數據挖掘分析工具有哪些

A. 常用的數據挖掘工具有哪些

市場上的數據挖掘工具一般分為三個組成部分：a、通用型工具；b、綜合／DSS／OLAP數據挖掘工具；c、快速發展的面向特定應用的工具。常用的數據挖掘工具有很多，例如：

1、思邁特軟體Smartbi的大數據挖掘平台：通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。

2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照「抽樣——探索——轉換——建模——評估」的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的「端到端」知識發現。

3、SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准——CRISP-DM。

更多的了解我們可以到思邁特軟體Smartbi了解一下。 在金融行業，全球財富500強的10家國內銀行中，有8家選用了思邁特軟體Smartbi；國內12家股份制銀行，已覆蓋8家；國內六大銀行，已簽約4家；國內排名前十的保險公司已經覆蓋6家；國內排名前十的證券公司已經覆蓋5家。

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. 常見的大數據分析工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

D. 國內有哪些比較好的數據挖掘工具呢

國內比較好的數據挖掘工具有很多，比如思邁特軟體Smartbi。

思邁特軟體Smartbi是中國自助型BI領導者，它簡單易用，人人可用。可以解放IT部門，讓業務人員自主、靈活、多樣的可視化分析，無需任何技術，數秒實現數據可視化。藉助思邁特軟體Smartbi，企業可以充分發掘數據價值，告別數據孤島。思邁特軟體Smartbi性能優異，億級數據，秒級響應，實施周期以星期計算，支持PC、移動端、大屏多種終端。

思邁特軟體Smartbi大數據分析工具的特點：

1.靈動的可視分析，零編碼、可視化數據分析，即時分享數據見解。幾分鍾生成分析結果，數秒內發現知識的真知灼見。而且用戶在接收到他人分享的數據後，享有與原作者一樣的分析功能，大大提升了知識轉移和數據分析的效率。

2.提供切換自如的多屏體驗，他擁有移動端、普通電腦端、大屏顯示等多種終端展示解決方案，讓用戶隨時隨地對關心的數據了如指掌。

思邁特軟體Smartbi通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台

E. 數據分析師使用的工具有哪些

EXCEL、SQL為最為需求側提到最多的數據分析工具。⽽SPSS、SAS、R、PYTHON次之，而大數據工具如HADDOP等也提到較多。

業務數據分析中，主要以辦公軟體、數據處理、統計工具為主;EXCEL在業務數據分析被提及相當多次。數據處理工具SQL也被提及很多次，SAS、SPSS等統計分析軟體是業務分析的流行工具。

數據挖掘工具中，包括了數據分析工具與平台開發⼯工具：PYTHON在數據挖掘中被提及最多，R其次;數據挖掘類崗位需求信息多次提到HADOOP、SPARK、JAVA等平台開發工具;數據處理⼯工具SQL被提及較多。

數據分析工具上，主要包括了平台開發工具與分析工具：HADOOP、SPARK、JAVA等⼤大數據平台開發工具需求最為旺盛;PTYHON、R在大數據分析中提及;很多傳統統計分析工具如SPSS、SAS等被提到得並不多。

F. 學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括維基網路使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。

而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。

4、Orange

Python 之所以受歡迎，是因為它簡單易學並且功能強大。如果你是一個 Python 開發者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那麼沒有比 Orange 更合適的了。它是一個基於 Python 語言，功能強大的開源工具，並且對初學者和專家級的大神均適用。

此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。

5、KNIME

數據處理主要有三個部分：提取、轉換和載入。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機 器學習的組件和數據挖掘，並引起了商業智能和財務數據分析的注意。

KNIME 是基於 Eclipse，用 Java 編寫的，並且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，並且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想?它主要是由 C 語言和 FORTRAN 語言編寫的，並且很多模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。

R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。

G. 好用的數據分析工具有哪些

好用的數據分析工具有很多，比如廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）。

從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告。

Office插件安裝簡單，與Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。

思邁特軟體Smartbi配備專業技術支持團隊，資深技術支持經驗，提供思邁特軟體Smartbi產品的在線支持服務。用戶介入產品使用過程中，企業針對每位客戶的特點和偏好，一對一的提供個性化產品和服務，用戶可獲得屬性強烈的報表，或獲得與其個人需求匹配的定製產品或服務。

對於數據分析工具我比較推薦思邁特軟體Smartbi，思邁特軟體Smartbi合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

思邁特軟體Smartbi個人用戶全功能模塊長期免費試用
馬上免費體驗:Smartbi一站式大數據分析平台

H. 大數據分析的工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與 通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，“Drill”已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

I. 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。

J. 數據分析的常見工具有哪些

1、數據處理工具：Excel

數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、資料庫：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。

3、數據可視化：Tableau & Echarts

如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。