常用的數據挖掘工具

⑸ 開源數據挖掘工具有哪些

該工具是用Java語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了數據挖掘，RapidMiner還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner分布在AGPL開源許可下，可以從SourceForge上下載。SourceForge是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括維基網路使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於Java版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與RapidMiner相比優勢在於，它在GNU通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。

添加序列建模後，WEKA將會變得更強大，但目前不包括在內。

3、R-Programming

如果我告訴你R項目，一個GNU項目，是由R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了R的知名度。

除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。

⑹ 有哪些python數據挖掘工具

1、Numpy：可以供給數組支撐，進行矢量運算，而且高效地處理函數，線性代數處理等。供給真實的數組，比起Python內置列表來說，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等庫都是基於numpy的。由於Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一等級，建議使用時盡量用內置函數。
2、Scipy：可以供給真實的矩陣支撐，以及大量根據矩陣的數值計算模塊，包含：插值運算、線性代數、圖畫信號等。
3、Pandas：源於Numpy，供給強壯的數據讀寫功用，支撐相似sql的增刪改查，數據處理函數十分豐富，而且支撐時間序列剖析功用，靈敏地對數據進行剖析與探索，是Python數據挖掘必不可少的東西。
4、Matplotlib：數據可視化最常用，也是最好用的東西之一，Python中聞名的繪圖庫，首要用於2維作圖，只需要簡單幾行代碼就可以生成各式的圖標，比如直方圖、條形圖、散點圖等，也可以進行簡單的3維繪圖。
5、SciKit-Learn：源於Numpy、Scipy和Matplotlib，是一款功用強壯的機器學習Python庫，可以供給完整的學習東西箱，使用起來簡單。

⑺ 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台

樓主發現的不錯，收藏下。。正愁著沒有可以直接API調用的採集存儲工具呢，

⑻ 數據挖掘分析工具有哪些好用的

數據分析和數據挖掘並不是相互獨立的，數據分析通常是直接從資料庫內取出已有信息，進容行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有信息背後的隱藏信息，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到數據挖掘，作為分析之前要走的一個門檻。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
這里可以用億信ABI幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。ABI融合了ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、數據挖掘等功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析。

⑼ 數據挖掘分析工具有哪些好用的

想了解更多關於叢吵梁數據挖掘分析工具的知識，根據其適用的范圍分為兩類:專用挖掘工具和通用挖掘工具。

專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性滲運，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。通用數據挖掘工具不區分具體數據碰念的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。目前市場上用的比較多的是R語言、SPSS、SAS、Excel表格等。

數據挖掘分析工具市面上有很多，推薦上CDA數據分析師的課程。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。

⑽ 常用的數據挖掘工具有哪些

1、
Weka
WEKA作為一個公開的數據挖掘工作平台，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習演算法，包括對數據進行預處理，分類，回歸、聚類、關聯規則以及在新的互動式界面上的可視化。
2、
Rapid
Miner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
3、
Orange
Orange是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數據分析和可視化，基綁定了
Python以進行腳本開發。它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理，並提供了數據帳目，過渡，建模，模式評估和勘探遲譽的功能。其由C++
和
Python開發，它的圖形庫是由跨平台的Qt框架開發。
4、納漏
Knime
KNIME
(Konstanz
Information
Miner)
是一個用戶友好，智能的，並有豐演的開源的數據集成，數據處理，數據分析和數據勘探平台。
5、
jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向對象科學數據分析框架。
Jython宏是用來展示一維和二維直方圖的數據。該程序包括許多工具，可以用來和二維三維的科學圖形進行互動。
6、
Apache
Mahout
Apache
Mahout
是
Apache
Software
Foundation
(ASF)
開發的一個全新的開源項目，其主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在
Apache
在許可下免費使用。該項目已經發展到了它的最二個年頭，目前只有一個公共發行版。Mahout
包含許多實現，包括集群、分類、CP
和進化程序。此外，通過使用洞旦爛
Apachehadoop庫，Mahout
可以有效地擴展到雲中。
7、
ELKI
ELKI(Environment
for
Developing
KDD-Applications
Supported
by
Index-Structures)主要用來聚類和找離群點。ELKI是類似於weka的數據挖掘平台，用java編寫，有GUI圖形界面。可以用來尋找離群點。
8、
Rattle
Rattle(易於學習的
R
分析工具)提供數據的統計和可視化摘要，將數據轉換成容易建模的形式，從數據中構建無監督和監督模型，以圖形方式呈現模型的性能，並得出新的數據集。
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