未來的數據是無價的,值得推薦的十大數據挖掘工具

數據肯定是無價的。但分析數據並非易事,因為結果越準確,成本就越高。鑑於數據急劇增長,需要一個過程來提供有意義的信息,最終變成實用的洞察力。

數據挖掘是指這個過程:在龐大數據集當中發現模式,將它轉換成有效的信息。該技術利用特定的算法、統計分析、人工智能和數據庫系統,從龐大數據集中提取信息,並轉換成易於理解的形式。本文介紹了廣泛用於大數據行業的10種綜合數據挖掘工具。

01、Rapid Miner


未來的數據是無價的,值得推薦的十大數據挖掘工具


Rapid Miner是一個數據科學軟件平臺,為數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。它是領先的數據挖掘開源系統之一。該程序完全用Java編程語言編寫。該程序提供了一個選項,以便用戶試用大量可任意嵌套的操作符,這些操作符在XML文件中有詳細說明,可由Rapid Miner的圖形用戶界面來構建。

02、Oracle Data Mining


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它是Oracle高級分析數據庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力,做出準確的預測。該系統配合強大的數據算法,鎖定最佳客戶。此外,它可識別異常情況和交叉銷售機會,讓用戶能夠根據需要運用不同的預測模型。此外,它以所需的方式定製客戶畫像。

03、IBM SPSS Modeler


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說到大規模項目,IBM SPSS Modeler最適合。在這個建模器中,文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘算法,基本上不需要編程。它可廣泛用於異常檢測、貝葉斯網絡、CARMA、Cox迴歸以及使用多層感知器和反向傳播學習的基本神經網絡。

04、KNIME


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Konstanz Information Miner是一個開源數據分析平臺。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。在商業智能界,KNIME號稱是有助於為毫無經驗的用戶提供預測智能的平臺。此外,數據驅動的創新系統有助於發掘數據潛力。此外,它包括數千個模塊和隨時可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

05、Python


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Python是一種免費的開源語言,因易用性常常與R相提並論。與R不同,Python學起來往往很容易上手,易於使用。許多用戶發現可以在幾分鐘內開始構建數據,並進行極其複雜的親和度分析。只要你熟悉變量、數據類型、函數、條件語句和循環等基本編程概念,最常見的業務用例數據可視化就很簡單。

06、Orange


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Orange是一個開源數據可視化、機器學習和數據挖掘工具包。它有一個可視化編程前端,可用於探索性數據分析和交互式數據可視化。Orange是一個基於組件的可視化編程軟件包,用於數據可視化、機器學習、數據挖掘和數據分析。Orange組件稱為窗口組件,範圍廣泛:從簡單的數據可視化、子集選擇和預處理,到學習算法和預測建模的評估,不一而足。Orange的可視化編程通過界面來進行,其中工作流程通過連接預定義或用戶設計的窗口組件來創建,而高級用戶可以將Orange用作Python庫,以便操縱數據和更改窗口組件。

07、Kaggle


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Kaggle是世界上最大的數據科學家和機器學習者社區。Kaggle以開設機器學習競賽起家,但現在逐漸變成基於公共雲的數據科學平臺。Kaggle是一個平臺,有助於解決難題、招募強大的團隊並宣傳數據科學的力量。

08、Rattle


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Rattle GUI是一個開放的免費軟件包,使用Togaware提供的R統計編程語言,為數據挖掘提供圖形用戶界面。Rattle藉助圖形用戶界面展示了R的強大功能,從而提供了豐富的數據挖掘功能。Rattle還被用作是學習R的教學工具。有一個名為Log Code選項卡的選項,它可以在GUI中為進行的任何活動複製R代碼,代碼可以複製粘貼。Rattle可以用於統計分析或模型生成。Rattle允許數據集劃分成訓練、驗證和測試等部分,可以查看和編輯數據集。

09、Weka


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懷卡託知識分析環境(Weka)是新西蘭懷卡託大學開發的一套機器學習軟件。該軟件用Java編寫。它含有一系列面向數據分析和預測建模的可視化工具和算法,附帶圖形用戶界面。Weka支持幾種標準數據挖掘任務,更具體地說是指數據預處理、聚類、分類、迴歸、可視化和特徵選擇。

010、Teradata


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Teradata分析平臺提供了最佳功能和領先引擎,讓用戶能夠針對不同類型的數據,可以大規模利用他們選擇的工具和語言。這是通過以下幾步來實現的:讓分析工具貼近數據,無需移動數據,並允許用戶以更高的速度和準確度對更龐大的數據集運行分析。

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