多くのデータの中から、パターンやルールを見つけ出すための技術です。個人の行動に関するデータを対象にする場合を想像してみてください。多くの場所でポイントサービスがあると思いますが、ポイントサービスというものの本質は、こうしたデータを蓄積するための道具だったりします。したデータを分析したり可視化するときに便利で、しかも無料で使用することができるツールをまとめたみました。上げたものですが、Qiitaにも少し改版して投稿しました。実装されているオープンソースのワークフローベースのデータマイニングツールで、1996年から活発に開発が進められています。そのため、データサイエンスに慣れ親しんでいるPythonユーザーは、すでにOrangeをご存知かもしれません。他にも各種機能のためのマイニングや機械学習のアルゴリズムの強力なPythonライブラリを持っています。Orangeにはビジュアルプログラミング環境も付属しています。これは、ワークベンチにデータをインポートするためのツールと、ドラッグ&ドロップしたさまざまなウィジェットをマウスでつなぎ合わせて、ワークフローを作成します。ビジュアルプログラミングでは、ヘルプアイコンをクリックするとオンラインチュートリアルと豊富なサンプルや例が表示されます。直感的で非常に使いやすく、親しみやすいUIとなっています。簡単に機能拡張ができるようになっています。最初に使うツールとして最適なものとなります。オープンソースのデータの収集、分析、モデリング、およびレポート作成のためのプラットフォームです。上に実装された、ワークフローベースのデーターマイニングツールです。単独のアプリケーションは無料で使用できます。モデリング、およびレポート作成などを実行します。必要な機能が得られるようになっています。商業ライセンスを購入する必要があります。このソフトウェアは企業での使用に向いているでしょう。商業バージョンのデュアルライセンスで提供されている、ワークフローベースのデータマイニングツールです。RapidMinerは、ユーザーフレンドリーで豊富なデータサイエンスライブラリを使って、ビジネスプロセスに予測分析するための手助けとなります。いった言語との連携ができるオールインワンのビジュアルプログラミング環境になっています。以下のUIの例は、英語ですが日本語もサポートされています。Minerは、ビジネスでの商業利用、研究、および教育に適したツールです。データ分析、データ視覚化のためのフリーソフトウェアです。他の言語を呼び出すようなソフトウェア構造になっています。公式サイトでは、詳細なドキュメントや、コード、描画例が豊富に公開されています。次のような機能があります。実行DataMeltは、エンジニアや、学生、科学者に向いているでしょう。GPLライセンスで公開されている、オープンソースのソフトウェアです。次のような機能があります。次のインタフェースから構成されています。マイニングデータを2Dで可視化するための使いやすいGUIです。生データのインポート、フィルタリング、クラスタリング、モデリングおよび属性選択のような、マイニングアクションを行います。Wekaは、ラピッドプロトタイピングだけでなく教育や研究目的にも理想的な選択となります。その名前が示すとおりデータストリームマイニングソフトウェアです。大量のリアルタイムデータストリームを高速で処理する必要があるアプリケーションに最適です。APIを介して使用できます。このソフトウェアは、機械学習アルゴリズムを豊富にまとめていて、リアルタイムアプリケーションの設計時に最適な選択でしょう。通常すべてのデータセットをメモリに保存することはしません。MOAはこうした要件に非常にマッチしています。WekaとMOAは互いに密接に連携させることができ、どちらからも、もう一方を呼び出すことができます。リアルタイムデータからデータマイニングしようとしている人には、MOAが最良の選択となります。20以上の言語を呼び出せる、WEBベースのノートブックです。次のようなことが行なえます。AutomatiqueとENPCで開発されているオープンソースの数値計算システムです。非常に優れたソフトウェアですので取り上げてみました。強く意識して開発されていて、クローンのようによく似た機能を持っていますが、MATLABとの互換性はありません。次のような機能があります。5.2以降は日本語を含む多言語に対応しています。技術計算を多用する場合では数値計算用ソフトウェアが欠かせませんMATLABは商業ソフトで、個人で使用するにはかなり難しいのですが、Scilabを使うことで同等の計算を行うことができるようになります。エンジニアに向いているでしょう。upLoginユーザーは見つかりませんでした。