數據挖掘的工具有哪些

① 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台

現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。

其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能。

還包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。

數據挖掘中通常涉及到四種任務:

分類:將熟悉的結構概括為新數據的任務

聚類:在數據中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數據中使用已注意的結構。

關聯規則學習:查找變數之間的關系

回歸:旨在找到一個函數，用最小的錯誤來模擬數據。

思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」。

思邁特軟體Smartbi也是「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借Eagle自助分析平台入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據挖掘工具靠不靠譜，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

② 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。

③ 有哪些python數據挖掘工具

1、Numpy：可以供給數組支撐，進行矢量運算，而且高效地處理函數，線性代數處理等。供給真實的數組，比起Python內置列表來說，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等庫都是基於numpy的。由於Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一等級，建議使用時盡量用內置函數。
2、Scipy：可以供給真實的矩陣支撐，以及大量根據矩陣的數值計算模塊，包含：插值運算、線性代數、圖畫信號等。
3、Pandas：源於Numpy，供給強壯的數據讀寫功用，支撐相似sql的增刪改查，數據處理函數十分豐富，而且支撐時間序列剖析功用，靈敏地對數據進行剖析與探索，是Python數據挖掘必不可少的東西。
4、Matplotlib：數據可視化最常用，也是最好用的東西之一，Python中聞名的繪圖庫，首要用於2維作圖，只需要簡單幾行代碼就可以生成各式的圖標，比如直方圖、條形圖、散點圖等，也可以進行簡單的3維繪圖。
5、SciKit-Learn：源於Numpy、Scipy和Matplotlib，是一款功用強壯的機器學習Python庫，可以供給完整的學習東西箱，使用起來簡單。

④ 機器學習系統和大數據挖掘工具有哪些

1、KNIME
KNIME可以完成常規的數據分析，進行數據挖掘，常見的數據挖掘演算法，如回歸、分類、聚類等等都有。而且它引入很多大數據組件，如Hive，Spark等等。它還通過模塊化的數據流水線概念，集成了機器學習和數據挖掘的各種組件，能夠幫助商業智能和財務數據分析。
2、Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析，是用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實踐數據挖掘。使用它，實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，而且用戶無需編寫代碼，它已經有許多模板和其他工具，幫助輕松地分析數據。
3、SAS Data Mining
SAS Data Mining是一個商業軟體，它為描述性和預測性建模提供了更好的理解數據的方法。SAS Data Mining有易於使用的GUI，有自動化的數據處理工具。此外，它還包括可升級處理、自動化、強化演算法、建模、數據可視化和勘探等先進工具。
4、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項目，它的可視化界面做得很好。它允許在不編程的情況下生成各種數據挖掘演算法，而且可以用於異常檢測、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網路。
5、Orange
Orange是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套件，它以Python編寫。它的數據挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行，它還包含了數據分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網路和熱圖的特徵。
6、Rattle
Rattle是一個在統計語言R編寫的開源數據挖掘工具包，是免費的。它提供數據的統計和可視化匯總，將數據轉換為便於建模的表單，從數據中構建無監督模型和監督模型，以圖形方式呈現模型性能，並對新數據集進行評分。它支持的操作系統有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。
7、Python
Python是一個免費且開放源代碼的語言，它的學習曲線很短，便於開發者學習和使用，往往很快就能開始構建數據集，並在幾分鍾內完成極其復雜的親和力分析。只要熟悉變數、數據類型、函數、條件和循環等基本編程概念，就能輕松使用Python做業務用例數據可視化。
8、Oracle Data Mining
Oracle數據挖掘功能讓用戶能構建模型來發現客戶行為目標客戶和開發概要文件，它讓數據分析師、業務分析師和數據科學家能夠使用便捷的拖放解決方案處理資料庫內的數據， 它還可以為整個企業的自動化、調度和部署創建SQL和PL / SQL腳本。
9、Kaggle
Kaggle是全球最大的數據科學社區，裡面有來自世界各地的統計人員和數據挖掘者競相製作最好的模型，相當於是數據科學競賽的平台，基本上很多問題在其中都可以找到，感興趣的朋友可以去看看。
10、Framed Data
最後介紹的Framed Data是一個完全管理的解決方案，它在雲中訓練、優化和存儲產品的電離模型，並通過API提供預測，消除基礎架構開銷。也就是說，框架數據從企業獲取數據，並將其轉化為可行的見解和決策，這樣使得用戶很省心。

⑤ 數據挖掘免費軟體工具有哪些

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一個學習環境，是一個用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實際的數據挖掘任務。毫無疑問，這是世界領先的數據挖掘開源系統。該工具以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析。

它使得實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，這些操作符在XML文件中是詳細的，並且是由快速的Miner的圖形用戶界面完成的。最好的是用戶不需要編寫代碼。它已經有許多模板和其他工具，讓我們可以輕松地分析數據。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最適合處理文本分析等大型項目，其可視化界面非常有價值。 它允許您在不編程的情況下生成各種數據挖掘演算法。 它也可以用於異常檢測、貝葉斯網路、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網路。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作為“高級分析資料庫”選項的一部分，Oracle數據挖掘功能允許其用戶發現洞察力，進行預測並利用其Oracle數據。您可以構建模型來發現客戶行為目標客戶和開發概要文件。

Oracle Data Miner GUI使數據分析師、業務分析師和數據科學家能夠使用相當優雅的拖放解決方案處理資料庫內的數據。 它還可以為整個企業的自動化、調度和部署創建SQL和PL / SQL腳本。

⑥ 開源數據挖掘工具有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

⑦ python 數據挖掘需要用哪些庫和工具

1、Numpy
Numpy是Python科學計算的基礎包，它提供了很多功能：快速高效的多維數組對象ndarray、用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數、用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具、線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成等。NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法和庫之間傳遞數據的容器。
2、Pandas
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數。自從2010年出現以來，它助使Python成為強大而高效的數據分析環境。其中用得最多的Pandas對象是DataFrame，它是一個面向列的二維表結構，另一個是Series，一個一維的標簽化數組對象。Pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫靈活的數據處理功能。還提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。
3、matplotlib
matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其他二維數據可視化的Python庫。它最初由John
D.Hunter(JDH)創建，目前由一個龐大的開發團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其他的Python可視化庫，但matplotlib應用最為廣泛。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，它與Numpy結合使用，便形成了一個相當完備和成熟的計算平台，可以處理多種傳統的科學計算問題。
5、scikit-learn
2010年誕生以來，scikit-learn成為了Python通用機器學習工具包。它的子模塊包括：分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理等。與pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
6、statsmodels
statsmodels是一個統計分析包，起源於斯坦福大學統計學教授，他設計了多種流行於R語言的回歸分析模型。Skipper Seabold和Josef
Perktold在2010年正式創建了statsmodels項目，隨後匯聚了大量的使用者和貢獻者。與scikit-learn比較，statsmodels包含經典統計學和經濟計量學的演算法。

⑧ 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。