSETTA
- This data mining software for Linux comes with an incredibly intuitive GUI interface with very productive navigational abilities in place.
- Users can integrate this data mining platform with database management systems (DBMSs) via ODBC relatively easily.
- ROSETTA comes with in-built support for both unsupervised and supervised machine learning models.
- The robust set of advanced filtering methods make postprocessing reasonably simple.
Ending Thoughts
Due to its diverse application in real life, data mining software for Linux tends to vary in flavor and functionality. Some of the most popular data mining tools include Rapid Miner, R, Orange, ELKI, MOA, Weka, ROOT, and DataMelt. So, when selecting the right Linux data mining software, you’ve to choose programs that meet your requirements. Hopefully, we could provide you the essential insights on some of the most widely used data mining tools. You should now be able to select the one that does the job for you perfectly. Thanks for your patience, and don’t forget to check us out for regular posts on exciting Linux software and tutorials.