① 有哪個數據抓取和文本分析的軟體比較好用啊
如果要把數據採集下來的話,建議用集搜客gooseeker網路爬蟲,簡單易學,完全滿足樓主的要求,至於文本分析,這個就會涉及到演算法一類的,主要看你像進行什麼分析,需要對文本進行清洗後才能展開分析。
② 數據挖掘什麼軟體簡單
數據挖掘用什麼軟體
1.R是用於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具;
2.Weka可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體,但用起來並不方便,界面也簡單了點;
3.Tanagra 是使用圖形界面的數據挖掘軟體;4.RapidMiner現在流行的滾返罩勢頭在上升,但它的操作方式和商用軟體差別較大,不支持分析流程圖的方式,當包含的運算符比較多的時候就不容易查看了;
5.KNIME和Orange看起來都不錯,Orange界面看上去很清爽,但我發現它不支持中 文。推薦KNIME,同時安裝Weka和R擴展包。
對於普通用戶可以選 用界面友好易於使用的軟體,對於希望從事演算法開發的用戶則可以根據軟體開發工具不同(Java、R、C++、Python等)來選擇相應的軟體。
求推薦簡單好用的數據挖掘軟體 10分
那肯定是SPSS啊,網上自學教程也一堆,如果你不追求特別專業的,只是想數據可視化的基礎上有意思數據挖掘的功能,也可以用watson *** ytics,它還支持自然語言呢
常用的數據挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange,都是優秀的挖掘工具,可以依據自己的需要選擇。
常用數據挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等
當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab,Mathmatica和Maple等。這些軟體功大鬧能強大,可滿足科技工作中的許多需要,但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識,並熟悉其中大量的函數和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單,只需點擊滑鼠,選擇菜單命令就可以完成大部分工作,獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel,然後載入宏,裡面有一些分析工具,不過有時需要資料庫軟體支持
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、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。
2、RapidMiner
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 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
當涉及到語言處理任務,沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具,包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。
而您需要做的只是安裝 NLTK,然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中,您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的,你可以在上面建立應用,還可以自定義它的小任務。
4、Orange
Python 之所以受歡迎,是因為它簡單易學並且功能強大。如果你是一個 Python 開發者,當涉及到需要找一個工作用的工具時,那麼沒世御有比 Orange 更合適的了。它是一個基於 Python 語言,功能強大的開源工具,並且對初學者和專家級的大神均適用。
此外,你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件,還附加有生物信息和文本挖掘,可以說是充滿了數據分析的各種功能。
5、KNIME
數據處理主要有三個部分:提取、轉換和載入。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面,以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平台,同時還通過其模塊化數據的流水型概念,集成了各種機 器學習的組件和數據挖掘,並引起了商業智能和財務數據分析的注意。
KNIME 是基於 Eclipse,用 Java 編寫的,並且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加,並且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。
6、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......
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、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。
2、RapidMiner
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 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
當涉及到語言處理任務,沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具,包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。
而您需要做的只是安裝 NLTK,然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中,您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的,你可以在上面建立應用,還可以自定義它的小任務。
目前業界常用的數據挖掘分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了,做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的?是個人用還是企業、部門用呢?應用的場景是製作簡單的個人圖表,還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析?
那就說說應用最廣的BI吧,企業級應用,其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分,主要用於數據整合,構建分析,展示數據供決策分析的,譬如FineBI,是能夠」智能」分析數據的工具了。
哪個軟體建立資料庫比較簡單好用
隨著數據大數據的發展,數據安全已經上升到一個很高的高度。隨著國家對數據安全的重視,國產資料庫開始走進中國個大企業,其中不乏 *** 、國企。
實時資料庫系統是開發實時控制系統、數據採集系統、CIMS系統等的支撐軟體。在流程行業中,大量使用實時資料庫系統進行控制系統監控,系統先進控制和優化控制,並為企業的生產管理和調度、數據分析、決策支持及遠程在線瀏覽提供實時數據服務和多種數據管理功能。實時資料庫已經成為企業信息化的基礎數據平台,可直接實時採集、獲取企業運行過程中的各種數據,並將其轉化為對各類業務有效的公共信息,滿足企業生產管理、企業過程監控、企業經營管理之間對實時信息完整性、一致性、安全共享的需求,可為企業自動化系統與管理信息系統間建立起信息溝通的橋梁。幫助企業的各專業管理部門利用這些關鍵的實時信息,提高生產銷售的營運效率。如果你想定製這款國產資料庫 可以打 前面是 一三六 中間是 六一二零 末尾是 四一四七
北京開運聯合信息技術股份有限公司-實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database )
實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database )是什麼?
1、實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database ) 是開運聯合公司針對行業應用,獨立研發的,擁有全部自主知識產權的企業級實時/歷史資料庫平台。為企業監控生產情況、計算性能指標、進行事故分析和對設備啟停分析診斷、故障預防等提供重要的數據保障。
2、實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database ) 可廣泛用於工業控制自動化數據的高速採集和存儲,提供高速、海量數據存儲和基礎分析能力。
3、實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database ) 可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況,也使大規模數據挖掘成為可能。 提供企業生產信息管理解決方案,可以有效應對「從小到大」 「由近及遠」 的各種企業級數據應用。
4、CreatRun Database 可在線按照時間序列以毫秒級精度自動採集企業的各類過程自動化系統中的生產數據,高效壓縮並存儲。同時可向用戶和應用程序提供實時和歷史數據,使得用戶可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況,也使大規模數據挖掘成為可能。
【工業軟體開發】實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database )系統主要技術指標:
支持數據類型:digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等類型
標簽容量:200,000 Tag
數據容量:TB級
客戶端並發用戶數:500 個
生產過程數據採集時間響應速度:<500 毫秒
時間戳解析度:毫秒
存儲速度:>100,000 輸入值/秒存檔數據回取事務吞吐量:>2,000,000 輸出值/秒
實時性工業資料庫軟體(CreatRun Database )系統特性——高可用性:
1、高效的數據存儲策略及壓縮演算法「死區例外+可變斜率壓縮演算法 」,精確到每個Tag的壓縮配置,有效提高了歷史數據存儲性能,節約磁碟空間.
2、高速的數據緩存機制,使並行訪問鎖域粒度精確到「Block(1KBytes)」,實現了並行訪問能力的最大化。使歷史數據訪問路由復雜度「最小化、均衡化,扁平化」,不界定「冷熱」數據,所有數據訪問時間成本一致,同時提供均衡訪問特性和最大遠程數據訪問友好度。
3、Creat RUN ......
數據挖掘工具一般都有哪些
數據挖掘工具有國外的Qlik,國內的有永洪,收費是肯定的,你可以先去找些可以免費試用的挖掘工具,國內的ETHINK平台好像可以
數據挖掘工具有哪些?
SQL Server是資料庫,但內建數據挖掘功能,若提到工具的話,大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...
③ 大數據專業都需要學習哪些軟體啊
大數據處理分析能力在21世紀至關重要。使用正確的大數據工具是企業提高自身優勢、戰勝競爭對手的必要條件。下面讓我們來了解一下最常用的30種大數據工具,緊跟大數據發展腳步。
第一部分、數據提取工具
Octoparse是一種簡單直觀的網路爬蟲,可以從網站上直接提取數據,不需要編寫代碼。無論你是初學者、大數據專家、還是企業管理層,都能通過其企業級的服務滿足需求。為了方便操作,Octoparse還添加了涵蓋30多個網站的「任務模板 (Task Templates)」,操作簡單易上手。用戶無需任務配置即可提取數據。隨著你對Octoparse的操作更加熟悉,你還可以使用其「向導模式 (Wizard Mode)」來構建爬蟲。除此之外,大數據專家們可以使用「高級模式 (Advanced Mode)」在數分鍾內提取企業批量數據。你還可以設置「自動雲提取 (Scheled Cloud Extraction)」,以便實時獲取動態數據,保持跟蹤記錄。
02
Content Graber
Content Graber是比較進階的網路爬網軟體,具有可用於開發、測試和生產伺服器的編程操作環境。用戶可以使用C#或VB.NET調試或編寫腳本來構建爬蟲。Content Graber還允許你在爬蟲的基礎上添加第三方擴展軟體。憑借全面的功能,Content Grabber對於具有基本技術知識的用戶來說功能極其強大。
Import.io是基於網頁的數據提取工具。Import.io於2016年首次啟動,現已將其業務模式從B2C轉變為B2B。2019年,Import.io並購了Connotate,成為了一個網路數據集成平台 (Web Data Integration Platform)。憑借廣泛的網路數據服務,Import.io成為了商業分析的絕佳選擇。
Parsehub是基於網頁的數據爬蟲。它可以使用AJax,JavaScript等等從網站上提取動態的的數據。Parsehub提供為期一周的免費試用,供用戶體驗其功能。
Mozenda是網路數據抓取軟體,提供企業級數據抓取服務。它既可以從雲端也可以從內部軟體中提取可伸縮的數據。
第二部分、開源數據工具
01Knime
KNIME是一個分析平台,可以幫助你分析企業數據,發現潛在的趨勢價值,在市場中發揮更大潛能。KNIME提供Eclipse平台以及其他用於數據挖掘和機器學習的外部擴展。KNIME為數據分析師提供了2,000多個模塊。
02OpenRefine(過去的Google Refine)是處理雜亂數據的強有力工具,可用於清理、轉換、鏈接數據集。藉助其分組功能,用戶可以輕松地對數據進行規范化。
03R-Programming
R大家都不陌生,是用於統計計算和繪制圖形的免費軟體編程語言和軟體環境。R語言在數據挖掘中很流行,常用於開發統計軟體和數據分析。近年來,由於其使用方便、功能強大,得到了很大普及。
04RapidMiner
與KNIME相似,RapidMiner通過可視化程序進行操作,能夠進行分析、建模等等操作。它通過開源平台、機器學習和模型部署來提高數據分析效率。統一的數據科學平台可加快從數據准備到實施的數據分析流程,極大地提高了效率。
第三部分、數據可視化工具
01
Datawrapper
Microsoft PowerBI既提供本地服務又提供雲服務。它最初是作為Excel附加組件引入的,後來因其強大的功能而廣受歡迎。截至目前,它已被視為數據分析領域的領頭羊,並且可以提供數據可視化和商業智能功能,使用戶能夠以較低的成本輕松創建美觀的報告或BI儀錶板。
02
Solver
Solver專用於企業績效管理 (CPM) 數據可視化。其BI360軟體既可用於雲端又可用於本地部署,該軟體側重於財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫的四個關鍵分析領域。
03
Qlik
Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。可視化的儀錶板可幫助公司有效地「理解」其業務績效。
04
Tableau Public
Tableau是一種互動式數據可視化工具。與大多數需要腳本的可視化工具不同,Tableau可幫助新手克服最初的困難並動手實踐。拖放功能使數據分析變得簡單。除此之外,Tableau還提供了入門工具包和豐富的培訓資源來幫助用戶創建報告。
05
Google Fusion Tables
Fusion Table是Google提供的數據管理平台。你可以使用它來收集,可視化和共享數據。Fusion Table與電子表格類似,但功能更強大、更專業。你可以通過添加CSV,KML和電子表格中的數據集與同事進行協作。你還可以發布數據作品並將其嵌入到其他網路媒體資源中。
06
Infogram
Infogram提供了超過35種互動式圖表和500多種地圖,幫助你進行數據可視化。多種多樣的圖表(包括柱形圖,條形圖,餅形圖和文字雲等等)一定會使你的聽眾印象深刻。
第四部分、情感分析工具
01
HubSpot』s ServiceHub
HubSpot具有客戶反饋工具,可以收集客戶反饋和評論,然後使用自然語言處理 (NLP) 分析數據以確定積極意圖或消極意圖,最終通過儀錶板上的圖形和圖表將結果可視化。你還可以將HubSpot』s ServiceHub連接到CRM系統,將調查結果與特定聯系人聯系起來。這樣,你可以識別不滿意的客戶,改善服務,以增加客戶保留率。
02
Semantria
Semantria是一款從各種社交媒體收集帖子、推文和評論的工具。Semantria使用自然語言處理來解析文本並分析客戶的態度。通過Semantria,公司可以了解客戶對於產品或服務的感受,並提出更好的方案來改善產品或服務。
03
Trackur
Trackur的社交媒體監控工具可跟蹤提到某一用戶的不同來源。它會瀏覽大量網頁,包括視頻、博客、論壇和圖像,以搜索相關消息。用戶可以利用這一功能維護公司聲譽,或是了解客戶對品牌和產品的評價。
04
SAS Sentiment Analysis
SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的軟體。網頁文本分析中最具挑戰性的部分是拼寫錯誤。SAS可以輕松校對並進行聚類分析。通過基於規則的自然語言處理,SAS可以有效地對消息進行分級和分類。
05
Hootsuit Insight
Hootsuit Insight可以分析評論、帖子、論壇、新聞站點以及超過50種語言的上千萬種其他來源。除此之外,它還可以按性別和位置對數據進行分類,使用戶可以制定針對特定群體的戰略營銷計劃。你還可以訪問實時數據並檢查在線對話。
第五部分、資料庫
01
Oracle
毫無疑問,Oracle是開源資料庫中的佼佼者,功能豐富,支持不同平台的集成,是企業的最佳選擇。並且,Oracle可以在AWS中輕松設置,是關系型資料庫的可靠選擇。除此之外,Oracle集成信用卡等私人數據的高安全性是其他軟體難以匹敵的。
02
PostgreSQL
PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server,成為第四大最受歡迎的資料庫。憑借其堅如磐石的穩定性,它可以處理大量數據。
03
Airtable
Airtable是基於雲端的資料庫軟體,善於捕獲和顯示數據表中的信息。Airtable提供一系列入門模板,例如:潛在客戶管理、錯誤跟蹤和申請人跟蹤等,使用戶可以輕松進行操作。
04
MariaDB
MariaDB是一個免費的開源資料庫,用於數據存儲、插入、修改和檢索。此外,Maria提供強大的社區支持,用戶可以在這里分享信息和知識。
05
Improvado
Improvado是一種供營銷人員使用自動化儀錶板和報告將所有數據實時地顯示在一個地方的工具。作為營銷和分析領導者,如果你希望在一個地方查看所有營銷平台收集的數據,那麼Inprovado對你再合適不過了。你可以選擇在Improvado儀錶板中查看數據,也可以將其通過管道傳輸到你選擇的數據倉庫或可視化工具中,例如Tableau、Looker、Excel等。品牌,代理商和大學往往都喜歡使用Improvado,以大大節省人工報告時間和營銷花費。
④ 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍,更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具,也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能,可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面,對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言,它具有數據操作和數據定義功能,交互性強,能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統,技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集,以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎,成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度,有效處理復雜任務,是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型,以及解釋性語言的本質,使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼,適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案,可以有效地整合企業中現有的數據,快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據,幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理,數據清理,然後是數據建模,最後是數據可視化,用圖表識別問題,影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義,通過可視化工具來處理數據,使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型;它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有:采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄,並能對數據源進行預先整合和處理,通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時,提供了豐富的圖標組件,可實時顯示相關信息,便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多,如何選擇取決於企業自身的需求。因此,企業在購買數據分析軟體之前,首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手,對需求了解不多,不妨多試試BI工具,BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
⑤ 新手處理大量的數據用什麼數據分析工具
新手處理大量的數據推薦你用思邁特軟體Smartbi用數據分析工具簡單易上手。思邁特軟體Smartbi Eagle圍繞業務人員提供企業級數據分析工具和服務滿足不同類型的業務用戶,在Excel或者瀏覽器中都可實現全自助的數據提取、數據處理、數據分析和數據共享,具有無以倫比的適用性。