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  • 常用数据挖掘建模工具
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    2018-11-19 00:30:21

    数据挖掘是一个反复探索的过程,只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合,并在实施过程中不断地磨合,才能取得好的效果。下面简单介绍 几种常用的数据挖掘建模工具。
    (1 ) SAS Enterprise Miner
    Enterprise Mincr(EM)是SAS推出的一个集成的数据挖掘系统,允许使用和比较不 同的技术 。同时还集成了复杂的数据库管理软件 。它的运行方式是通过在一个工作空间 (workspace)中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点,然后对不同节点进行相 应的设置,最后运行整个工作流程(workflow),便可以得到相应的结果。
    (2) IBM SPSS Modeler
    IBM SPSS Modeler原名Clemen丨inc, 2009年被IBM公司收购后对产品的性能和功能 进行大幅度改进和提升。它封装最先进的统计学和数据挖掘技术来获得预测知识,并 将相应的决策方案部署到现有的业务系统和业务过程中,从而提高企业的效益。IBM SPSS Modeler拥有直观的操作界面,自动化的数据准备和成熟的预测分析模切,结合商业技术外 以快速建立预测性模型。
    (3 ) SQL Server
    Microsoft公司的 SQL Server 中集成广数挖掘约组件---Analysis Servers,借助 SQL Server的数据库管理功能,可以无缝地集成在SQL Server数据库中。在SQL Server 2008中提供了 决策树货法、聚类分析W法、Naive Bayes 法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、 线性回归算法等9种常用的数据挖掘算法。但是,预测建模的实现是基于SQL Server平台 
    的,平台移植性相对较差。
     (4 ) Python
    Python(Matrix Laboratory,矩阵实验室)是美国Mathworks公司开发的应用软件,具备强大的科学及工程计算能力,它具行以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功 能,而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。Python并不提供一个专 门的数据挖掘环境 ,但是它提供非常多的相关算法的实现函数,是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。
    (5 ) WBKA
    WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis)足一款知名度较高的开源机器学 习和数椐挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析绀件。同时, WBKA也为普通用户提供了图形化界面,称为WEKA Knowledge Flow Environment和WEKA Explorer, 可以实现预处理、分类、聚类、关联规则、文本挖掘、可视化等。
    (6) KNIME
    ICNIME (Konstanz InformalionMiner, http://www.knime.org) 是基于Java开发的,可以 扩展使用Weka中的挖掘算法。KNIME采用类似数据流(data flow)的方式来建立分析挖掘 流程。挖掘流程由一系列功能许点组成,每个节点苻输入/输出端口,用于接收数据或模型,导出结果。
    (7 ) RapidMiner
    RapidMiner 也称为 YALE ( Yet Another Learning Environment,https://rapidminer.com),提 供图形化界面,采用类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件,树上每个节点 表示不同的运算符(operator)。YALE中提供了大量的运算符,包括数据处理、变换、探索、 建模、评估等各个环节。YALE是用Java开发的,基于Weka来构迮,可以调用Weka中的 各种分析组件。RapidMiner拓展的套件Radoop,可以和Hadoop集成起来,在Hadoop集 群上运行任务。
    (8 ) TipDM
    TipDM (顶尖数据挖掘平台 ) 使用Java语言开发,能从各种数据源获取数据,建立多种 数椐挖掘模塑。 TipDM目前已集成数十种预测算法和分析技术,基本薄盖了国外主流挖掘系 统支持的算法。TipDM支持数据挖掘流程所需的主要过程:数据探索(相关性分析、主成分 分析、周期性分析);数据预处理(属性选择、特征提取、坏数据处理、空值处理);预测违 模(参数设置、交叉验证、模型训练、模型验证、模型预测)聚类分析、关联规则挖掘等一 系列功能。

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  • 数据从哪里来呢?需要挖出来。有一个很形象的比喻,煤矿、石油需要挖掘,其实数据也同样需要挖掘,今天分享几个很好用的数据挖掘工具

    目录

    什么是数据挖掘?

    数据挖掘步骤

    有哪些实用的数据挖掘工具?

    你想学习数据分析吗?


    开口闭口大数据,可是,数据从哪里来呢?需要挖出来。有一个很形象的比喻,煤矿、石油需要挖掘,其实数据也同样需要挖掘。

    什么是数据挖掘?

    通常,当有人谈论“采矿”时,它涉及到人们戴着头盔和灯,在地下挖掘自然资源。虽然想象一些人在隧道中挖掘成批的 0 和 1 可能会比较形象,但这并不能完全回答“什么是数据挖掘”。

    数据挖掘是分析大量信息和数据集、提取(或“挖掘”)有用情报以帮助企业解决问题、预测趋势、降低风险和发现新机会的过程。数据挖掘就像实际挖掘一样,因为矿工需要对大量材料进行筛选,并从中寻找有价值的资源和元素。

    数据挖掘还包括建立关系、发现模式、发现异常、查找相关性以解决问题,以及在数据挖掘过程中创建可操作的信息。统计数据也是整个数据挖掘过程的一部分。数据挖掘有时被称为数据中的知识发现或 KDD(Knowledge Discovery in Data)。

    现在,我们已经了解了什么是数据挖掘,那么我们接下来看看数据挖掘的步骤。

    数据挖掘步骤

    1、了解业务

    公司目前的情况是什么,项目的目标是什么,成功的定义是什么?

    2、了解数据

    找出解决问题所需的数据类型,然后从适当的来源收集数据。

    3、准备数据

    这个阶段包含数据整理与修复,对一些重复的数据进行删除,而丢失或者损坏的数据则进行修复。完成前面这个步骤后,再以符合业务要求的格式输出数据。

    4、为数据建模

    使用算法来确定数据模型,数据科学家创建、测试和评估模型。

    5、评估数据

    评估特定模型提供的结果能否以及如何有效地帮助实现业务目标或解决问题。

    6、部署解决方案

    将数据做成报告交给负责决策的人。

    有哪些实用的数据挖掘工具?

    挖煤采矿需要铲子,挖数据没有工具同样无法完成。那么,数据科学家们通常用什么工具挖数据?

    • 人工智能

    人工智能系统执行模仿人类智能的分析功能,例如学习、计划、解决问题和推理。

    •关联规则学习

    是一种在大型数据库中发现变量之间的有趣性关系的方法。它的目的是利用一些有趣性的量度来识别数据库中发现的强规则。基于强规则的概念,Rakesh Agrawal等人引入了关联规则以发现由超市的POS系统记录的大批交易数据中产品之间的规律性。关联规则常常应用在购物中,用于发现产品之间的关联,比如手机和保护壳通常会一起购买,买平板的人通常会买一支笔。

    • 聚类

    此过程将数据集划分为一组有意义的子类,称为集群。该过程帮助用户了解数据中的自然结构或分组。

    • 分类

    该技术将数据集中的特定项目分配给不同的目标类别或类别。它通常用于帮助企业开发准确的预测。

    • 数据清理和准备

    该技术将数据转换为适合进一步分析和处理的形式。准备工作包括识别和消除错误,修复损坏数据,清除重复数据等。

    • 数据仓库

    数据仓库包含大量业务数据,企业使用这些数据来帮助他们做出决策。数据仓储是大多数大规模数据挖掘工作的基本和必要环节。

    • 机器学习

    与前面提到的人工智能技术相关,机器学习是一种计算机编程技术,它利用统计概率为计算机提供无需人工干预或手动编程的学习能力。

    • 回归

    在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。

    • R语言是一种用于图形和统计计算的开源工具。它通过广泛的统计测试、分类和图形技术以及时间序列分析选择,为分析人员提供分析。

    • Oracle 数据挖掘 (ODM)。 该工具是 Oracle Advanced Analytics Database 的一个模块。 它可以帮助数据分析师做出预测并产生详细的见解。分析师使用 ODM 来预测客户行为、开发客户档案并识别交叉销售机会。

    你想学习数据分析吗?

    每天都会产生大量数据,因此,相应地,对专业人员使用数据挖掘等技术分析这些信息的需求也很大。Simplilearn 数据分析训练营是数据科学家职业道路上的完美数据分析认证课程。

    每个行业、每个企业每天都产生大量数据,但能够从这些繁杂的数据中找到价值,发现商业机会的人很少,因此在市场上,数据分析师、数据科学家的需求量非常大。圣普伦提供数据分析训练营,帮助职场人士晋升为优秀的数据科学家。

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    在圣普伦数据分析训练营中,您将学习统计、Python、R、Tableau、SQL 和 Power BI。完成此综合数据分析课程后,恭喜你,成为了一名专业的数据科学家!

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  • 数据挖掘常用工具

    万次阅读 2016-07-28 18:18:50
    本文的主要内容编译自Blaz ZupanJanez ...此外,对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下OSDM09这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。 开源的数据挖掘工具(O

    本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文(Open-Source Tools for Data Mining)。我仅仅选择其中的要点和大家共享,同时加入一些个人的点评意见。

    此外,对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下OSDM09这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。

    开源的数据挖掘工具(Open-Source Tools for Data Mining)
    Blaz Zupan, PhD, Janez Demsar, PhD (编译:IDMer)

    数 据挖掘软件的历史并不长,甚至连“数据挖掘”这个术语也只是在上世纪九十年代中期才正式提出,它融合了统计学、机器学习、数据可视化以及知识工程等研究领 域的内容,在数据探索和模型推断等方面已经相当成熟。和现在相比,那时的数据挖掘软件还显得很笨拙,一般只提供了命令行界面。对于众多没有计算机科学背景 的用户来说,还是太难用了。

    现在的商用数据挖掘软件已经很成熟了,也提供易用的可视化界面,集成了数据处理、建模、评估等一整套功能。尽管开源的数据挖掘工具在稳定性和成熟性上可能都无法跟商用数据挖掘软件相比(IDMer:而且开源数据挖掘工具在性能上和售后支持上也无法提供让商业用户放心的保证),但有些开源工具还是做得不错的,用户可以选择它来做一些相对不那么重要的分析挖掘工作。

    本文对开源数据挖掘工具的演进过程进行了简单回顾,并挑选了一些比较优秀的开源挖掘工具,供大家选择。

    开源数据挖掘工具的演进过程

    从 上世纪八十年代起就出现了早期的模型推断和机器学习程序,它们一般都是以命令行的方式执行(从UNIX或DOS的命令行启动),用户在命令中指定输入数据 文件名和算法相关参数。广为人知的分类树归纳算法,C4.5,就是这种程序(C4.5的源程序参见http://www.rulequest.com /Personal)。同时还出现了基于规则的学习算法,例如AQ和CN2。这些程序大多被用在医疗领域,比如癌症的诊断和预测。
    这些程序一般并不包括数据抽样等处理功能,用户通常是使用一些脚本语言(例如Perl)来做这些事情。同时,一些研究团体还开发了程序库(用于支持数据格式共享、建模评估和报表功能),例如MLC++,就是用C++编写的机器学习程序库。

    命 令行界面让用户很难对数据进行交互式分析,而且文本格式的输出也不够直观。数据挖掘工具接下来的发展,就是内置数据可视化并强化交互功能。在上世纪九十年 代中期,Silicon Graphics就收购了MLC++,并将其开发成为MineSet。MineSet几乎可以称为当时最全面的数据挖掘平台。Clementine也是当 时非常流行的商用数据挖掘软件,在界面易用性上非常突出。

    现在的开源数据挖掘软件,大多采用可视化编程的设计思路(就是用图形化的方法,来建立整个挖掘流程)。之所以这么做,是因为它能足够灵活和易用,更适合缺乏计算机科学知识的用户。

    在分析软件中,灵活性和可扩展性是非常重要的,它允许你可以开发和扩展新的挖掘算法。在这个方面,Weka(它 几乎是开源数据挖掘软件的代表)就提供了文档全面的Java函数和类库,非常适合扩展。当然,您首先需要充分了解Weka的架构,并掌握Java编程技 术。另一个很有名的开源软件,R,则采用了相对不同的思路。R提供了丰富的统计分析和数据挖掘功能,它的内核是用C来实现的。但如果你想用R开发新的挖掘 算法,那么你并不需要用C语言来开发,而是使用R软件自有的脚本语言来开发。采用脚本语言的好处在于速度(这里指的是开发新算法的时间会缩短,因为脚本语 言相对来说更高级更简单)、灵活(可以直接通过脚本调用挖掘软件中复杂的功能函数)、可扩展性(可以通过接口来调用其它数据挖掘软件的功能)。当然,图形 化的界面更容易使用,但使用脚本语言来开发新算法则可以满足一些特定分析需求。

    开源数据挖掘工具箱-期望的功能

    • 提供一组基本的统计工具,用于对数据进行常规探索;
    • 多种数据可视化技术,例如histograms, scatterplots, distribution charts, parallel coordinate visualizations, mosaic and sieve diagrams等等;
    • 标准的数据处理组件,包括querying from databases, case selection, feature ranking and subset selection, and feature discretization等等;
    • 无 指导的数据分析技术,比如principal component analysis, various clustering techniques, inference of association rules, and subgroup mining techniques等等;
    • 有指导的数据分析技术,比如classification rules and trees, support vector machines, naive Bayesian classifiers, discriminant analysis等等;
    • 模型评估和评分工具,包括对结果的图形化展示(比如ROC曲线和lift图);
    • 推断模型的可视化功能(例如用树状结构来显示训练好的决策树,用气泡图来显示聚类,用网络图来显示关联等等);
    • 提供探索型数据分析环境
    • 可以把模型保存为标准格式(例如PMML),以便进行共享和移植
    • 提供报表功能,可以生成分析报告,并允许保存用户的备注或说明

    几款优秀的开源数据挖掘工具

    本 文只对几种流行的开源数据挖掘平台进行了检视,比如Weka和R等。如果您想找寻更多的开源数据挖掘软件,可以到KDnuggets和Open Directory上查看。为了评测这些软件,我们用了UCI Machine Learning Repository上的心脏病诊断数据集。

    R 

    用 于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具,为了保证性能,其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用,它提供了一种脚本语 言,即R语言。R语言和贝尔实验室开发的S语言类似。R支持一系列分析技术,包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。在CRAN上可以找到众多开源的扩展包。
    R软件的首选界面是命令行界面,通过编写脚本来调用分析功能。如果缺乏编程技能,也可使用图形界面,比如使用R Commander(http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/)或Rattle(http://rattle.togaware.com)。

    开源的数据挖掘工具

    Tanagra

    使用图形界面的数据挖掘软件,采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力,但它的强项是统计分析,提供了众多的有参和无参检验方法。同时它的特征选取方法也很多。

    开源的数据挖掘工具

    Weka

    可 能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。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。在Weka论坛 (http://weka.sourceforge.net/wiki/index.php/Related_Projects) 可以找到很多扩展包,比如文本挖掘、可视化、网格计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。

    开源的数据挖掘工具

    开源的数据挖掘工具
    开源的数据挖掘工具
    RapidMiner

    YALE (Yet Another Learning Environment) 提供了图形化界面,采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件,树上每个节点表示不同的运算符(operator)。YALE中提供 了大量的运算符,包括数据处理、变换、探索、建模、评估等各个环节。YALE是用Java开发的,基于Weka来构建,也就是说它可以调用Weka中的各 种分析组件。

    开源的数据挖掘工具

    KNIME

    KNIME (Konstanz InformationMiner)是基于Eclipse开发环境来精心开发的数据挖掘工具。无需安装,方便使用(大家喜欢的绿色版)。和YALE一 样,KNIME也是用Java开发的,可以扩展使用Weka中的挖掘算法。和YALE不同点的是,KNIME采用的是类似数据流(data flow)的方式来建立分析挖掘流程(这个我喜欢,和SAS EMSPSS Clementine等 商用数据挖掘软件的操作方式类似)。挖掘流程由一系列功能节点(node)组成,每个节点有输入/输出端口(port),用于接收数据或模型、导出结果。 (感觉KNIME比Weka的KnowledgeFlow更好用,连接节点时很方便,直接用鼠标拖拽连接端口即可。而Weka中则需要在节点上按鼠标右 键,再选择后续节点,比较麻烦,刚开始使用时找了半天才知道怎么连)
    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。

    开源的数据挖掘工具

    开源的数据挖掘工具

    Orange

    类 似KNIME和Weka KnowledgeFlow的数据挖掘工具,它的图形环境称为Orange画布(OrangeCanvas),用户可以在画布上放置分析控件 (widget),然后把控件连接起来即可组成挖掘流程。这里的控件和KNIME中的节点是类似的概念。每个控件执行特定的功能,但与KNIME中的节点 不同,KNIME节点的输入输出分为两种类型(模型和数据),而Orange的控件间可以传递多种不同的信号,比如learners, classifiers, evaluation results, distance matrices, dendrograms等等。Orange的控件不象KNIME的节点分得那么细,也就是说要完成同样的分析挖掘任务,在Orange里使用的控件数量可 以比KNIME中的节点数少一些。Orange的好处是使用更简单一些,但缺点是控制能力要比KNIME弱。
    除了界面友好易于使用的优点,Orange的强项在于提供了大量可视化方法,可以对数据和模型进行多种图形化展示,并能智能搜索合适的可视化形式,支持对数据的交互式探索。
    Orange的弱项在于传统统计分析能力不强,不支持统计检验,报表能力也有限。Orange的底层核心也是采用C++编写,同时允许用户使用Python脚本语言来进行扩展开发(参见http://www.scipy.org)。

     开源的数据挖掘工具

    开源的数据挖掘工具
    GGobi

    数据可视化是数据挖掘的重要组成部分, GGobi就是用于交互式可视化的开源软件,它使用brushing的方法。GGobi可以用作R软件的插件,或者通过Perl、Python等脚本语言来调用。

    开源的数据挖掘工具


    Mahout 

    是 由 Apache Lucene(开源搜索)社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的,他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目,在其中实现一些常见的用于集群和分类 的机器学习算法。该社区最初基于 Ng et al. 的文章 “Map-Reduce for Machine Learning on Multicore”(见 参考资料),但此后在发展中又并入了更多广泛的机器学习方法。

    Mahout 支持一些集群算法实现(都是使用 Map-Reduce 编写的),它们都有一组各自的目标和标准:
    Canopy:一种快速集群算法,通常用于为其他集群算法创建初始种子。
    k-Means(以及 模糊 k-Means):根据项目与之前迭代的质心(或中心)之间的距离将项目添加到 k 集群中。
    Mean-Shift:无需任何关于集群数量的推理 知识的算法,它可以生成任意形状的集群。
    Dirichlet:借助基于多种概率模型的集群,它不需要提前执行特定的集群视图。

    PyMining

    这是一个能够根据源数据(比如说用csv格式表示的矩阵,或者中文文档)使用多种多样的算法去得到结果的一个平台。
    算法能够通过xml配置文件去一个一个的运行,比如在开始的时候,我们可以先运行一下主成分分析算法去做特种选择,然后我们再运行随机森林算法来做分类。
    目前算法主要是针对那些单机能够完成的任务,该架构良好的扩展性能够让你在很短的时间内完成自己想要的算法,并且用于工程之中(相信我,肯定比Weka更快更好)。该项目的另一个特色是能够很好的支持中文文本的分类、聚类等操作。
    开源中文文本数据挖掘平台 Ver 0.1发布,开源项目详细介绍 支持中文文本的数据挖掘平台开源项目PyMining发布

    结论
    以 上介绍的几款软件都是优秀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。对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件,对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同(Java、R、C++、Python等)来选择相应的软件。以上这几 款软件(除了GGobi)基本上都提供了我们期望的大部分功能。
    我尝试了以上这几种开源软件,Weka很有名但用起来并不方便,界面也简单了 点;RapidMiner现在流行的势头在上升,但它的操作方式和商用软件差别较大,不支持分析流程图的方式,当包含的运算符比较多的时候就不容易查看 了;KNIME和Orange看起来都不错,Orange界面看上去很清爽,但我发现它不支持中文。我的推荐是KNIME,同时安装Weka和R扩展包。

    我的点评纯属个人意见,欢迎大家批评交流。在我的实际工作中使用开源挖掘工具并不多,大部分时候都是在使用SAS Enterprise Miner。

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    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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  • 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
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  • 数据仓库及数据挖掘

    千次阅读 2022-03-25 00:05:51
    一、数据仓库概述 二、数据仓库的建设 三、数据仓库的分类 四、数据仓库的设计方法 五、数据挖掘 1、概述 2、常用技术与方法 3、应用
  • 空间数据挖掘常用方法

    万次阅读 2014-12-10 21:55:45
    问题1:空间数据挖掘有哪些常用方法,举例说明一种方法的原理及应用. 答:空间数据挖掘常用方法有:统计法,聚类方法,关联规则发掘方法,Rough集方法,神经网络方法,云理论,证据理论,模糊集理论,遗传算法...
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  • 数据挖掘与建模流程

    千次阅读 2022-03-04 18:24:07
    今天给大家分享一下关于数据挖掘建模的流程,这是小编在书里看到的,分享给大家,这样以后做事有头有尾,有据可循,包括定义目标、数据采集及取样、数据探索、数据预处理、建立数学模型、模型评价。
  • 数据分析的常用工具有哪些

    千次阅读 2020-09-26 00:21:29
    下面整理了一些大数据分析能用到的工具,助力大家更好的应用大数据技术。 一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是...
  • 银行数据挖掘应用

    千次阅读 2022-02-03 17:13:44
    银行业在发展的过程中应使用大数据获取具有价值的信息,并将这些信息通过建立模型回归分析等方法进行分析,从中获取数据之间的关联与客户对银行产品的使用情况,通过各种信息的明确,为银行技术开发人员提供产品...
  • 数据挖掘常用的数据清洗方法

    万次阅读 多人点赞 2016-06-29 14:08:09
    对于数据挖掘来说,80%的工作都花在数据准备上面,而数据准备,80%的时间又花在数据清洗上,而数据清洗的工作,80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据,对后续挖掘的分析工作会带来重大影响。

空空如也

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常用数据挖掘工具和方法