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  • 常用数据挖掘工具简介

    千次阅读 2013-12-16 18:48:22
    Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好行为的方法。...市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分: a、通用型工具;  b、综合

    转自: http://www.itongji.cn/article/062522R2013.html


    Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南,本篇介绍数据挖掘常用工具。

    市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分:

    a、通用型工具;
           b、综合/DSS/OLAP数据挖掘工具;
           c、快速发展的面向特定应用的工具。

    通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统,SGI 公司开发的MineSet 系统,加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘,挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。

    综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。

    面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展,在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面,其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option&Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。

    下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具:

    1. QUEST

    QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统,目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点:

    (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。
      (2)各种开采算法具有近似线性(O(n))计算复杂度,可适用于任意大小的数据库。
      (3)算法具有找全性,即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。
      (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。

    2. MineSet

    MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点:

    (1)MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示,用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map Visualize、Tree Visualize、Record Viewer、Statistics Visualize、Cluster Visualizer,其中Record Viewer 是二维表,Statistics Visualize 是二维统计图,其余都是三维图形,用户可以任意放大、旋转、移动图形,从不同的角度观看。
      (2)提供多种数据挖掘模式。包括分类器、回归模式、关联规则、聚类归、判断列重要度。
      (3)支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase 的表读取数据,也可以通过SQL 命令执行查询。
      (4)多种数据转换功能。在进行挖掘前,MineSet 可以去除不必要的数据项,统计、集合、分组数据,转换数据类型,构造表达式由已有数据项生成新的数据项,对数据采样等。
      (5)操作简单。
      (6)支持国际字符。
      (7)可以直接发布到Web。

    3. DBMiner

    DBMiner 是加拿大Simon Fraser 大学开发的一个多任务数据挖掘系统,它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起,以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner 系统具有如下特色:

    (1)能完成多种知识的发现:泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。
      (2)综合了多种数据开采技术:面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。
      (3)提出了一种交互式的类SQL 语言——数据开采查询语言DMQL。
      (4)能与关系数据库平滑集成。
      (5)实现了基于客户/ 服务器体系结构的Unix 和PC(Windows/NT)版本的系统。

    4、IBM Intelligent Miner

    IBM公司以它在美国及世界各地的研究实验室发展数年的资料探勘解决方案,发展出了一系列包括在人工智能、机制学习、语言分析及知识发掘上的应用和基本研究的精密软件。IBM的Intelligent Miner在资料探勘工具的领导地位上是极具竞争力的,因为它提供了以下的好处: 包含了最广泛的资料探勘技术及算法 ,可容纳相当大的资料量的能力且有强大的计算能力;事实上,这套产品在IBM SP的大量平行硬件系统上执行效率最好,这套产品也可以在IBM或非IBM平台上执行 丰富的APIs可用来发展自定的资料探勘应用软件; 所有资料探勘引擎和资料操作函式可以透过C 函式库来存取 Intelligent Miner支持classification、prediction、association rules generation、clustering、sequential pattern detection和time series analysis算法,Intelligent Miner藉由利用精密的资料可视化技术及强大的Java-based使用者接口来增加它的可用性(目标大多锁定在有经验的使用者),Intelligent Miner支持DB2关系型数据库管理系统,并整合大量精密的资料操作函式结论整体而言,Intelligent Miner(for Data)是市场上最大容量及功能强大的工具,在顾客评定报告中它的整体效能是最好的,有所算法的效能甚至比其它应用不同的应用软件还要好,IBM将它定位在企业资料探勘解决方案的先锋。 
      5、SAS Enterprise Miner

    SAS Enterprise Miner在资料探勘工具市场是非常杰出的工具,它运用了SAS统计模块的力量和影响力,且它增加了一系列的资料探勘算法,SAS使用它的取样、探测、修改、模式、评价(SEMMA)方法提供可以支持广泛的模式,包含合并、丛集、决策树、类神精网络、和统计回归 SASEnterpriseMiner适用于初学者及专业使用者,它的GUI接口是以资料流为导向,且它容易了解及使用,它允计分析师藉由使用连结连接资料节点及程序节点的方式建构一视觉数据流程图,除此之外,接口还允许程序码直接嵌入资料流因为支持多重模式。
    Enterprise Miner允许使用者比较models和利用评估节点所选择之最适模式,除此之外,Enterprise Miner提供产生评定模式之评定节点能够存取任何SAS应用软件结论SAS利用它在统计分析软件上的专业来发展全功能、易于使用、可靠且可管理的系统,有大范围的模式选项和算法、设计良好的使用者接口、利用已存在的资料储存能力,和在统计分析上相当大的市场占有率(允许公司取得SAS新增的组件比增加一套新的工作来得好多了),对SAS来说,它在资料探勘市场上终究还是领导者整体而言,这个工具适用于企业在资料探勘的发展及整个CRM的决策支持应用.
      6、Oracle Darwin

    Darwin常被认为是最早资料探勘工具之一,可见它的知名度,最近,Oracle从Thinking Machines公司取得Darwin来加强它的产品系列?S别是CRM方面,资料探勘可以扮演一个重要的角色,以下将讨论由Thinking Machines公司发展和行销的Darwin之特色(Oracle也许决定改变任何组件及工具架构) Darwin资料探勘工具组是一个复杂的产品,包含了三个资料探勘工具:neural networks、decision tree、和K-nearest neighbor,Darwin neural network tool (Darwin-Net)提供广泛的model建立工具组,它可以处理明确和连续预测因素和目标变量且可以用于分类、预测及预测问题决策树工具(DarwinTree)使用CART算法,且可以用于以明确和连续变量来分类问题解决,K-nearest neighbor工具(DarwinMatch)可用于以明确相依变量,和明确且连续预测变量来分类问题解决虽然每个组件工具有一些缺点,Darwin包含了模式评价的完全功能组,它可对所有模式型态产生summary statistics、confusion matrices、lift tablesDarwin提供初学者及专家相当好的使用者接口,虽然接口显得较适合专业使用者从一个大量并行计算机的第一制造者可知,Darwin在处理效能及范围有强大的优势,它的算法对并行计算是最适合的,且有足够的弹性执行平行及循序架构,Oracle当然不会忽视这种能力,且它定位在帮助Oracle成为可以包含到一个大型的全球企业的数据库及应用产品的首要厂商主要使用的算法为neural network、decision tree、和K-nearest neighborneural network-training algorithms包含back propagation,steepest descent,modified Newton等方法decision tree使用CART algorithms可选择所需的子树数目自动的修改决策树K-nearest neighbor algorithm是memory-based reasoning(MBR)技术,它可依训练组中K最接近的匹配记录来预测相依变量值结论Darwin的优点是支持多重算法(计画加入基因算法及人工智能逻辑)它可在多种主从式架构上执行,服务器端可以是单处理器、同步多处理器或大量平行处理器,在多处理器服务器上,Darwin可以取得硬件及大范围能力的优势,Darwin证明了强大的效能及大范围的能力,整体而言,Darwin定位在中、大范围的执行.

    7、Clementine(SPSS)

    Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具,此工具结合了多种图形使用者接口的分析技术,包含neural networks、association rules、及rule-induction techniques,这些工具提供容易使用的可视化程序环境来执行这些分析功能。Clementine使用图形象征的方法,就是透过托拉鼠标和连接屏幕上的功能节点,这些节点提供了data access、data manipulation、data visualization、machine learning以及model analysis,模式的组成是从一个pallet中选取合适之节点,并放置在屏幕上再连接各节点Clementine有强大的资料存取能力包含flat file及关系型数据库(经由ODBC),Clementine也可让modeling的结果持续的写回一ODBC的DBMS输入资料的操作包含配对合并及衍生新字段的能力,Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析. 
      8、Thought and Scenario(Cognos)

    Cognos介绍两个资料探勘工具的组合:4Thought和Scenario来巩固它在OLAP市场的位置,这些工具藉由利用neural networks和CHAID技术提供资料探勘能力,一般而言,Cognos所有平台和特殊用途的窗口环境都支持这些工具,这两个工具都需要电子表格、数据库和ASCII文字文件作为资料来源 4Thought可以处理在寻求价格最佳化、需求预测及效能预测及衡量等各种商业问题,4Thought使用multilayer perceptron OLAP、neural network技术,适用于分析问题,处理non-linear forms、noisy datal及small data sets,4Thought提供了两个主要的分析:time series analysis及customer profiling,time series analysis寻找周期性的行为趋势,而customer profiling处理人口统计资料,例如,预测一顾客是否会购买一特定的产品Scenario是设计用来分类及结合问题;它可以找出一资料组中变量间的关系,Scenario使用Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID),且可以产生多种对预测变量划分的方法,Scenario提供不同的分析策略、自动取样及决策树的产生,然而,Scenario并不是用来处理分类的目标变量,Scenario在资料探测及可视化是十分强大的Scenario及4Thought的共同优点是他们广泛且直觉的使用者接口,他们的目标锁定在初学者,它使用绘图表示univariable analysis或decision tree metaphor,且提供一良好的视觉表达方式来表现在区域间的资料变量,趋势分析及相关因素,Scenario有一template可分析从竞争及每季获利信息Cognos表示它将以它的PowerPlay(OLAP)及Impromptu(reporting)应用软件整合4Thought及Scenario.

    9、Database Mining Workstation(HNC)

    HNC是最成功的资料探勘公司之一,它的Database Mining Workstation(DMW)是一种广为接受的信用卡诈骗分析应用的neural network tool,DMW由Windows-based software applications和custom processing board所组成,其它HNC产品包含Falcon和ProfitMax在财务服务及HNC打算要在通讯业中扩张的Advanced Telecommunications Abuse Control System (ATACS)诈骗侦测解决方案之应用 DMW neural network支持back propagation neural network且可以自动及手动的模式来作业,它的模式可以使用广泛的统计和计算预测变量和对一相依变量的敏感度之相关性的功能来解释DMW提供大量的使用者定义选项允许在算法修改、资料准备、和操作函式上有很大的弹性,DMW有效的处理明确且连续的变量,并且可以用于预测、分类、及预测问题,DMW提供初学者及有经验使用者包含进阶调整选项及描述能力之接口,DMW也提供可用于直销活动的商业templateDMW在产生精确及有效预测模式上是十分优异的,它的处理效能及范围足以支持主要的信用卡处理需求结论DMW是强大、成熟的产品,且市场接受度非常好,它的诈骗侦测/分类应用可用于实时分析信用卡交易,这是它在范围及效能上最好的证明.

    10、Decision Series(NeoVista)

    NeoVista解决方案的Decision Series是广泛使用的资料探勘工作,这间公司是由大量平行硬件厂商MasPar公司所发展出来的,类似于Darwin,这就具有了强大的理解及可调整范围之执行方式,高效能资料探勘解决方案 Decision Series是一提供整合可描述及预测分析算法的data mining及knowledge environment,算法在执行由使用者自定的各种控件是非常有效率的,分析能力包含clustering、association rules,neural networks、及decision tree,Decision Series以资料存取及资料转换引擎完全的整合这些算法,因为公司的背景,它可以在公司所宣称达到近线性范围能力的SMP系统中高度的调整并行操作,工具的范围能力可在零售业的存货管理中的调度得到证明,Decision Series可用于每周零售商分析销售点资料,资料可表示大约70GB从使用能力的观点来看,Decision Series定位在有经验的老手所使用的工具,NeoVista发展易于使用的GUI接口,且提供专家顾问服务(称之为Knowledge Discovery Engineers,或KDE),它们常working on-site部分的prototype或pilot project工具的软件架构是由几个组件和以对象导向设计所组成的,资料探勘引擎建立在资料存取及资料转换层的顶端,也提供了另一引擎称为DecisionAccess,资料探勘引擎继承DecisionAccess特性且因此可以容易的连结在一起结论Decision Series是一强大的产品,它在架构及资料探勘算法上是十分优异的,且可以调整范围和采取平行硬件架构的优点,在使用者评估上,它在确定的问题类别时,在范围能力、预测精确及处理时间上执行得非常好,整体而言,Decision Series定位于大范围分析的执行.

    11、KnowledgeSEEKER and Knowledge Studio(Angoss)

    Angoss Software所开发的KnowledgeSEEKER(KS)是一套决策树资料探勘工具,它使用CART及CHAID为决策树的算法用以找出资料组中预测因素和相依变量间的关系,就其本身而论,KS可以明确且连续的相依变量用来分类问题这套工具的主要定位在于资料探测能力,它的使用者接口提供决策树模式的图形表示,使用者可以选择每一个分枝及指定预测变量群,在自动方式下,所有产生的分枝也是可用的,KS提供专业使用者大量的调整能力,包含修改算法或限制树的成长,KS包含它的统计推论引擎的AIP可以用C产生模式和汇入它们的结果到外部应用程序结论KnowledgeSEEKER是在目标行销上可调整顾客范围大小之一套成熟的软件,在顾客的评比中,它的效能和精确度都是适当的为了维持产品的气势,Angoss在1998年5月扩充KnowledgeSEEKER成大型分析架构,称为Knowledge Studio,它整合了各厂商的资料探勘组件成为共同的环境,藉由提供决策树、类神精网络、网页接口及Java的可移植性,Angoss计画将Knowledge Studio定位成资料仓储发展的关键组件,Knowledge Studio也利用Windows的兴起,推出了SDK,SDK使用ActiveX技术帮助其将产品嵌入垂直应用软件,Angoss已经和数家厂商发展高度的合作,包含Cognos、MCI/SHL、AT&T及Tandem.

    12、Model 1 and Pattern Recognition Workbench(Unica)

    最近在资料探勘市场的调查,Unica估计在IBM及Information Discovery之后有大约9%的市场占有率,这显示出Unica已整合了Model 1(原来是Group 1)和它自己的Pattern Recognition Workbench(PRW) · PRW是一般的资料探勘工具,因此Model 1对Unica而言是垂直应用软件,而且它在公司中似乎是成长的产品线,Model 1是高度自动化的资料探勘工具,它支持大量的目标行销分析能力 · Model 1工具包含Response Modeler module、customer Segmenter module、Cross-Seller module、及Customer Valuator module: · Response Modeler识别最可能对广告活动响应的顾客 · Customer Segmenter module将顾客区隔为相似地理及购买行为的族群 · Cross-Seller module将最可能购买产品之顾客配对 · Customer Valuator module识别潜在高价值的顾客 虽然PRW及Model 1提供了大量精密的资料探勘技术,包含K nearest neighbor、K means、nearest cluster、radial-basis function(RBF)、供pattern recognition用的Gaussian 算法、neural networks、genetic algorithms、regression及Recency Frequency Monetary algorithms(RFM),这些工具被设计让非技术型的使用者也可以使用,从使用者的观点来看,PRW和Model 1提供了很多的辅助精灵引导使用者完成最后的模式,Unica的工具可以自动的搜寻各种算法及参数设定以选出最佳的模式,当模式被建立及评价之后,会自动的建立一Visual lift chart让使用者可容易的识别可精确预测及良好效能模式的分类这两样工具都提供了可允许使用者可以回顾模式在各阶段细节的丰富报表能力,报表将模式分类且提供模式和输入资料摘要统计,大量的使用精灵、行销样板、使得Model 1特别适合初学者,然而,专业使用者有足够的能力处理许多工具算法的参数整体而言,这两项工具定位在可大量的增加行销应用的自动资料探勘工具为了增加市场应用及占有率,Unica已经建立一资料探勘顾问组织,它希望能为它的收益带来显著的增加结论Unica的Model 1和Pattern Recognition Workbench(PRW)代表特别适用于行销应用的产品,这两项工具都提供了优异的使用方式及精确的预测.。


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  • 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,...免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如KnimeOrange,到各种用Java、c++编写的库,最常见的是P...

    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免费软件工具:

    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. 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。

    6. 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。

    3个步骤的工作 :

    上传预测问题

    提交

    评估和交流

    7. Weka

    WEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。 它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种关系。您可以应用多种分类器来深入了解数据。

    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。

    13. Apache Mahout

    Apache Mahout是Apache软件基金会(Apache Software Foundation)的一个项目,用于生成主要集中在协作过滤、聚类和分类领域的分布式或其他可伸缩机器学习算法的免费实现。

    Apache Mahout主要支持三种用例:建议挖掘采取用户行为,并尝试查找用户可能喜欢的项目。 集群需要 文本文档,并将它们分组为局部相关的文档。 分类从现有的分类文档中学习到特定类别的文档是什么样子,并能够将未标记的文档分配给(希望)正确的类别。

    14. PSPP

    PSPP是对采样数据进行统计分析的程序。 它有一个图形用户界面和传统的命令行界面。 它用C语言编写,使用GNU科学图书馆的数学例程,并绘制UTILS来生成图表。 它是专有程序SPSS(来自IBM)的免费替代品,可以自信地预测接下来会发生什么,以便您可以做出更明智的决策,解决问题并改进结果。

    15. jHepWork

    jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架,它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境,并创建一个与商业程序相竞争的工具。

    JHepWork显示数据集的交互式2D和3D图,以便更好地分析。 Java中实现了数字科学库和数学函数。 jHepWork基于高级编程语言Jython,但Java编码也可用于调用jHepWork数值库和图形库。

    16. R programming Language

    为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的,并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上,有数以千计的库可以集成到R环境中,使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境,用于统计计算和图形。

    在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来,易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。

    17. Pentaho

    Pentaho为数据集成,业务分析和大数据提供了一个全面的平台。 有了这个商业工具,你可以轻松地融合任何来源的数据。 深入了解您的业务数据,为未来做出更准确的信息驱动决策。

    18. Tanagra

    TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析,统计学习,机器学习和数据库领域的工具。Tanagra包含一些监督学习,但也包括其他范例,如聚类,因子分析,参数和非参数统计,关联规则,特征选择和构建算法。

    19. NLTK

    自然语言工具包,是一套用于Python语言的符号和统计自然语言处理(NLP)的库和程序。 它提供了一个语言处理工具库,包括数据挖掘,机器学习,数据报废,情感分析和其他各种语言处理任务。 构建python程序来处理人类语言数据。

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  • 12款常用数据挖掘工具推荐

    千次阅读 2019-09-06 12:16:56
    因此,拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。下面为大家介绍12款常用数据挖掘工具常用数据挖掘工具 R R是一套完整的数据处理、计算制图软件系统。其功能包括:数据存储处理系统;数组...

    数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。数据在当今世界中就意味着金钱,但是因为大多数数据都是非结构化的。因此,拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。下面为大家介绍12款常用的数据挖掘工具。

    常用的数据挖掘工具

    1. R
    R语言软件
    R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。

    2. Oracle数据挖掘(ODM)
    Oracle数据挖掘(ODM
    Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。 Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的,挖掘模型是第一类数据库对象。Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。

    3. Tableau
    Tableau
    Tableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化(称为仪表板)来实现数据的洞察与分析。这个过程只需要几秒或几分钟,并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。

    4. Scrapy

    Scrapy
    Scrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

    5、Weka
    Weka
    Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

    Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,Weka也为普通用户提供了图形化界面,称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。和R相比,Weka在统计分析方面较弱,但在机器学习方面要强得多。

    6、八爪鱼采集器
    八爪鱼采集器
    八爪鱼是一款通用网页数据采集器,使用简单,完全可视化操作;功能强大,任何网站均可采集,数据可导出为多种格式。

    7、RapidMiner
    RapidMiner
    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。

    8、KNIME
    KNIME
    KNIME是一个基于Eclipse平台开发,模块化的数据挖掘系统。它能够让用户可视化创建数据流(也就常说的pipeline),选择性的执行部分或所有分解步骤,然后通过数据和模型上的交互式视图研究执行后的结果。
    KNIME中每个节点都带有交通信号灯,用于指示该节点的状态(未连接、未配置、缺乏输入数据时为红灯;准备执行为黄灯;执行完毕后为绿灯)。在KNIME中有个特色功能——HiLite,允许用户在节点结果中标记感兴趣的记录,并进一步展开后续探索。

    9、Orange
    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。

    10、IBM SPSS Modeler
    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。

    11、Pentaho
    Pentaho
    Pentaho为数据集成、业务分析以及大数据处理提供一个全面的平台。使用这种商业工具,你可以轻松地混合各种来源的数据,通过对业务数据进行分析可以为未来的决策提供正确的信息引导。

    Pentaho整合了多个开源项目,目标是和商业BI相抗衡。它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案,侧重于大 中型企业应用。它允许商业分析人员或开发人员创建报表,仪表盘,分析模型,商业规则和BI流程。

    12、NLTK

    NLTK适用于语言处理任务,因为它可以提供一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。而您需要做的只是安装NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。

    以上介绍的几款软件都是非常好的开源数据挖掘软件,各有所长,同时也各有缺点。读者可以结合自己的需求来进行选择,或者组合使用多个软件。

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  • 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...免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如KnimeOrange,到各种用Java、c++编写的库,最...

    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免费软件工具

    数据挖掘工具

    1.Rapid Miner

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    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

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    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

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    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

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    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. Framed Data

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    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。

    6. Kaggle

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    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。

    3个步骤的工作 :

    上传预测问题

    提交

    评估和交流

    7. Weka

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    WEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。 它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种关系。您可以应用多种分类器来深入了解数据。

    8. Rattle

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    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

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    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

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    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

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    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。

    13. Apache Mahout

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    Apache Mahout是Apache软件基金会(Apache Software Foundation)的一个项目,用于生成主要集中在协作过滤、聚类和分类领域的分布式或其他可伸缩机器学习算法的免费实现。

    Apache Mahout主要支持三种用例:建议挖掘采取用户行为,并尝试查找用户可能喜欢的项目。 集群需要 文本文档,并将它们分组为局部相关的文档。 分类从现有的分类文档中学习到特定类别的文档是什么样子,并能够将未标记的文档分配给(希望)正确的类别。

    14. PSPP

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    PSPP是对采样数据进行统计分析的程序。 它有一个图形用户界面和传统的命令行界面。 它用C语言编写,使用GNU科学图书馆的数学例程,并绘制UTILS来生成图表。 它是专有程序SPSS(来自IBM)的免费替代品,可以自信地预测接下来会发生什么,以便您可以做出更明智的决策,解决问题并改进结果。

    15. jHepWork

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    jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架,它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境,并创建一个与商业程序相竞争的工具。

    JHepWork显示数据集的交互式2D和3D图,以便更好地分析。 Java中实现了数字科学库和数学函数。 jHepWork基于高级编程语言Jython,但Java编码也可用于调用jHepWork数值库和图形库。

    16. R programming Language

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    为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的,并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上,有数以千计的库可以集成到R环境中,使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境,用于统计计算和图形。

    在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来,易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。

    17. Pentaho

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    Pentaho为数据集成,业务分析和大数据提供了一个全面的平台。 有了这个商业工具,你可以轻松地融合任何来源的数据。 深入了解您的业务数据,为未来做出更准确的信息驱动决策。

    18. Tanagra

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    TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析,统计学习,机器学习和数据库领域的工具。 Tanagra包含一些监督学习,但也包括其他范例,如聚类,因子分析,参数和非参数统计,关联规则,特征选择和构建算法。

    19. NLTK

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    自然语言工具包,是一套用于Python语言的符号和统计自然语言处理(NLP)的库和程序。 它提供了一个语言处理工具库,包括数据挖掘,机器学习,数据报废,情感分析和其他各种语言处理任务。 构建python程序来处理人类语言数据。

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空空如也

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常用数据挖掘工具和方法