數據挖掘常用的工具有哪些

A. 常用的數據挖掘工具有哪些

有很多啊，SAS,SPSS climentine,wake,R，statistica，等統計軟體都可以的。

B. 數據分析 數據挖掘 工具有哪些

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

C. 常用的數據分析工具有哪些

億信華辰—一站式數據分析平台（ABI）
億信華辰的一站式數據分析平台（ABI）是一款全能型產品，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。採用輕量級SOA架構設計、B/S模式，各模塊間無縫集成。使用了新一代的3D引擎技術，大屏展示炫酷。支持廣泛的數據源接入。數據整合模塊支持可視化的定義ETL過程，完成對數據的清洗、裝換、處理。數據集模塊支持資料庫、文件、介面等多方式的數據建模。數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。

神策數據—神策分析
神策分析的產品有完整的使用文檔，每個模塊都有詳細的使用說明以及示例，降低了用戶的學習成本。而且支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建專屬的數據倉庫。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、數據管理等功能，未來預計會增加用戶分群、用戶人群分析、推送和異常維度組合挖掘等，工具需要付費使用。

永洪科技—永洪BI
永洪BI是一款可在前端進行多維分析和報表展現的BI軟體。支持拖拽操作，數據源格式多樣，提供不同級別的查詢支持，支持跨庫跨源連接。另外永洪提供了一款數據存儲、數據處理的軟體——MPP數據集市，可與BI打通，使得數據查詢，鑽取和展示的速度大幅度提高。不過其產品用戶體驗一般，拖拽過於自由，導致儀表盤布局不好控制；主題樣式雖多但是給人感覺樣式還是很傳統。

D. 數據挖掘分析工具有哪些好用的

數據挖掘分析工具是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供數據支持。

數據挖掘分析工具（OurwayBI）採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime)，它實際上是對GoogleV8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快，利用基於時間序列的內存計算技術，減少與資料庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作，設置了操作指引，智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。

E. 數據分析的常見工具有哪些

初級的Excel
高級的有SAS SPSS kettle
編程的有R語言 python語言
還有一些是報表工具
編程工具比較重要，因為可以自己根據情況編輯，而不是只能用現成的

F. 請問進行數據挖掘的工具有哪些

SAS enteprise miner
IBM intelligent miner
SPSS Clementine
.....

很多工具可以用,但是這些根據都是非常貴的.

G. 請問常用數據挖掘工具有哪些

你所謂的常用是什麼意思？市場份額？個人還是公司常用？
新版本的spss確實可以挖掘了。也是IBM的了。。。。
Clementine是IBM的
SAP
還有基於各個資料庫的，IBM 的db2有Iminer，Teradata有TWM。。。。
開源的有Weka，R，Orange。。。
雲的有Mahout（現在在研究，沒有頭緒。。。）

H. 常用數據挖掘工具有哪些

前段時間國際權威市場分析機構IDC發布了《中國人工智慧軟體及應用(2019下半年)跟蹤》報告。在報告中，美林數據以11%的市場份額位居中國機器學習開發平台市場榜眼，持續領跑機器學習平台市場。在此之前，2019年IDC發布的《IDC MarketScape™：中國機器學習開發平台市場評估》中，美林數據就和BAT、微軟、AWS等知名一線廠商共同躋身領導者象限，成為中國機器學習開發平台市場中的領導企業之一。

以上都是對美林數據Tempo人工智慧平台（簡稱：TempoAI）在機器學習開發平台領域領先地位的認可，更說明美林數據在堅持自主創新、深耕行業應用道路上的持續努力，得到了業界的廣泛認可，並取得了優異成績。

點此了解詳情

Tempo人工智慧平台（TempoAI）為企業的各層級角色提供了自助式、一體化、智能化的分析模型構建能力。滿足用戶數據分析過程中從數據接入、數據處理、分析建模、模型評估、部署應用到管理監控等全流程的功能訴求；以圖形化、拖拽式的建模體驗，讓用戶無需編寫代碼，即可實現對數據的全方位深度分析和模型構建。實現數據的關聯分析、未來趨勢預測等多種分析，幫助用戶發現數據中隱藏的關系及規律，精準預測「未來將發生什麼」。

產品特點：

1 極簡的建模過程

TempoAI通過為用戶提供一個機器學習演算法平台，支持用戶在平台中構建復雜的分析流程，滿足用戶從大量數據（包括中文文本）中挖掘隱含的、先前未知的、對決策者有潛在價值的關系、模式和趨勢的業務訴求，從而幫助用戶實現科學決策，促進業務升級。整個分析流程設計基於拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平台內置數據處理、數據融合、特徵工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的演算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的演算法和參數配置，結合「循環行」功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。

2 豐富的分析演算法

TempoAI集成了大量的機器學習演算法，支持聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾、統計分析等多種類型演算法，滿足絕大多數的業務分析場景；支持分布式演算法，可對海量數據進行快速挖掘分析；同時內置了美林公司獨創演算法，如視覺聚類、L1/2稀疏迭代回歸/分類、稀疏時間序列、信息抽取等；支持自然語言處理演算法，實現對海量文本數據的處理與分析；支持深度學習演算法及框架，為用戶分析高維海量數據提供更加強大的演算法引擎；支持多種集成學習演算法，幫助用戶提升演算法模型的准確度和泛化能力。

3 智能化的演算法選擇

TempoAI內置自動擇參、自動分類、自動回歸、自動聚類、自動時間序列等多種自動學習功能，幫助用戶自動選擇最優演算法和參數，一方面降低了用戶對演算法和參數選擇的經驗成本，另一方面極大的節省用戶的建模時間成本。

4 全面的分析洞察

為了幫助用戶更好、更全面的觀察分析流程各個環節的執行情況， TempoAI提供了全面的洞察功能，通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。

5 企業級的成果管理與應用能力

挖掘分析成果，不僅僅止步於模型展示，TempoAI全面支撐成果管理與應用，用戶在完成挖掘流程發布後，可基於成果構建服務或調度任務等應用，在成果管理進行統一分類及管理，可根據業務需求選擇應用模式：調度任務、非同步服務、同步服務、流服務及本地化服務包，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計、在線數量變化趨勢、日活躍數量變化趨勢、調用熱度、失敗率排名等成果統計功能，同時提供所有服務的統一監測信息，包括服務的調用情況及運行情況。幫助用戶高效便捷的管理成果、利用成果及監測成果。

6 完善的斷點緩存機制

TempoAI提供節點的斷點緩存機制，包括開啟緩存、關閉緩存、清除緩存、從緩存處執行、執行到當前節點、從下一個節點開始執行等功能，為用戶在設計端調試建模流程提供了高效便捷的手段，顯著提升用戶的建模效率。

7 靈活的流程版本及模型版本管理機制

為了方便用戶更好的對多次訓練產生的挖掘流程和模型進行管理，平台提供了流程版本及模型版本管理功能，支持用戶對流程的版本及模型的版本進行記錄和回溯，滿足用戶對流程及模型的管理訴求，提升用戶建模體驗。

8 跨平台模型遷移及融合能力

TempoAI平台支持PMML文件的導入和導出功能，可以實現跨平台模型之間的遷移和融合，利於用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平台的模型成果快速共享，提升成果的復用性。

9 豐富的行業應用案例

TempoAI支持應用模板功能，針對不同行業的痛點內置了豐富的分析案例，「案例庫」一方面為用戶學習平台操作和挖掘分析過程提供指導，另一方面可以為用戶提供直接或間接的行業分析解決方案。

10 流數據處理功能

TempoAI提供流數據處理功能，包括kafka輸入（流）、kafka輸出（流）、SQL編輯（流）、數據連接（流）、數據水印（流），滿足用戶對實時流數據進行處理的需求。

11 一鍵式建模能力

TempoAI支持一鍵式建模功能，用戶只需輸入數據，該功能可以自動完成數據處理、特徵工程、演算法及參數選擇及模型評估等環節。節省了用戶AI建模的時間，提升了建模效率。讓用戶將有限的精力更多的關注到業務中，將建模工作交給平台，從而進一步降低AI建模的門檻。

I. python數據挖掘常用工具有哪幾種

python有強大的第三方庫，廣泛用於數據分析，數據挖掘、機器學習等領域，下面小編整理了python數據挖掘的一些常用庫，希望對各位小夥伴學習python數據挖掘有所幫助。

1. Numpy
能夠提供數組支持，進行矢量運算，並且高效地處理函數，線性代數處理等。提供真正的數組，比起python內置列表來說， Numpy速度更快。同時，Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都是源於 Numpy。因為 Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一級別，建議使用時盡量用內置函數。
2.Scipy
基於Numpy,能夠提供了真正的矩陣支持，以及大量基於矩陣的數值計算模塊，包括：插值運算，線性代數、圖像信號，快速傅里葉變換、優化處理、常微分方程求解等。
3. Pandas
源於NumPy，提供強大的數據讀寫功能，支持類似SQL的增刪改查，數據處理函數非常豐富，並且支持時間序列分析功能，靈活地對數據進行分析與探索，是python數據挖掘，必不可少的工具。
Pandas基本數據結構是Series和DataFrame。Series是序列，類似一維數組，DataFrame相當於一張二維表格，類似二維數組，DataFrame的每一列都是一個Series。
4.Matplotlib
數據可視化最常用，也是醉好用的工具之一，python中著名的繪圖庫，主要用於2維作圖，只需簡單幾行代碼可以生成各式的圖表，例如直方圖，條形圖，散點圖等，也可以進行簡單的3維繪圖。
4.Scikit-Learn
Scikit-Learn源於NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功能強大的機器學習python庫，能夠提供完整的學習工具箱(數據處理，回歸，分類，聚類，預測，模型分析等)，使用起來簡單。不足是沒有提供神經網路，以及深度學習等模型。
5.Keras
基於Theano的一款深度學習python庫，不僅能夠用來搭建普通神經網路，還能建各種深度學習模型，例如：自編碼器、循環神經網路、遞歸神經網路、卷積神經網路等，重要的是，運行速度幾塊，對搭建各種神經網路模型的步驟進行簡化，能夠允許普通用戶，輕松地搭建幾百個輸入節點的深層神經網路，定製程度也非常高。
6.Genism
Genism主要用來處理語言方面的任務，如文本相似度計算、LDA、Word2Vec等。
7.TensorFlow
google開源的數值計算框架，採用數據流圖的方式，可靈活搭建深度學習模型。