डेटा माइनिंग का मूल लक्ष्य बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न ढूंढना और उस डेटा को अधिक परिष्कृत / कार्रवाई योग्य जानकारी में अनुवाद करना है। डेटा^(Data) माइनिंग विभिन्न उपकरणों के साथ किया जा सकता है। लोकप्रिय सुविधाओं और सबसे हाल के डाउनलोड के लिंक के साथ, सर्वश्रेष्ठ मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर की एक चयनित सूची निम्नलिखित है। तुलना के लिए सर्वोत्तम खनन उपकरणों के इस संग्रह में ओपन सोर्स और वाणिज्यिक विकल्प दोनों शामिल हैं।

26 सर्वश्रेष्ठ डाटा माइनिंग सॉफ्टवेयर^{(26 Best Data Mining Software)}

डेटा^(Data) माइनिंग एक ऐसी विधि है जो आर्थिक लाभ प्राप्त करने के लिए डेटा में पहले से अनपेक्षित या अनदेखे सहसंबंधों की खोज करने में सहायता करती है। यह एक परिष्कृत डेटा विश्लेषण दृष्टिकोण है जो प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है, जिससे कंपनियों को अपने ग्राहकों की मांगों के बारे में अधिक समझने, राजस्व बढ़ाने, कम खर्च करने और अन्य चीजों के साथ ग्राहक संबंधों में सुधार करने की अनुमति मिलती है। मुफ़्त डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर के बारे में जानने के लिए पढ़ना जारी रखें।

1. सिसेन्स^{(1. Sisense)}

सर्वश्रेष्ठ मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर या टूल की सूची में सबसे पहले Sisense है ।

• यह वास्तविक समय में बड़ी और विविध सूचनाओं के विश्लेषण और कल्पना^{(analyzing and visualizing large and diverse information in real-time)} के लिए सबसे बड़ा मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर समाधान है ।
• यह कई प्रकार के दृश्यों के साथ डैशबोर्ड बनाने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण है।
• यह गैर-तकनीकी लोगों को इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है।
• फर्म के भीतर रिपोर्टिंग के लिए सिसेन्स सबसे प्रभावी और उपयुक्त बीआई सॉफ्टवेयर है।^{(most effective and well-suited BI software)}
• यह कई स्रोतों से डेटा को एक ही रिपॉजिटरी में मिलाने की अनुमति देता है और डेटा रिफाइनिंग को समृद्ध रिपोर्ट तैयार करने के लिए करता है जिसे रिपोर्टिंग के लिए विभागों में साझा किया जा सकता है।
• यह सुसंगत साक्ष्य के आधार पर सत्य का एकीकृत प्रतिनिधित्व करता है।
• साथ ही, यह अलग-अलग डेटा को एक ही स्थान में^{(disparate data into a single location)} समेकित करता है ।
• ड्रैग-एंड-ड्रॉप यूजर इंटरफेस आसान है।
• इसमें छोटे और बड़े दोनों व्यवसायों के डेटा को संभालने और विश्लेषण करने की शानदार क्षमता है।
• 2016 में Sisense^(Sisense) को शीर्ष BI सॉफ़्टवेयर का नाम दिया गया था और यह एक मजबूत स्थिति बनाए रखता है।
• इसे गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर बनाया गया है।
• एक संगठन के लक्ष्य के आधार पर, पाई चार्ट, लाइन चार्ट, बार ग्राफ आदि^{(pie charts, line charts, bar graphs)} के आकार में रिपोर्ट तैयार करने के लिए कई विजेट्स का उपयोग किया जा सकता है ।
• अधिक जानकारी और आँकड़ों को देखने के लिए क्लिक करके रिपोर्ट्स को और अधिक खोदा जा सकता है।
• यह मोबाइल डिवाइस से डैशबोर्ड एक्सेस की अनुमति देता है।
• इसका एक बहुत ही आकर्षक डिजाइन है^{(appealing design)} ।
• फ़िल्टर और संगणना का उपयोग करके, आप प्रमुख मीट्रिक की पहचान कर सकते हैं।
• एक एकल कमोडिटी सर्वर बड़े पैमाने पर डेटा को संभालता है।

2. ज़ोहो एनालिटिक्स^{(2. Zoho Analytics)}

ज़ोहो एनालिटिक्स^{(Zoho Analytics)} एक बिजनेस इंटेलिजेंस और सेल्फ सर्विस एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर है।

• यह उपयोगकर्ताओं को सूचनात्मक डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है और किसी भी डेटा का ग्राफिक रूप से मूल्यांकन करता है।
• यह एआई-संचालित सहायक^{(AI-powered assistant)} के साथ आता है जो ग्राहकों को उपयोगी रिपोर्ट के रूप में प्रश्न पूछने और बुद्धिमान प्रतिक्रिया प्राप्त करने की अनुमति देता है।
• प्रमुख व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर, क्लाउड स्टोरेज और डेटाबेस के लिए 100 से अधिक रेडी-टू-यूज़ कनेक्शन हैं।
• चार्ट, पिवट टेबल, सारांश दृश्य, KPI विजेट और कस्टम-शैली वाले डैशबोर्ड^{(Charts, pivot tables, summary views, KPI widgets, and custom-styled dashboards)} उपलब्ध विज़ुअलाइज़ेशन संभावनाओं में से कुछ हैं।
• एकीकृत व्यापार विश्लेषण आपको अपनी सभी कंपनी प्रणालियों के डेटा का एक ही स्थान पर विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
• एआई, मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी)^{(AI, machine learning, and natural language processing (NLP))} का इस्तेमाल एनालिटिक्स को बढ़ाने के लिए किया जा रहा है।
• इसमें एम्बेडेड एनालिटिक्स समाधान और व्हाइट लेबल बीआई पोर्टल हैं।

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3. बहुत^{(3. Xplenty)}

एक्सप्लेंटी^(Xplenty) एनालिटिक्स के लिए डेटा को एकीकृत, प्रसंस्करण और तैयार करने के लिए सुविधाओं के साथ एक मंच प्रदान करता है।

• अब, Xplenty Integrate.io के रूप में उपलब्ध है ।
• Xplenty की सहायता से , व्यवसाय संबद्ध कर्मचारियों, गियर या सॉफ़्टवेयर में निवेश किए बिना बड़े डेटा द्वारा प्रस्तुत क्षमता का लाभ उठाने में सक्षम होंगे।
• यह डेटा पाइपलाइन बनाने^{(creating data pipelines)} के लिए उपकरणों का एक व्यापक सेट है ।
• यह डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस के बीच डेटा ट्रांसफर और ट्रांसफॉर्मेशन क्षमताएं प्रदान करता है।
• सहायता सेवा ईमेल, चैट, फोन और ऑनलाइन मीटिंग^{(email, chat, phone, and online meeting)} द्वारा उपलब्ध है ।
• जटिल डेटा तैयारी रूटीन बनाने के लिए आप समृद्ध अभिव्यक्ति भाषा का उपयोग करने में सक्षम होंगे।
• इसमें ETL, ELT, या प्रतिकृति^{(ETL, ELT, or replication)} को लागू करने के लिए उपयोग में आसान इंटरफ़ेस शामिल है ।
• वर्कफ़्लो इंजन आपको पाइपलाइनों को व्यवस्थित और शेड्यूल^{(orchestrate and schedule pipelines)} करने की अनुमति देगा ।
• Xplenty यूनिवर्सल डेटा इंटीग्रेशन प्लेटफॉर्म है। नो-कोड और लो-कोड विकल्प उपलब्ध^{(no-code and low-code alternatives available)} हैं ।
• ^(Advanced)एक एपीआई^(API) घटक के माध्यम से उन्नत अनुकूलन और लचीलापन प्रदान किया जाएगा ।

4. आर-प्रोग्रामिंग^{(4. R-Programming)}

आर-प्रोग्रामिंग^{(R-Programming)} भी सर्वश्रेष्ठ मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर में से एक है। यह एक सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स भाषा है।

• इसका उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है।
• इसमें बड़ी संख्या में सांख्यिकीय परीक्षण हैं^{(large number of statistical tests)} ।
• यह एक डेटा हैंडलिंग और स्टोरेज सुविधा^{(data handling and storage facility)} प्रदान करता है जो अच्छी तरह से काम करती है।
• इसमें सरणियों, विशेष रूप से मैट्रिस के साथ काम करने के लिए संचालन का एक सेट शामिल है।
• यह डेटा विश्लेषण के लिए बड़े डेटा टूल का एक व्यापक और एकीकृत सेट प्रदान करता है।
• इसमें ग्राफिकल डेटा विश्लेषण उपकरण^{(graphical data analysis tools)} शामिल हैं जिन्हें ऑन-स्क्रीन देखा जा सकता है या मुद्रित किया जा सकता है।

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5. बोर्ड^{(5. BOARD)}

बोर्ड^(Board) प्रबंधन खुफिया के लिए एक टूलकिट है।

• इस सॉफ्टवेयर में बिजनेस इंटेलिजेंस और कॉरपोरेट परफॉर्मेंस मैनेजमेंट फंक्शन संयुक्त हैं।
• इसका उद्देश्य एक पैकेज में बिजनेस इंटेलिजेंस और बिजनेस एनालिटिक्स प्रदान करना है।
• यह आपको विश्लेषण करने, अनुकरण करने, योजना बनाने और अनुमान^{(analyze, simulate, plan, and anticipate)} लगाने के लिए एकल मंच का उपयोग करने की अनुमति देता है ।
• यह आपको अद्वितीय विश्लेषणात्मक और नियोजन सॉफ्टवेयर बनाने में मदद करता है।
• बोर्ड बिजनेस इंटेलिजेंस, कॉरपोरेट परफॉर्मेंस मैनेजमेंट और बिजनेस एनालिटिक्स^{(Board Business Intelligence, Corporate Performance Management, and Business Analytics)} सभी ऑल-इन-वन में शामिल हैं।
• यह कंपनियों को जटिल विश्लेषणात्मक और योजना प्रणाली बनाने और बनाए रखने में सक्षम बनाता है।
• अद्वितीय प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को कई डेटा स्रोतों तक पहुँचने की अनुमति देकर रिपोर्टिंग में सहायता करता है।

6. डेटा पिघल^{(6. Data Melt)}

DataMelt एक सॉफ्टवेयर है जो सैकड़ों जावा^(Java) पुस्तकालयों की शक्ति को आसानी से स्क्रिप्टिंग भाषाओं जैसे कि पायथन, रूबी और ग्रूवी के साथ जोड़ता है^{(Python, Ruby, and Groovy)}

• यह मुफ्त संख्यात्मक गणना, गणित, डेटा विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन एप्लिकेशन के लिए एक सॉफ्टवेयर है
• यह आँकड़े, बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और वैज्ञानिक विज़ुअलाइज़ेशन^{(statistics, large-scale data processing, and scientific visualization)} प्रदान करता है ।
• यह डेटा प्रदर्शन और विश्लेषण के लिए एक इंटरैक्टिव मंच प्रदान करता है।
• यह मुख्य रूप से इंजीनियरों, वैज्ञानिकों और छात्रों^{(engineers, scientists, and students)} के लिए है ।
• डीमेल्ट ^(DMelt)जावा^(Java) में निर्मित एक बहु-मंच अनुप्रयोग है ।
• यह किसी भी ऑपरेटिंग सिस्टम पर काम करेगा जो जेवीएम संगत (जावा वर्चुअल मशीन) है^{(JVM compatible (Java Virtual Machine))} ।
• इसमें वैज्ञानिक और गणितीय पुस्तकालय हैं।
• DataMelt बड़े पैमाने पर ^(DataMelt)डेटा सेट, डेटा माइनिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण^{(data sets, data mining, and statistical analysis)} के विश्लेषण के लिए एक उपकरण है ।
• यह आमतौर पर वित्तीय बाजार विश्लेषण, प्राकृतिक विज्ञान और इंजीनियरिंग^{(financial market analysis, natural sciences, and engineering)} में उपयोग किया जाता है ।
• यह विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ काम करता है।
• यह आपको उच्च गुणवत्ता वाले वेक्टर ग्राफिक्स इमेज ( ईपीएस^(EPS) , एसवीजी^(SVG) , पीडीएफ^(PDF) , और इसी तरह) का उत्पादन करने में सक्षम बनाता है जिसका उपयोग लाटेक्स^(LaTeX) और अन्य टेक्स्ट प्रोसेसर के साथ किया जा सकता है।
• डेटा मेल्ट आपको स्क्रिप्टिंग भाषाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है जो सी में पारंपरिक ^{(Data Melt)}पायथन^(Python) कार्यान्वयन की तुलना में बहुत तेज हैं ।

7. इनेत्सॉफ्ट^{(7. Inetsoft)}

Inetsoft इंटेलिजेंस द्वारा डेटा माइनिंग टूल स्टाइल एक डेटा माइनिंग और बहुत फायदेमंद इंटेलिजेंस टूल है।

• यह विभिन्न स्रोतों से तेजी से और लचीले डेटा परिवर्तन को सक्षम बनाता है।
• यह संगठित, अर्ध-संरचित डेटा और ऑन-प्रिमाइसेस^{(organized, semi-structured data and on-premise)} एप्लिकेशन तक पहुंच की सुविधा प्रदान करता है।
• ऐप्स^(Apps) को डेटा उपयोग और उन्नयन के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
• यह अनुकूलन योग्य और सुरक्षित डेटा अन्वेषण और रिपोर्टिंग विकल्प प्रदान करता है।
• इनबिल्ट स्पार्क^{(Inbuilt Spark)} प्लेटफॉर्म का उपयोग करके , आप उपयोगकर्ताओं के बड़े पैमाने पर डेटा सेट के लिए स्केल^{(scale up for massive data sets of users)} कर सकते हैं ।
• आप व्यावसायिक तर्क और उनमें निहित मानकीकरण के साथ पृष्ठांकित रिपोर्ट बना सकते हैं।

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8. एच2ओ^{(8. H2O)}

एक अन्य उत्कृष्ट ओपन-सोर्स डेटा माइनिंग टूल H2O है ।

• इसका उपयोग क्लाउड कंप्यूटिंग एप्लिकेशन सिस्टम में संग्रहीत डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
• H2O आपको वितरित सिस्टम' और इन-मेमोरी कंप्यूटिंग की कम्प्यूटेशनल क्षमता का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
• जावा और बाइनरी प्रारूप^{(Java and binary format)} के साथ , यह उत्पादन में त्वरित और आसान तैनाती प्रदान करता है।^{(quick and easy deployment)}
• यह आपको कंप्यूटर भाषाओं जैसे R, Python, और अन्य का उपयोग करके ^{(R, Python, and others)}H2O में एक मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है ।
• इसकी प्रोसेसिंग वितरित और मेमोरी में होती है।

9. एलटेरिक्स^{(9. Alteryx)}

Alteryx एक कंपनी है जो कॉर्पोरेट बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स में माहिर है।

• यह विशेष रूप से डेटा विश्लेषकों और व्यापारिक नेताओं के लिए बनाया गया एक मंच है।
• यह छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों को विश्लेषण प्रदान करता है।
• तदर्थ विश्लेषण^{(Ad Hoc Analysis)} संभव है।
• यह समय पर ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण प्रदान करता है।
• स्वचालित रूप से अनुसूचित रिपोर्टिंग^{(Automatically Scheduled Reporting)} भी शामिल है।
• इसमें एक डैशबोर्ड है जिसे पूरी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है।

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10. ओरेकल बीआई^{(10. Oracle BI)}

Oracle BI एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है।

• यह नौसिखिए और उन्नत उपयोगकर्ताओं^{(novice and advanced users)} के लिए उपयुक्त है ।
• Oracle सॉफ्टवेयर Oracle एडवांस्ड एनालिटिक्स^{(Oracle Advanced Analytics)} का हिस्सा है ।
• यह डेटा वर्गीकरण, भविष्यवाणी, प्रतिगमन और विशेष विश्लेषण के लिए उत्कृष्ट डेटा माइनिंग एल्गोरिदम प्रदान करता है, जिससे विश्लेषकों को अंतर्दृष्टि का विश्लेषण करने, बेहतर भविष्यवाणियां करने, सर्वोत्तम ग्राहकों को लक्षित करने, क्रॉस-सेलिंग के अवसर खोजने और धोखाधड़ी का पता लगाने की अनुमति मिलती है।
• ODM में निर्मित एल्गोरिदम Oracle के डेटाबेस की क्षमता का उपयोग करते हैं।
• SQL का डेटा माइनिंग फ़ंक्शन डेटाबेस टेबल, व्यू और स्कीमा^{(database tables, views, and schemas)} से जानकारी निकाल सकता है ।
• Oracle डेटा माइनर का ग्राफिकल यूजर इंटरफेस Oracle SQL डेवलपर^{(Oracle SQL Developer)} का अधिक उन्नत संस्करण है ।
• यह उपयोगकर्ताओं को बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए, डेटाबेस के अंदर डेटा को सीधे खींचने और छोड़ने की अनुमति देता है।^{(drag and drop data)}
• यह एक व्यापक टूलकिट के साथ इंटरेक्टिव डेटा विश्लेषण के लिए वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है।
• यह इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है।
• यह स्पष्ट दृश्यों के साथ त्वरित गुणात्मक विश्लेषण के लिए इंटरैक्टिव डेटा अन्वेषण प्रदान करता है।
• ऑरेंज डेटा विज्ञान सिद्धांतों के व्यावहारिक सीखने और दृश्य प्रतिनिधित्व को प्रोत्साहित करता है।^{(hands-on learning and visual representations)}
• इसमें बाहरी स्रोतों से डेटा माइनिंग के लिए बड़ी संख्या में ऐड-ऑन हैं।

12. टेराडाटा^{(12. Teradata)}

टेराडेटा^(Teradata) एक व्यापक समानांतर ओपन प्रोसेसिंग तकनीक है जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर डेटा वेयरहाउस एप्लिकेशन बनाने के लिए किया जा सकता है।

• टेराडाटा को Unix/Linux/Windows सर्वर पर स्थापित किया जा सकता है।
• Teradata ऑप्टिमाइज़र^{(Teradata Optimizer)} में एक क्वेरी में 64 जॉइन को संभालने की क्षमता है।
• Tera डेटा के लिए स्वामित्व की कुल लागत न्यूनतम है।
• इसे स्थापित करना, बनाए रखना और प्रबंधित करना आसान है।
• यह व्यवसायों के लिए एक डेटा वेयरहाउस है जिसमें डेटा प्रबंधन और डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर शामिल हैं।
• इसमें व्यापार विश्लेषिकी में उपयोग किए जाने की क्षमता है।
• टेराडाटा^(Teradata) का उपयोग कॉर्पोरेट डेटा जैसे बिक्री, उत्पाद स्थिति और उपभोक्ता वरीयताओं^{(sales, product positioning, and consumer preferences, among other things)} को समझने के लिए किया जाता है ।
• यह गर्म और ठंडे डेटा के बीच अंतर भी कर सकता है, कम उपयोग किए गए डेटा को धीमे स्टोरेज हिस्से में डाल देता है।
• टेराडाटा में एक साझा-कुछ नहीं डिज़ाइन है^{(shared-nothing design)} , प्रत्येक सर्वर नोड में इसकी मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर होती है।
• यह आपको SQL^(SQL) का उपयोग करके तालिकाओं में निहित डेटा के साथ सहभागिता करने की अनुमति देता है । यह एक विस्तार के रूप में कार्य करता है।
• यह व्यक्तिगत भागीदारी की आवश्यकता के बिना ड्राइव को डेटा स्वचालित रूप से वितरित करने में आपकी सहायता करता है।
• टेराडाटा डेटा को टेराडाटा^(Teradata) सिस्टम में और बाहर ले जाने के लिए लोड और अनलोड फ़ंक्शन प्रदान करता है।^{(load and unload functions)}

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13. डुंडास^{(13. Dundas)}

Dundas एक एंटरप्राइज़-तैयार डेटा माइनिंग प्लेटफ़ॉर्म है जिसका उपयोग इंटरैक्टिव डैशबोर्ड, रिपोर्ट^{(create and examine interactive dashboards, reports)} और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने और जांचने के लिए किया जा सकता है।

• Dundas BI का उपयोग संगठन की कोर डेटा साइट के रूप में किया जा सकता है।
• यह एक सर्वर एप्लिकेशन है जिसमें उत्पाद की सभी विशेषताएं शामिल हैं।
• यह आपको विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत और पुनर्प्राप्त करने की भी अनुमति देता है।
• यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है जिसे अनुकूलित किया जा सकता है।
• डुंडास^(Dundas) अपने तेज एकीकरण और अंतर्दृष्टि के कारण भरोसेमंद है।
• यह डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन पैटर्न और आकर्षक टेबल, चार्ट और ग्राफ़^{(data transformation patterns and appealing tables, charts, and graphs)} की असीमित संख्या के साथ आता है ।
• Dundas BI में एक शानदार विशेषता है जो विभिन्न उपकरणों को अंतर-मुक्त दस्तावेज़ सुरक्षा बनाए रखते हुए डेटा तक पहुंचने की अनुमति देती है।
• यह उपयोगकर्ता के लिए प्रसंस्करण को आसान बनाने के लिए डेटा को एक निर्दिष्ट तरीके से अच्छी तरह से परिभाषित संरचनाओं में व्यवस्थित करता है।
• इसमें संबंधपरक पद्धतियां^{(relational methodologies)} शामिल हैं जो बहुआयामी विश्लेषण की अनुमति देती हैं और व्यापार-महत्वपूर्ण मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
• यह पैसे बचाता है और अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता को दूर करता है क्योंकि यह भरोसेमंद रिपोर्ट देता है।
• यह कई स्मार्ट ड्रैग-एंड-ड्रॉप सुविधाओं के साथ आता है।
• यह डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए मानचित्रों का भी उपयोग करता है।
• इसमें उन्नत डेटा एनालिटिक्स और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स हैं।

14. क्लिक^{(14. Qlik)}

Qlik एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और सबसे अच्छा माइनिंग टूल है।

• इसमें डैशबोर्ड और रिपोर्ट^{(dashboards and reports)} भी शामिल हैं ।
• एकाधिक^(Multiple) डेटा स्रोत और फ़ाइल प्रकार समर्थित हैं।
• यह ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफेस के^{(drag-and-drop interfaces)} साथ लचीला और गतिशील डेटा विज़ुअलाइज़ेशन^{(flexible and dynamic data visualizations)} बनाता है ।
• यह वास्तविक समय में बातचीत और परिवर्तनों का जवाब देता है।
• एकाधिक डेटा स्रोत और फ़ाइल प्रकार^{(Multiple data sources and file kinds)} समर्थित हैं।
• यह सभी उपकरणों में आसान डेटा और सामग्री सुरक्षा को सक्षम बनाता है।
• आप अनुप्रयोगों और कहानियों सहित एकल हब का उपयोग करके प्रासंगिक विश्लेषण का आदान-प्रदान कर सकते हैं।

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15. रैपिडमिनर^{(15. RapidMiner)}

रैपिड माइनर ^{(Rapid Miner)}रैपिड माइनर^{(Rapid Miner)} कॉर्पोरेशन द्वारा निर्मित सबसे प्रभावी भविष्य कहनेवाला विश्लेषणात्मक प्रणालियों में से एक है ।

• व्यावसायिक अनुप्रयोग, व्यावसायिक अनुप्रयोग, प्रशिक्षण, शिक्षा, अनुसंधान, अनुप्रयोग विकास और मशीन लर्निंग कुछ ऐसे अनुप्रयोग हैं जिनके लिए उपकरण का उपयोग किया जा सकता है।
• इसे बनाने के लिए JAVA प्रोग्रामिंग लैंग्वेज^{(JAVA programming language)} का इस्तेमाल किया गया था।
• यह एक एकल मंच है जो गहन शिक्षण, पाठ खनन, मशीन सीखने और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण^{(deep learning, text mining, machine learning, and predictive analysis)} को जोड़ता है ।
• रैपिड माइनर^{(Rapid Miner)} सर्वर को on-premises and public/private cloud option दोनों के रूप में पेश करता है ।
• इसमें तीन मॉड्यूल^{(three modules)} शामिल हैं : रैपिड माइनर स्टूडियो, रैपिड माइनर सर्वर, और रैपिड माइनर राडोप^{(Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server, and Rapid Miner Radoop)} ।
• रैपिड माइनर स्टूडियो मॉड्यूल अन्य बातों के अलावा वर्कफ़्लोज़ को डिज़ाइन ^(designing) करने, प्रोटोटाइप बनाने और उन्हें मान्य करने के लिए है।^{(workflows, prototyping, and validating them)}
• स्टूडियो-निर्मित प्रेडिक्टिव डेटा मॉडल चलाने के लिए आप रैपिड माइनर सर्वर का उपयोग कर सकते हैं।^{(Miner Server)}
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण आसान बनाने के लिए, प्रक्रियाओं को सीधे Hadoop क्लस्टर में रैपिड माइनर राडोप^{(Rapid Miner Radoop)} का उपयोग करके निष्पादित किया जाता है ।
• यह क्लाइंट/सर्वर दृष्टिकोण पर आधारित है।
• इस मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर में टेम्प्लेट-आधारित फ्रेमवर्क हैं जो मैनुअल कोड ऑथरिंग में बार-बार होने वाली गलतियों को कम करते हुए तेजी से वितरण की अनुमति देते हैं।
• डेटा तैयार करना, मशीन सीखना और मॉडल परिनियोजन^{(Data preparation, machine learning, and model deployment)} सभी इसका उपयोग करके किया जाता है।
• इस मुफ्त डेटा माइनिंग प्रोग्राम में नई डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं को बनाने और भविष्यवाणी सेटअप का विश्लेषण करने के लिए कई उपकरण शामिल हैं।
• इस डेटा-खनन कार्यक्रम के साथ कई^(Multiple) डेटा प्रबंधन दृष्टिकोण संभव हैं।
• इसमें ग्राफिकल यूजर इंटरफेस ( जीयूआई^(GUI) ) या बैच प्रोसेसिंग की सुविधा है।
• यह आंतरिक डेटाबेस से जुड़ता है।
• इसमें डैशबोर्ड हैं जो इंटरैक्टिव और साझा हैं।
• इसमें बिग डेटा^{(Big Data)} पर आधारित प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भी हैं ।
• यह दूरस्थ विश्लेषण कर सकता है।
• इस डेटा माइनिंग प्रोग्राम में डेटा फ़िल्टरिंग, जॉइनिंग, मर्जिंग और एग्रीगेशन^{(data filtering, joining, merging, and aggregation)} की सुविधा है ।
• यह आपको भविष्यवाणी मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और सत्यापित करने की अनुमति देता है।
• यह डेटा माइनिंग प्रोग्राम रिपोर्ट तैयार करता है और साथ ही ट्रिगर नोटिफिकेशन भेजता है।

16. चाकू^{(16. KNIME)}

KNIME डेटा साइंस ऐप्स और सेवाओं के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है। KNIME KNIME.com AG द्वारा बनाया गया एक डेटा एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग इंटीग्रेशन प्लेटफॉर्म है ।

• यह मॉड्यूलर डेटा पाइपलाइन विचार^{(modular data pipeline idea)} पर आधारित है ।
• KNIME कई मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग घटकों से बना है जो सभी एक साथ जुड़े हुए हैं।
• KNIME एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जिसका व्यापक रूप से औषधीय अनुसंधान^{(pharmacological research)} में उपयोग किया गया है ।
• यह उपभोक्ता डेटा विश्लेषण, वित्तीय डेटा विश्लेषण और व्यावसायिक खुफिया कार्यों^{(consumer data analysis, financial data analysis, and business intelligence tasks)} में उत्कृष्टता प्राप्त करता है ।
• KNIME में कई शानदार विशेषताएं शामिल हैं, जैसे कि तेजी से तैनाती और मापनीयता^{(rapid deployment and scalability)} ।
• उपयोगकर्ता कम समय में KNIME सीखते हैं , और इसने पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण को सबसे अनुभवहीन उपयोगकर्ताओं के लिए भी सुलभ बना दिया है।
• KNIME नोड्स को एक साथ रखकर एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए डेटा को प्री-प्रोसेस करता है।
• यह डेटा को समझने और डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं को बनाने के लिए सबसे बड़े डेटा माइनिंग टूल में से एक है।
• यह एंड-टू-एंड डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं के निर्माण^{(creation of end-to-end data science processes)} में सहायता करता है ।
• यह आपको कई स्रोतों से डेटा को संयोजित करने में सक्षम बनाता है।
• यह आपको स्थानीय रूप से, डेटाबेस में, या वितरित बड़े डेटा परिवेशों में डेटा एकत्र करने, सॉर्ट करने, फ़िल्टर करने और कनेक्ट^{(aggregate, sort, filter, and connect data locally, in a database, or across distributed big data environments)} करने की अनुमति देता है ।
• यह वर्गीकरण, प्रतिगमन और आयाम में कमी मशीन लर्निंग मॉडल^{(classification, regression, and dimension reduction machine learning models)} बनाता है ।

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17. सॉल्वर^{(17. Solver)}

सॉल्वर का XLminer ^{(Solver’s XLminer)}एक्सेल में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, पूर्वानुमान और डेटा माइनिंग के^{(data visualization, forecasting, and data mining in Excel)} लिए एक पेशेवर डेटा माइनिंग एप्लिकेशन है जो उपयोग में आसान है।

• यह आपके डेटा को आयात और साफ करने के लिए डेटा तैयारी टूल की पूरी श्रृंखला के साथ आता है।
• XLMiner के पास सांख्यिकी और मशीन सीखने की तकनीकों^{(statistics and machine learning techniques)} पर आधारित विश्लेषणात्मक उपकरणों का एक पूरा संग्रह है ।
• आप प्रोग्राम का उपयोग बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए कर सकते हैं जिन्हें एक्सेल^(Excel) संभाल नहीं सकता है।
• यह बिल्ट-इन डेटा एक्सप्लोरेशन और विज़ुअलाइज़ेशन टूल^{(built-in data exploration and visualization tools)} के साथ आता है ।
• डेटा की खोज डेटा के अंतर्निहित लिंकेज में तेजी से अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

18. एल्कि^{(18. ELKI)}

ELKI एक जावा-आधारित ओपन-सोर्स डेटा माइनिंग टूल है।

• उपकरण हमें अनियंत्रित क्लस्टर विश्लेषण और बाहरी पहचान दृष्टिकोण^{(unsupervised cluster analysis and outlier identification approaches)} पर ध्यान केंद्रित करने वाले एल्गोरिदम की जांच करने की अनुमति देता है ।
• ELKI बड़ी संख्या में अत्यधिक पैरामीटरयुक्त एल्गोरिदम प्रदान करता है।
• यह एल्गोरिथम मूल्यांकन और बेंचमार्किंग को सरल और निष्पक्ष^{(simple and fair)} बनाता है ।
• R*-tree डेटा माइनिंग में मदद करने के लिए ELKI द्वारा प्रदान की गई डेटा इंडेक्स संरचनाओं में से एक है।^{(data index structures)}

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19. एसपीएमएफ^{(19. SPMF)}

SPMF एक जावा-आधारित ओपन-सोर्स डेटा माइनिंग फ्रेमवर्क है।

• यह जीएनयू जनरल पब्लिक लाइसेंस^{(GNU General Public License)} के तहत जारी किया गया है ।
• यह आपको अन्य जावा^(Java) अनुप्रयोगों के साथ स्रोत कोड को संयोजित करने में सक्षम बनाता है ।
• ^{(Association)}इस डेटा-माइनिंग प्रोग्राम का उपयोग करके एसोसिएशन रूल माइनिंग संभव है।
• यह आपको अनुक्रमिक पैटर्न और अनुक्रमिक नियमों को माइन^{(mine sequential patterns and sequential rules)} करने की अनुमति देता है ।
• यह उच्च स्तर की उपयोगिता के साथ पैटर्न खनन प्रदान करता है।
• समय-श्रृंखला खनन^{(Time-series mining)} उपलब्ध है।
• यह डेटा माइनिंग प्रोग्राम डेटा के क्लस्टरिंग और वर्गीकरण में^{(clustering and categorization of data)} सहायता करता है ।

20. एंटरप्राइज माइनर^{(20. Enterprise Miner)}

एंटरप्राइज माइनर एक एसएएस प्रोग्राम है जो आपको ^{(Enterprise Miner)}सबसे कठिन समस्याओं को हल करने और^{(solving the most difficult problems and finding the finest solutions)} आपकी कंपनी के लिए बेहतरीन समाधान खोजने में सहायता करने के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम प्रदान करता है ।

• यह भविष्यवाणी सटीकता के सुधार^{(improvement of prediction accuracy)} में सहायता करता है ।
• विश्वसनीय परिणाम साझा किए जाने चाहिए।
• यह एक सरल यूजर इंटरफेस और बैच प्रोसेसिंग^{(simple user interface and batch processing)} प्रदान करता है ।
• इसमें उन्नत भविष्य कहनेवाला और वर्णनात्मक मॉडलिंग क्षमताएं हैं।
• ^{(Automated scoring)}इस डेटा माइनिंग एप्लिकेशन के साथ स्वचालित स्कोरिंग उपलब्ध है।

यह भी पढ़ें: ^{(Also Read:)} विंडोज 10 पर लिनक्स बैश शेल कैसे स्थापित करें^{(How To Install Linux Bash Shell On Windows 10)}

21. डाटावॉच^{(21. Datawatch)}

डेटावॉच^(Datawatch) डेस्कटॉप एक कॉर्पोरेट इंटेलिजेंस और डेटा माइनिंग सिस्टम है।

• यह मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर आपको वास्तविक समय में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर ध्यान केंद्रित^{(concentrate on data visualization in real-time)} करने की अनुमति देता है ।
• यह उपयोगकर्ताओं को कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना निगरानी और विश्लेषणात्मक प्रणालियों को विकसित करने और तैनात करने में मदद करने के लिए उपकरण प्रदान करता है।
• उपयोगकर्ता ड्रैग-एंड-ड्रॉप कार्यक्षमता^{(drag-and-drop functionality)} का उपयोग करके डेटा का एक अनुकूलित प्रदर्शन बना सकते हैं ।
• यह व्यापार अनियमितताओं^{(trade irregularities)} का पता लगाता है ।
• पिछले डेटा का उपयोग करते हुए, यह विश्लेषण करता है कि विभिन्न परिस्थितियां प्रदर्शन को कैसे प्रभावित कर सकती हैं।

22. उन्नत खनिक^{(22. Advanced Miner)}

डेटा प्रोसेसिंग, विश्लेषण और मॉडलिंग^{(data processing, analysis, and modeling)} के लिए एक उन्नत माइनर^{(Advanced Miner)} एक सहायक उपकरण है ।

• आप इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल वर्कफ़्लो इंटरफ़ेस^{(user-friendly workflow interface)} का उपयोग करके कई प्रकार के डेटा की जांच कर सकते हैं ।
• from/to various database systems, files, and data transformations डेटा निष्कर्षण और भंडारण ।
• यह विभिन्न प्रकार के डेटा संचालन प्रदान करता है, जैसे नमूनाकरण, डेटासेट कनेक्ट करना, और इसी तरह^{(sampling, connecting datasets, and so on)} ।
• यह सांख्यिकीय मॉडल बनाता है, परिवर्तनशील महत्व विश्लेषण, क्लस्टरिंग विश्लेषण^{(statistical models, does variable importance analysis, clustering analysis)} और बहुत कुछ करता है।
• बाहरी आईटी प्रणालियों के साथ मॉडल की बातचीत सरल और प्रभावी^{(simple and effective)} है ।

यह भी पढ़ें: ^{(Also Read:)} टिल्डे ऑल्ट कोड के साथ N कैसे टाइप करें^{(How to Type N with Tilde Alt Code)}

23. एसएसडीटी (एसक्यूएल सर्वर डेटा टूल्स)^{(23. SSDT (SQL Server Data Tools))}

SSDT सर्वश्रेष्ठ मुफ्त डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर की सूची में एक और है। यह एक घोषणात्मक और सार्वभौमिक प्रतिमान^{(declarative and universal paradigm)} है जो डेटाबेस विकास के सभी पहलुओं के लिए विजुअल स्टूडियो आईडीई का विस्तार करता है।^{(Studio IDE)}

• ^(BIDS)डेटा विश्लेषण और व्यावसायिक खुफिया समाधानों के लिए ^{(data analysis and business intelligence solutions)}BIDS पिछला Microsoft वातावरण था ।
• SSDT लेन-देन, एक SQL डिज़ाइन सुविधा का उपयोग डेवलपर्स द्वारा डेटाबेस बनाने, प्रबंधित करने, डीबग करने और फिर से तैयार^{(create, manage, debug, and remodel databases)} करने के लिए किया जाता है ।
• उपयोगकर्ता ऑन-प्रिमाइसेस या ऑफ़-प्रिमाइसेस कार्यक्षमता को सक्षम करते हुए, डेटाबेस या लिंक किए गए डेटाबेस^{(database or a linked database, enabling on-premise or off-premise functionality)} के साथ सीधे काम कर सकता है ।
• SSDT BI को BIDS को बदलने के लिए बनाया गया था , जो Visual Studio2010 के अनुकूल नहीं था ।
• उपयोगकर्ता डेटाबेस बनाने के लिए IntelliSense, code navigation tools, and programming support via C#, Visual Basic और अन्य भाषाओं के माध्यम से प्रोग्रामिंग समर्थन जैसी Visual Studio तकनीकों का लाभ उठा सकते हैं।
• SSDT में टेबल डिज़ाइनर^(Designer) आपको नई टेबल बनाने और मौजूदा टेबल^{(build new tables and change existing tables)} को डायरेक्ट और लिंक्ड डेटाबेस^{(direct and linked databases)} में बदलने की अनुमति देता है ।

24. नारंगी^{(24. Orange)}

ऑरेंज^(Orange) एक उत्कृष्ट मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर बंडल है।

• यह एक घटक-आधारित कार्यक्रम है जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम सुविधा प्रदान करता है।
• ऑरेंज^(Orange) यूजर्स का खूब ध्यान खींचती है।
• डेटा की तेजी से तुलना और मूल्यांकन करके, ऑरेंज^(Orange) उपयोगकर्ताओं को कम समय में बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
• ऑरेंज के घटकों को विजेट^(widgets) के रूप में जाना जाता है क्योंकि यह एक घटक-आधारित कार्यक्रम है।
• ये विजेट डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और प्री-प्रोसेसिंग से लेकर एल्गोरिथम मूल्यांकन और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग तक सब कुछ कवर करते हैं।
• इसे बनाने के लिए पायथन प्रोग्रामिंग लैंग्वेज^{(Python programming language)} का इस्तेमाल किया गया था।
• ऑरेंज^(Orange) में प्रवेश करने वाला डेटा तुरंत वांछित पैटर्न में व्यवस्थित हो जाता है और विजेट्स को खींचकर या फ़्लिप^{(dragging or flipping the widgets)} करके आसानी से स्थानांतरित किया जा सकता है ।
• यह डेटा माइनिंग प्रोग्राम डेटा की एक तालिका प्रदर्शित करता है और उपयोगकर्ताओं को विशेषताओं को चुनने की अनुमति देता है^{(table of data and allows users to pick characteristics)} ।
• यह डेटा माइनिंग प्रोग्राम आपको डेटा पढ़ने^{(read data)} में सक्षम बनाता है ।
• यह अन्य बातों के अलावा, भविष्यवक्ताओं को प्रशिक्षित करने, सीखने के एल्गोरिदम की तुलना करने और डेटा टुकड़ों की कल्पना करने में मदद करता है।^{(training predictors, comparing learning algorithms, and visualizing data pieces)}
• ऑरेंज^(Orange) कभी-कभी नीरस विश्लेषणात्मक टूल को अधिक आकर्षक और आनंददायक अनुभव भी देता है। खेलने में बड़ा मजा आता है।

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25. नागरिक^{(25. Civis)}

डेटा वैज्ञानिकों और निर्णय बाजारों को ध्यान में रखते हुए, Civis आपको सूचित निर्णय लेने का अधिकार देता है।

• यह आपकी टीम को अधिक प्रभावी ढंग से बातचीत करने और अधिक तेज़ी से उत्तर खोजने में सक्षम बनाता है।
• यह डेटा माइनिंग सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर, टूल्स और तरीके प्रदान करता है जो डेटा सुरक्षा में सहायता करते हैं^{(architecture, tools, and methods that aid in data security)} ।
• डेटा सेवन और ईटीएल मॉड्यूल^{(data intake and ETL modules)} का एक संग्रह सेटअप के लिए उपलब्ध है।
• यह एक स्क्रिप्ट में कोड बनाता है, कई स्क्रिप्ट या कार्यों को एक प्रक्रिया में जोड़ता है, और एक वर्कफ़्लो शेड्यूल करता है।
• यह मुफ़्त डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर आपको अपने शोध और मॉडलों को ऐसे ऐप्स में बदलने में सक्षम बनाता है जो एक स्केलेबल, उत्पादन-तैयार प्लेटफ़ॉर्म पर चलते हैं।

26. विस्कोवरी^{(26. Viscovery)}

विस्कोवरी^(Viscovery) एक सॉफ्टवेयर पैकेज है जो वर्कफ़्लो पर केंद्रित है।

• खोजपूर्ण डेटा माइनिंग और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग^{(explorative data mining and predictive modeling)} के लिए , यह स्व-व्यवस्थित नक्शों और बहुभिन्नरूपी आँकड़ों का उपयोग करता है।
• सिस्टम उपयोगकर्ता के अनुकूल नेविगेशन और परिपक्व कार्यान्वयन^{(user-friendly navigation and mature implementation)} में चमकता है ।
• यह लक्ष्य-उन्मुख संचालन के लिए एक आदर्श परियोजना वातावरण प्रदान करता है।
• समर्पित प्रक्रियाएं आपको लक्षित नेविगेशन प्रदान करने की अनुमति देती हैं।
• कार्यविधि के चरणों को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया गया है, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स को कार्य करने के लिए सत्यापित किया गया है।
• वर्कफ़्लो ब्रांचिंग मॉडल वेरिएंट बनाने की अनुमति देता है।
• यह एकीकृत प्रलेखन और एनोटेशन फ़ंक्शन^{(integrated documentation and annotation functions)} प्रदान करता है ।
• इसका उपयोग करना आसान बनाने के लिए, विभिन्न हैंडलिंग टूल हैं।

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हमें उम्मीद है कि यह लेख मददगार था और आपने सर्वश्रेष्ठ डेटा माइनिंग सॉफ़्टवेयर^{(data mining software)} के बारे में सीखा । कमेंट सेक्शन में हमें बताएं कि आपका पसंदीदा कौन सा था। इसके अलावा, अपने सुझाव या प्रश्न कमेंट बॉक्स में साझा करें। आप आगे क्या सीखना चाहते हैं, हमें यह बताना न भूलें।^(Never)

26 Best Data Mining Software

The fundamеntal gоal of data mining is to find patterns in mаssive amounts of data and translate that data into more refined/actionable information. Data mining may bе done with a variety of tools. Thе fоllowing is a selected liѕt of best free data mining software, along with popular features and links tо the most recent downloads. This collection of the best mining tools for comparison includes bоth open source and commercial options.

26 Best Data Mining Software

Data mining is a method that aids in discovering previously unsuspected or undiscovered correlations in data to gain economic advantages. It’s a sophisticated data analysis approach that combines machine learning and artificial intelligence to extract relevant information, allowing companies to understand more about their customers’ demands, raise revenues, lower expenses, and improve customer relationships, among other things. Continue reading to learn about free data mining software.

1. Sisense

First on the list of best free data mining software or tools is Sisense.

• It is one of the greatest free data mining software solutions for analyzing and visualizing large and diverse information in real-time.
• It’s an excellent tool for generating dashboards with a range of visuals.
• It allows non-techies to create interactive dashboards.
• Sisense is the most effective and well-suited BI software for reporting within the firm.
• It allows data from several sources to be merged into a single repository and data refining to produce rich reports that can be shared across departments for reporting.
• It creates a unified representation of the truth based on consistent evidence.
• Also, it consolidates disparate data into a single location.
• The drag-and-drop user interface is easy.
• It has a fantastic capacity to handle and analyze data for both small and large businesses.
• Sisense was named the top BI software in 2016 and continues to retain a strong position.
• It’s been created with non-technical users in mind.
• Depending on the goal of an organization, several widgets can be used to produce reports in the shape of pie charts, line charts, bar graphs, and so on.
• Reports may be further dug down by clicking to see more information and statistics.
• It allows for dashboard access from a mobile device.
• It has a very appealing design.
• Using filters and computations, you can identify key metrics.
• A single commodity server handles large-scale data.

2. Zoho Analytics

Zoho Analytics is a business intelligence and self-service analytics software.

• It allows users to construct informative dashboards quickly and graphically evaluate any data.
• It comes with an AI-powered assistant that allows customers to ask queries and receive intelligent responses in the form of useful reports.
• There are more than 100 ready-to-use connections for major business software, cloud storage, and databases.
• Charts, pivot tables, summary views, KPI widgets, and custom-styled dashboards are just a few of the visualization possibilities available.
• Unified business analytics allows you to analyze data from all of your company systems in one place.
• AI, machine learning, and natural language processing (NLP) are being used to augment analytics.
• It has embedded analytics solutions and white label BI portals.

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3. Xplenty

Xplenty offers a platform with features for integrating, processing, and preparing data for analytics.

• Now, Xplenty is available as Integrate.io.
• With the aid of Xplenty, businesses will be able to take advantage of the potential presented by big data without having to invest in associated staff, gear, or software.
• It’s a comprehensive set of tools for creating data pipelines.
• It offers data transfer and transformation capabilities between databases and data warehouses.
• The support service is available by email, chat, phone, and online meeting.
• You’ll be able to use rich expression language to create complicated data preparation routines.
• It includes an easy-to-use interface for implementing ETL, ELT, or replication.
• A workflow engine will allow you to orchestrate and schedule pipelines.
• Xplenty is the universal data integration platform. There are no-code and low-code alternatives available.
• Advanced customization and flexibility will be provided through an API component.

4. R-Programming

R-Programming is also one of best free data mining software. It is a statistical computing and graphics language.

• It may also be used to analyze large amounts of data.
• It has a large number of statistical tests.
• It offers a data handling and storage facility that works well.
• It includes a set of operations for working with arrays, particularly matrices.
• It offers a comprehensive and integrated set of big data tools for data analysis.
• It includes graphical data analysis tools that may be seen on-screen or printed off.

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5. BOARD

Board is a toolkit for management intelligence.

• Business intelligence and corporate performance management functions are combined in this software.
• It is intended to provide business intelligence and business analytics in one package.
• It allows you to use a single platform to analyze, simulate, plan, and anticipate.
• It helps you to create unique analytical and planning software.
• Board Business Intelligence, Corporate Performance Management, and Business Analytics are all included in All-In-One.
• It enables companies to create and maintain complex analytical and planning systems.
• The unique platform aids reporting by allowing users to access numerous data sources.

6. Data Melt

DataMelt is a software that combines the power of hundreds of Java libraries with the ease of scripting languages such as Python, Ruby, and Groovy

• It is a software for free numeric calculation, mathematics, data analysis, and data visualization application
• It provides statistics, large-scale data processing, and scientific visualization.
• It provides an interactive platform for data display and analysis.
• It is primarily intended for engineers, scientists, and students.
• DMelt is a multi-platform application built in Java.
• It will operate on any operating system that is JVM compatible (Java Virtual Machine).
• There are scientific and mathematical libraries in it.
• DataMelt is a tool for analyzing massive data sets, data mining, and statistical analysis.
• It is commonly utilized in financial market analysis, natural sciences, and engineering.
• It works with a variety of programming languages and operating systems.
• It enables you to produce high-quality vector graphics images (EPS, SVG, PDF, and so on) that can be used with LaTeX and other text processors.
• Data Melt allows you to use scripting languages that are much quicker than the conventional Python implementation in C.

7. Inetsoft

The data mining tool style by Inetsoft Intelligence is a data mining and very beneficial intelligence tool.

• It enables rapid and flexible data transformation from a variety of sources.
• It facilitates access to organized, semi-structured data and on-premise applications.
• Apps may be optimized for data use and upgrading.
• It provides customizable and secure data exploration and reporting options.
• Using the Inbuilt Spark platform, you can scale up for massive data sets of users.
• You can create paginated reports with business logic and parameterization inherent in them.

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8. H2O

Another outstanding open-source data mining tool is H2O.

• It’s used to analyze data stored in cloud computing application systems.
• H2O enables you to use distributed systems’ and in-memory computing’s computational capability.
• With Java and binary format, it provides quick and easy deployment into production.
• It enables you to create a model in H2O using computer languages such as R, Python, and others.
• Its processing is distributed and in memory.

9. Alteryx

Alteryx is a company that specializes in corporate business intelligence and analytics.

• It’s a platform created specifically for data analysts and business leaders.
• It offers analytics to small and medium-sized businesses.
• Ad Hoc Analysis is possible.
• It provides online analytical processing in a timely manner.
• Automatically Scheduled Reporting is also included.
• It has a dashboard that may be completely customized.

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10. Oracle BI

Oracle BI is an open-source machine learning and data visualization tool.

• It is suitable for novice and advanced users.
• Oracle software is part of Oracle Advanced Analytics.
• It offers excellent data mining algorithms for data classification, prediction, regression, and specialized analytics, allowing analysts to analyze insights, make better predictions, target the best customers, find cross-selling opportunities, and detect fraud.
• The algorithms built into ODM make use of Oracle’s database’s capability.
• SQL’s data mining function may extract information from database tables, views, and schemas.
• Oracle Data Miner’s graphical user interface is a more advanced version of Oracle SQL Developer.
• It allows users to directly drag and drop data inside the database, providing improved insight.
• It enables workflows for interactive data analysis with an extensive toolkit.
• It offers interactive data visualization.
• It provides interactive data exploration for quick qualitative analysis with clear visuals.
• Orange encourages hands-on learning and visual representations of data science principles.
• It has a large number of add-ons for data mining from external sources.

12. Teradata

Teradata is a massively parallel open processing technology that may be used to create large-scale data warehouse applications.

• Teradata may be installed on a Unix/Linux/Windows server.
• Teradata Optimizer has the capacity to handle up to 64 joins in a query.
• The total cost of ownership for Tera data is minimal.
• It’s simple to set up, maintain, and manage.
• It’s a data warehouse for businesses that includes data management and data mining software.
• It has the potential to be utilized in business analytics.
• Teradata is utilized to understand corporate data like sales, product positioning, and consumer preferences, among other things.
• It may also distinguish between hot and cold data, putting less often utilized data in a slower storage portion.
• Teradata has a shared-nothing design, with each server node having its memory and processing power.
• It allows you to interact with data contained in tables using SQL. It serves as an extension.
• It assists you in automatically distributing data to drives without the need for personal involvement.
• Teradata provides load and unload functions to transport data into and out of the Teradata system.

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13. Dundas

Dundas is an enterprise-ready data mining platform that can be used to create and examine interactive dashboards, reports, and other data visualizations.

• Dundas BI may be used as the organization’s core data site.
• It is a server application that includes all of the product’s features.
• It also allows you to integrate and retrieve data from various sources.
• It provides data visualizations that may be customized.
• Dundas is dependable because of its swift integrations and insights.
• It comes with a limitless number of data transformation patterns and appealing tables, charts, and graphs.
• Dundas BI has a terrific feature that allows various devices to access data while maintaining gap-free document security.
• It organizes data into well-defined structures in a specified way to make processing easier for the user.
• It comprises relational methodologies that allow for multidimensional analysis and concentrates on business-critical issues.
• It saves money and removes the need for extra software since it delivers dependable reports.
• It comes with a slew of smart drag-and-drop features.
• It also uses maps to visualize data.
• It has advanced data analytics and predictive analytics.

14. Qlik

Qlik is a data visualization and best mining tool.

• It also includes dashboards and reports.
• Multiple data sources and file kinds are supported.
• It creates flexible and dynamic data visualizations with drag-and-drop interfaces.
• It responds to interactions and changes in real-time.
• Multiple data sources and file kinds are supported.
• It enables easy data and content security across all devices.
• You may exchange relevant analysis using a single hub, including applications and stories.

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15. RapidMiner

Rapid Miner is one of the most effective predictive analytic systems produced by the Rapid Miner corporation.

• Business applications, commercial applications, training, education, research, application development, and machine learning are just a few applications for which the tool may be utilized.
• The JAVA programming language was used to construct it.
• It’s a single platform that combines deep learning, text mining, machine learning, and predictive analysis.
• Rapid Miner offers the server as both an on-premises and public/private cloud option.
• It comprises three modules: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server, and Rapid Miner Radoop.
• Rapid Miner Studio module is for designing workflows, prototyping, and validating them, among other things.
• You can use Rapid Miner Server to run studio-created predictive data models.
• To make predictive analysis easier, procedures are executed directly in the Hadoop cluster using Rapid Miner Radoop.
• It is based on a client/server approach.
• This free data mining software has template-based frameworks that allow faster delivery while reducing the frequent mistakes in manual code authoring.
• Data preparation, machine learning, and model deployment are all done using it.
• This free data mining program includes several tools for creating new data mining processes and analyzing prediction setups.
• Multiple data management approaches are possible with this data-mining program.
• It features a graphical user interface (GUI) or batch processing.
• It connects to internal databases.
• It has dashboards that are interactive and shared.
• It also features predictive analytics based on Big Data.
• It can do remote analysis.
• This data mining program features data filtering, joining, merging, and aggregation.
• It allows you to create, train, and verify prediction models.
• This data mining program generates reports as well as sends out triggered notifications.

16. KNIME

KNIME is an open-source platform for building data science apps and services. KNIME is a data analytics and reporting integration platform created by KNIME.com AG.

• It is based on the modular data pipeline idea.
• KNIME is made up of several machine learning and data mining components that are all linked together.
• KNIME is a software program that has been widely utilized in pharmacological research.
• It excels in consumer data analysis, financial data analysis, and business intelligence tasks.
• KNIME includes numerous fantastic features, such as rapid deployment and scalability.
• Users learn KNIME in a short amount of time, and it has made predictive analysis accessible to even the most inexperienced users.
• KNIME pre-processes data for analytics and visualization by putting nodes together.
• It’s one of the greatest data mining tools for understanding data and creating data science processes.
• It aids in the creation of end-to-end data science processes.
• It enables you to combine data from several sources.
• It allows you to aggregate, sort, filter, and connect data locally, in a database, or across distributed big data environments.
• It creates classification, regression, and dimension reduction machine learning models.

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17. Solver

Solver’s XLminer is a professional data mining application for data visualization, forecasting, and data mining in Excel that is simple to use.

• It comes with a full range of data preparation tools for importing and cleaning your data.
• XLMiner has a complete collection of analytical tools based on statistics and machine learning techniques.
• You may use the program to work with big data sets that Excel can’t handle.
• It comes with built-in data exploration and visualization tools.
• Exploring data provides fast insights into the data’s underlying linkages.

18. ELKI

ELKI is a Java-based open-source data mining tool.

• The tool allows us to investigate algorithms focusing on unsupervised cluster analysis and outlier identification approaches.
• ELKI provides a large number of highly parameterize algorithms.
• It makes algorithm assessment and benchmarking simple and fair.
• The R*-tree is one of the data index structures provided by ELKI to help in data mining.

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19. SPMF

SPMF is a Java-based open-source data mining framework.

• It’s released under the GNU General Public License.
• It enables you to combine source code with other Java applications.
• Association rule mining is possible using this data-mining program.
• It allows you to mine sequential patterns and sequential rules.
• It provides pattern mining with a high level of usefulness.
• Time-series mining is available.
• This data mining program aids in the clustering and categorization of data.

20. Enterprise Miner

Enterprise Miner is a SAS program that provides you with cutting-edge algorithms to assist you in solving the most difficult problems and finding the finest solutions for your company.

• It aids in the improvement of prediction accuracy.
• Reliable results should be shared.
• It offers a simple user interface and batch processing.
• It has advanced predictive and descriptive modeling capabilities.
• Automated scoring is available with this data mining application.

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21. Datawatch

Datawatch desktop is a corporate intelligence and data mining system.

• This free data mining software allows you to concentrate on data visualization in real-time.
• It provides tools to help users develop and deploy monitoring and analytic systems without writing a single line of code.
• Users may create a customized display of data using the drag-and-drop functionality.
• It detects trade irregularities.
• Using previous data, it analyses how different circumstances may affect performance.

22. Advanced Miner

An Advanced Miner is a helpful tool for data processing, analysis, and modeling.

• You may examine many forms of data using its user-friendly workflow interface.
• Data extraction and storage from/to various database systems, files, and data transformations.
• It provides a variety of data operations, such as sampling, connecting datasets, and so on.
• It builds statistical models, does variable importance analysis, clustering analysis, and more.
• Models’ interaction with external IT systems is simple and effective.

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23. SSDT (SQL Server Data Tools)

SSDT is another one on the list of best free data mining software. It is a declarative and universal paradigm that extends the Visual Studio IDE to all aspects of database development.

• BIDS was the previous Microsoft environment for data analysis and business intelligence solutions.
• SSDT transact, a SQL design feature is used by developers to create, manage, debug, and remodel databases.
• A user can work directly with a database or a linked database, enabling on-premise or off-premise functionality.
• The SSDT BI was created to replace BIDS, which was not compatible with Visual Studio2010.
• Users may leverage Visual Studio technologies like IntelliSense, code navigation tools, and programming support via C#, Visual Basic, and other languages to construct databases.
• Table Designer in SSDT allows you to build new tables and change existing tables in direct and linked databases.

24. Orange

Orange is an excellent machine learning and data mining software bundle.

• It is a component-based program that best facilitates data visualization.
• Orange attracts a lot of attention from users.
• By swiftly comparing and evaluating data, Orange enables users to make better decisions in less time.
• Orange’s components are known as widgets since it is a component-based program.
• These widgets cover everything from data visualization and pre-processing to algorithm assessment and predictive modeling.
• The Python programming language was used to create it.
• The data entering Orange is immediately organized into the desired pattern and may be easily moved by dragging or flipping the widgets.
• This data mining program displays a table of data and allows users to pick characteristics.
• This data mining program enables you to read data.
• It helps in training predictors, comparing learning algorithms, and visualizing data pieces, among other things.
• Orange also gives the sometimes drab analytic tools a more engaging and enjoyable feel. It’s a lot of fun to play.

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25. Civis

With data scientists and decision markets in mind, Civis empowers you to make informed decisions.

• It enables your team to interact more effectively and find answers more quickly.
• This data mining software provides architecture, tools, and methods that aid in data security.
• A collection of data intake and ETL modules is available for setup.
• It creates code in a script, combines many scripts or tasks into a process, and schedules a workflow.
• This free data mining software enables you to transform your research and models into apps that run on a scalable, production-ready platform.

26. Viscovery

Viscovery is a software package that focuses on workflow.

• For explorative data mining and predictive modeling, it uses self-organizing maps and multivariate statistics.
• The system shines in user-friendly navigation and mature implementation.
• It provides a perfect project environment for goal-oriented operations.
• Dedicated processes allow you to provide targeted navigation.
• Steps in the procedure are clearly defined, with default settings verified to function.
• Workflow branching allows model variants to be created.
• It offers integrated documentation and annotation functions.
• To make it easier to use, there are various handling tools.

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