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和记娱乐数据挖掘工具19种

  中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

  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。

  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。

  1.C4.5:是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。

  7.Adaboost:是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器。

  8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法,也是最简单的机器学习方法之一。

  9.Naive Bayes:在众多分类方法中,应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯(Naive Bayes)。

  10.Cart:分类与回归树,在分类树下面有两个关键的思想,第一个是关于递归地划分自变量空间的想法,第二个是用验证数据进行减枝。

  1.Rapid Miner Rapid Miner,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 ModelerIBM 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 MiningOracle, 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. TeradataTeradata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. KaggleKaggle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。

  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. RattleRattle代表R分析工具。 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. KNIMEKonstanz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 MahoutApache 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. PSPPPSPP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. jHepWorkjHepWork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,和记娱乐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. PentahoPentaho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. TanagraTANAGRA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。返回搜狐,查看更多