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12款最好用的数据挖掘工具

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发表于 2020-7-3 15:00:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 风雪新 于 2020-7-3 15:11 编辑

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡,数据呈指数增长。然而,大多数数据是非结构化的,因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息,并将其转换为可理解的和可用的形式。

数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。

免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange,到各种用Java、c++编写的库,最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务,而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习:查找变量之间的关系

回归:旨在找到一个函数,用最小的错误来模拟数据。

下面列出了用于数据挖掘的软件工具

数据挖掘工具

1.Rapid Miner


Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在XML文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler


IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目,其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining


Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分,Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力,进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

4. Teradata


Teradata认识到,尽管大数据是令人敬畏的,但如果您实际上并不知道如何分析和使用它,那么它是毫无价值的。 想象一下,有数百万的数据点没有查询的技能。 这就是Teradata所提供的。它们提供数据仓库,大数据和分析以及市场营销应用程序方面的端到端解决方案和服务。

Teradata还提供一系列的服务,包括实施,业务咨询,培训和支持。

5.Smartbi Mining


Smartbi Mining通过深度数据建模,为企业提供预测能力,支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、预测、关联,5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型:逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外,Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能,包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

6. Framed Data


这是一个完全管理的解决方案,这意味着你不需要做任何事情,而是坐下来等待见解。 框架数据从企业获取数据,并将其转化为可行的见解和决策。 他们在云中训练、优化和存储产品的电离模型,并通过API提供预测,消除基础架构开销。他们提供了仪表板和情景分析工具,告诉你哪些公司杠杆是驾驶你关心的指标。

7. Kaggle


Kaggle是全球最大的数据科学社区。 公司和研究人员张贴他们的数据,来自世界各地的统计人员和数据挖掘者竞相制作最好的模型。Kaggle是数据科学竞赛的平台。 它帮助您解决难题,招募强大的团队,并扩大您的数据科学人才的力量。

8. Rattle


Rattle代表R分析工具轻松学习。 它提供数据的统计和可视化汇总,将数据转换为可以轻松建模的表单,从数据中构建无监督模型和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并对新数据集进行评分。

它是一个使用Gnome图形界面在统计语言R编写的免费的开源数据挖掘工具包。 它运行在GNU / Linux,Macintosh OS X和MS / Windows下。

9. KNIME


Konstanz信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户界面,帮助用户方便地连接节点进行数据处理。

KNIME还通过模块化的数据流水线概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

10. Python

作为一种免费且开放源代码的语言,Python通常与R进行比较,以方便使用。 与R不同的是,Python的学习曲线往往很短,因此成了传奇。 许多用户发现,他们可以开始构建数据集,并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念,最常见的业务用例数据可视化就很简单。

11. Orange


Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

12. SAS Data Mining


使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。 其描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的见解。 他们提供了一个易于使用的GUI。 他们拥有自动化的数据处理工具,集群到最终可以找到正确决策的最佳结果。 作为一个商业软件,它还包括可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进工具。

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哎...今天够累的,签到来了1...
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