2018年值得拥有的十大大数据挖掘工具

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2018-10-09

【快译】数据肯定是无价的。

但分析数据并非易事,因为结果越准确,成本就越高。

鉴于数据急剧增长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的洞察力。 数据挖掘是指这个过程:在庞大数据集当中发现模式,将它转换成有效的信息。

该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统,从庞大数据集中提取信息,并转换成易于理解的形式。

本文介绍了广泛用于大数据行业的10种综合数据挖掘工具。 是一个数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。 它是领先的数据挖掘开源系统之一。 该程序完全用Java编程语言编写。 该程序提供了一个选项,以便用户试用大量可任意嵌套的操作符,这些操作符在XML文件中有详细说明,可由RapidMiner的图形用户界面来构建。 它是Oracle高级分析数据库的代表。 市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力,做出准确的预测。

该系统配合强大的数据算法,锁定最佳客户。 此外,它可识别异常情况和交叉销售机会,让用户能够根据需要运用不同的预测模型。 此外,它以所需的方式定制客户画像。

说到大规模项目,IBMSPSSModeler最适合。

在这个建模器中,文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。 它有助于生成数据挖掘算法,基本上不需要编程。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

是一个开源数据分析平台。 你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。 在商业智能界,KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外,数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。 此外,它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

是一种免费的开源语言,因易用性常常与R相提并论。 与R不同,Python学起来往往很容易上手,易于使用。 许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据,并进行极其复杂的亲和度分析。 只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句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。

是一个开源数据可视化、机器学习和数据挖掘工具包。

它有一个可视化编程前端,可用于探索性数据分析和交互式数据可视化。 Orange是一个基于组件的可视化编程软件包,用于数据可视化、机器学习、数据挖掘和数据分析。 Orange组件称为窗口组件,范围广泛:从简单的数据可视化、子集选择和预处理,到学习算法和预测建模的评估,不一而足。

Orange的可视化编程通过界面来进行,其中工作流程通过连接预定义或用户设计的窗口组件来创建,而高级用户可以将Orange用作Python库,以便操纵数据和更改窗口组件。

是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。 Kaggle以开设机器学习竞赛起家,但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。 Kaggle是一个平台,有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。

是一个开放的免费软件包,使用Togaware提供的R统计编程语言,为数据挖掘提供图形用户界面。

Rattle借助图形用户界面展示了R的强大功能,从而提供了丰富的数据挖掘功能。 Rattle还被用作是学习R的教学工具。

有一个名为LogCode选项卡的选项,它可以在GUI中为进行的任何活动复制R代码,代码可以复制粘贴。 Rattle可以用于统计分析或模型生成。 Rattle允许数据集划分成训练、验证和测试等部分,可以查看和编辑数据集。

怀卡托知识分析环境(Weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器学习软件。

该软件用Java编写。 它含有一系列面向数据分析和预测建模的可视化工具和算法,附带图形用户界面。 Weka支持几种标准数据挖掘任务,更具体地说是指数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

分析平台提供了最佳功能和领先引擎,让用户能够针对不同类型的数据,可以大规模利用他们选择的工具和语言。 这是通过以下几步来实现的:让分析工具贴近数据,无需移动数据,并允许用户以更高的速度和准确度对更庞大的数据集运行分析。 【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为】【编辑推荐】。