무료 액 티안(Actian) 대체 프로그램 4개
액 티안(Actian) 소개
설명
액티언은 빅 데이터를 상당한 자원이있는 조직뿐만 아니라 모든 조직의 비즈니스 가치로 변환합니다
액티언은 포괄적 인 연결성 및 데이터 준비로 보완 된 고성능 데이터베이스 내 (in-database) 분석을 통해 수익, 비즈니스 기회 및 위험 완화 방법에 대한 실용적인 통찰력을 제공함으로써 혁신적인 비즈니스 가치를 제공합니다
액티언트 애널리틱스 플랫폼은 기성 하드웨어로 극한의 성능을 제공함으로써 빅 데이터의 광범위한 채택을위한 주요 기술적 및 경제적 장벽을 극복합니다
Actian은 MapReduce 기술 없이도 Hadoop에서 고성능 ELT, 시각적 디자인 및 SQL 분석을 제공하여 Hadoop을 엔터프라이즈 급으로 만듭니다
Actian의 혜택을받는 수만 개의 조직 중 금융 서비스, 통신, 디지털 미디어, 의료 및 소매업과 같은 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 분석 기술을 사용하는 혁신 업체가 있습니다
이 회사는 실리콘 밸리에 본사를두고 있으며 전세계에 지사를두고 있습니다
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공식 홈페이지
플랫폼.
지원사양
analytical-reporting,analytics,big-data-analysis,data-analysis,data-automation,data-miner,data-mining,machine-learning,pattern-recognition,predictive-analytics,predictive-modeling,programming,
무료 액 티안(Actian) 대체 프로그램 4개
1. KNIME(KNIME)
설명
Knime은 이름이 “Konstanz Information Miner”를 의미하는 자바 오픈 소스, 크로스 플랫폼 응용 프로그램입니다
실제로 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 최적화를 위해 광범위하게 사용됩니다
그것은 핵심 애플리케이션 자체 (Knime Desktop) 또는 Eclipse Helios에 기반한 전체 SDK로 다운로드 할 수 있습니다
knime 소프트웨어는 다양한 종류의 확장 기능과 함께 작동 할 수 있습니다
확장 기능은 / downloads / extensions 탭에 포함되어 있습니다
웹 사이트
더 많은 정보 “
공식 홈페이지
분류
지원사양
data-analysis,data-automation,data-mining,
2. RapidMiner(RapidMiner)
설명
RapidMiner (커뮤니티 에디션)는 데이터 마이닝 소프트웨어입니다
이전에는 “YALE”로 알려져있었습니다
RapidMiner를 데이터 분석을위한 독립 실행 형 애플리케이션으로 사용하거나 데이터 마이닝 엔진으로 통합하여 제품에 통합 할 수 있습니다
특징 : * 데이터 통합, 분석 ETL, 데이터 분석 및 단일 스위트로보고 * 분석 프로세스 설계를위한 강력하면서도 직관적 인 GUI (Graphical User Interface) * 프로세스, 데이터 및 메타 데이터 관리를위한 저장소 * 메타 데이터 변환 기능이있는 유일한 솔루션 : 시행 착오를 잊어 버리고 이미 설계 시간에 결과를 검사하십시오 * 오류 탐지 및 신속한 수정을 지원하는 유일한 솔루션 * 완전하고 유연한 : 데이터 통합, 데이터 변환, 모델링 및 시각화를위한 수백 가지 방법 ..
라이센스 정보 : RapidMiner에는 누구나 사용할 수있는 무료 버전이 있습니다
무료 라이센스는 1 만 개의 데이터 행과 1 개의 프로세서 사용으로 제한됩니다
그렇지 않으면 모든 기능을 갖추고 있습니다
사용자는 친구를 추천하여 추가로 10,000 개의 행을 얻을 수 있습니다
RapidMiner의 유료 라이선스는 연간 2500 달러부터 시작하며 무제한 데이터 및 프로세서를 허용합니다
학계에있는 사람들을위한 Academic License 프로그램이 있습니다 (https://rapidminer.com/educational-program/).
공식 홈페이지
분류
지원사양
advanced-analytics,cloud-computing,data-analysis,data-miner,data-mining,machine-learning,mathematics,predictive-analytics,predictive-modeling,predictive-text-analytics,programming,programming-language,statistics,text-mining,
3. WEKA(WEKA)
설명
Weka는 데이터 마이닝 작업을위한 기계 학습 알고리즘 모음입니다
(이 애플리케이션은 날지 못하는 새 뉴질랜드의 이름을 따서 지은 것입니다.) 알고리즘은 데이터 세트에 직접 적용하거나 자신의 Java 코드에서 호출 할 수 있습니다
Weka는 데이터 사전 처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 연결 규칙 및 시각화를위한 도구를 포함합니다
또한 새로운 기계 학습 체계를 개발하는 데에도 적합합니다.
공식 홈페이지
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
분류
지원사양
data-miner,data-mining,machine-learning,
4. 용골(KEEL)
설명
KEEL은 회귀, 분류, 클러스터링, 패턴 마이닝 등 데이터 마이닝 문제에 대한 진화 알고리즘을 평가하는 오픈 소스 (GPLv3) Java 소프트웨어 툴입니다
여기에는 고전 지식 추출 알고리즘, 전처리 기법 (훈련 세트 선택, 특성 선택, 이산, 누락 값에 대한 대체 방법 등), 컴퓨터 기반 인텔리전스 기반 학습 알고리즘, 다양한 접근법을 기반으로 한 진화 규칙 학습 알고리즘이 포함됩니다 (피츠버그 , Michigan and IRL, …), 유전자 퍼지 시스템 (genetic fuzzy systems), 진화 신경망 (evolutionary neural networks) 등과 같은 하이브리드 모델을 사용하여 기존의 것과 비교하여 모든 학습 모델을 완벽하게 분석 할 수 있습니다
또한 KEEL은 연구 및 교육이라는 두 가지 목표로 설계되었습니다.
공식 홈페이지
http://sci2s.ugr.es/keel/index.php
분류
지원사양
Clustering,classification,clustering,data-mining,datasets,fuzzy-systems,genetic-algorithms,knowledge-extraction,neural-networks,regression,study,