일반적으로 사용되는 데이터 분석 도구는 무엇입니까?

QUEST 는 IBM Almaden Research Center 에서 개발한 멀티 태스킹 데이터 마이닝 시스템으로 차세대 의사 결정 지원 시스템의 응용 및 개발을 위한 효율적인 데이터 마이닝 기본 구성 요소를 제공하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

대규모 데이터베이스에 특화된 다양한 마이닝 기능 (상호 관계 규칙 검색, 시퀀스 패턴 검색, 시계열 클러스터링, 의사 결정 트리 분류, 증분 사전 마이닝 등) 을 제공합니다.

다양한 마이닝 알고리즘은 선형 (O(n)) 에 가까운 계산 복잡성을 가지고 있으며 모든 규모의 데이터베이스에 적용할 수 있습니다.

이 알고리즘은 완전성을 가지고 있습니다. 즉, 지정된 유형과 일치하는 모든 패턴을 찾을 수 있습니다.

서로 다른 검색 기능에 적합한 병렬 알고리즘이 설계되었습니다.

2.MineSet

MineSet 은 SGI 와 스탠포드 대학이 공동으로 개발한 멀티 태스킹 데이터 마이닝 시스템입니다. MineSet 은 다양한 데이터 마이닝 알고리즘과 시각화 도구를 통합하여 사용자가 대량의 데이터 뒤에 있는 지식을 직관적이고 실시간으로 탐색하고 이해할 수 있도록 지원합니다. MineSet 에는 다음과 같은 특징이 있습니다.

MineSet 은 고급 시각화 디스플레이로 유명합니다.

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여러 관계형 데이터베이스가 지원됩니다. Oracle, Informix 및 Sybase 의 테이블에서 직접 데이터를 읽고 SQL 명령을 통해 쿼리를 수행할 수 있습니다.

다양한 데이터 변환 기능. MineSet 은 마이닝하기 전에 불필요한 데이터 항목을 삭제하고, 데이터를 계산, 합산 및 그룹화하고, 데이터 유형을 변환하고, 기존 데이터 항목에서 새 데이터 항목을 생성하는 표현식을 구성하고, 데이터를 샘플링할 수 있습니다.

조작이 간단하고 국제 문자를 지원하며 웹에 직접 게시할 수 있습니다.

3.DBMiner

DBMiner 는 캐나다 SimonFraser University 에서 개발한 멀티 태스킹 데이터 마이닝 시스템으로, 이전에는 DBLearn 이었습니다. 시스템 설계의 목적은 관계형 데이터베이스와 데이터 마이닝을 통합하고 속성 지향 다단계 개념을 기반으로 다양한 지식을 발견하는 것입니다. DBMiner 시스템은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

일반화 규칙, 피쳐 규칙, 연관 규칙, 분류 규칙, 진화 지식, 편차 지식 등 다양한 지식을 발견할 수 있습니다.

속성 요약, 통계 분석, 다단계 규칙 단계적 심화, 메타 규칙 안내 검색 등 다양한 데이터 마이닝 기술이 통합되어 있습니다.

대화식 클래스 SQL 언어인 데이터 마이닝 쿼리 언어 DMQL 이 제시되었습니다.

관계형 데이터베이스와 원활하게 통합할 수 있습니다.

클라이언트/서버 아키텍처 기반의 Unix 및 PC(Windows/NT) 버전을 구현하는 시스템.