常用的数据挖掘工具有哪些

在数据挖掘过程中,有大量的软件工具可供使用,借助这些工具我们才能做出较为准确的决策,为我们的业务获取更多收益。常用的数据挖掘工具有:SPSS Modeler、Rapid Miner、Weka、Python、SAS Data Mining、R、Orange、Knime、Nltk等。

SPSS Modeler 是一个预测性分析平台,能够帮助我们快速精确地预测模型,它提供了各种高级算法和分析技术,例如文本分析,实体分析、决策管理与优化等。

Rapid Miner 是世界领先的数据挖掘解决方案,通过在图像化界面拖拽建模,轻松实现数据准备、机器学习和预测模型部署,无需编程,简单易用。它还自带一些扩展包,可以用来搭建推荐系统和评论挖掘系统。

Weka 是一款较为复杂的数据挖掘工具,支持多种标准数据挖掘任务,它汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具,以便用户能够快速灵活地将已有的处理方法应用于新的数据集。

Python 是目前最流行的免费且开放源代码的语言,有丰富的Python包支持数据挖掘功能。

SAS Data Mining 属于商业数据挖掘软件,它包含了可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等高端工具。用户不需要写任何代码,它提供从数据处理、集群到最终环节的自动化工具,帮助用户得出最佳结果做出正确决策。

R语言 是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件,在统计分析方面功能强大。

Orange 是一个开源数据挖掘和机器学习工具,具有界面友好、易于使用的优点,其强项在于提供了大量可视化方法,支持对数据的交互式探索。此外,它还具备数据预处理、数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。

Knime 是一款拥有数据提取、集成,处理,分析、转换以及加载所需的所有数据挖掘工具。它可以帮助用户轻松连接节点,进行数据处理。它结合了数据挖掘和机器学习的各种组件,对商业情报和财务数据分析非常有帮助。

Nltk 最一款适用于语言处理任务的工具,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。

     

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