數(shù)據(jù)是一種相當重要的資源，我們很多時候需要收集分析數(shù)據(jù)。然而，大多數(shù)數(shù)據(jù)是非結構化的，因此需要一個過程和方法從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并將其轉換為可理解的和可用的形式。本文就給大家介紹10款強大的數(shù)據(jù)挖掘工具。
1、KNIME
KNIME可以完成常規(guī)的數(shù)據(jù)分析，進行數(shù)據(jù)挖掘，常見的數(shù)據(jù)挖掘算法，如回歸、分類、聚類等等都有。而且它引入很多大數(shù)據(jù)組件，如Hive，Spark等等。它還通過模塊化的數(shù)據(jù)流水線概念，集成了機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的各種組件，能夠幫助商業(yè)智能和財務數(shù)據(jù)分析。
2、Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，通過基于模板的框架提供高級分析，是用于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘實驗的環(huán)境，用于研究和實踐數(shù)據(jù)挖掘。使用它，實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，而且用戶無需編寫代碼，它已經(jīng)有許多模板和其他工具，幫助輕松地分析數(shù)據(jù)。
3、SAS Data Mining
SAS Data Mining是一個商業(yè)軟件，它為描述性和預測性建模提供了更好的理解數(shù)據(jù)的方法。SAS Data Mining有易于使用的GUI，有自動化的數(shù)據(jù)處理工具。此外，它還包括可升級處理、自動化、強化算法、建模、數(shù)據(jù)可視化和勘探等先進工具。
4、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項目，它的可視化界面做得很好。它允許在不編程的情況下生成各種數(shù)據(jù)挖掘算法，而且可以用于異常檢測、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經(jīng)網(wǎng)絡。
5、Orange
Orange是一個基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習軟件套件，它以Python編寫。它的數(shù)據(jù)挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行，它還包含了數(shù)據(jù)分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網(wǎng)絡和熱圖的特征。
6、Rattle
Rattle是一個在統(tǒng)計語言R編寫的開源數(shù)據(jù)挖掘工具包，是免費的。它提供數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和可視化匯總，將數(shù)據(jù)轉換為便于建模的表單，從數(shù)據(jù)中構建無監(jiān)督模型和監(jiān)督模型，以圖形方式呈現(xiàn)模型性能，并對新數(shù)據(jù)集進行評分。它支持的操作系統(tǒng)有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。
7、Python
Python是一個免費且開放源代碼的語言，它的學習曲線很短，便于開發(fā)者學習和使用，往往很快就能開始構建數(shù)據(jù)集，并在幾分鐘內完成極其復雜的親和力分析。只要熟悉變量、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、條件和循環(huán)等基本編程概念，就能輕松使用Python做業(yè)務用例數(shù)據(jù)可視化。
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8、Oracle Data Mining
Oracle數(shù)據(jù)挖掘功能讓用戶能構建模型來發(fā)現(xiàn)客戶行為目標客戶和開發(fā)概要文件，它讓數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家能夠使用便捷的拖放解決方案處理數(shù)據(jù)庫內的數(shù)據(jù)， 它還可以為整個企業(yè)的自動化、調度和部署創(chuàng)建SQL和PL / SQL腳本。
9、Kaggle
Kaggle是全球最大的數(shù)據(jù)科學社區(qū)，里面有來自世界各地的統(tǒng)計人員和數(shù)據(jù)挖掘者競相制作最好的模型，相當于是數(shù)據(jù)科學競賽的平臺，基本上很多問題在其中都可以找到，感興趣的朋友可以去看看。
10、Framed Data
最后介紹的Framed Data是一個完全管理的解決方案，它在云中訓練、優(yōu)化和存儲產品的電離模型，并通過API提供預測，消除基礎架構開銷。也就是說，框架數(shù)據(jù)從企業(yè)獲取數(shù)據(jù)，并將其轉化為可行的見解和決策，這樣使得用戶很省心。
以上就是關于10款強大的數(shù)據(jù)挖掘軟件的相關介紹了，希望對大家有所幫助。
