數據挖掘的軟體有哪些

『壹』 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。

『貳』 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。

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『叄』 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

『肆』 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。

『伍』 大數據挖掘通常用哪些軟體

大數據挖掘通常用的軟體有：
1.RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，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。
2.R，R-programming的簡稱，統稱R。作為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，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R一個很大的特性
3.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，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。
4.Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。
5.KNIME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。

想要了解更多關於大數據挖掘的相關知識，推薦CDA數據分析課程，課程教你學企業需要的敏捷演算法建模能力。你可以學到前沿且實用的技術，挖掘數據的魅力;教你用可落地、易操作的數據科學思維和技術模板構建出優秀模型;聚焦策略分析技術及企業常用的分類、NLP、深度學習、特徵工程等數據演算法。點擊預約免費試聽課。

『陸』 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。

『柒』 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。

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『捌』 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。

『玖』 數據挖掘工具有哪些

數據挖掘工具有很多，但我覺得思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台好用，它通過深度數據建模，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 Mining數據挖掘平台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，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。

內置5大類機器學習成熟演算法，支持文本分析處理，支持使用Python擴展挖掘演算法， 支持使用SQL擴展數據處理能力。思邁特軟體Smartbi Mining易學易用，一站式完成數據處理和建模，你值得一試。

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。

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『拾』 大數據分析軟體有哪些

常用的大數據分析軟體有
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。