数据挖掘有哪些软件有哪些

A. 目前市场上常用的数据分析软件有哪些帮忙介绍一下

1、思迈特软件Smartbi：公司核心产品“思迈特软件Smartbi商业智能数据分析软件”（简称：思迈特软件Smartbi）是企业级商业智能应用平台，已经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。

2、Cloudera：实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。

3、MongoDB：这是一个数据库，并且非常的受大家欢迎，大数据常常采用的是非结构化数据，而MongoDB最适用于管理此类数据。

4、Talend：Talend是数据集成和解决方案领域的领袖级企业，他们为公共云和私有云提供了一体化的数据平台。

大数据归根结底还是数据，其根源还是始于数据的存储，而大数据之所以称之为“大”，就是因为它的数据量非常大，因此，存储就变得至关重要。除此之外，将数据按照某种格式化的治理结构，也尤为重要，因为这样，我们可以获得洞察力。而以上4种工具，就是这方面常用的4种使用工具。

数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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B. 数据挖掘免费软件工具有哪些

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

C. 有哪些python数据挖掘工具

1、Numpy：可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起Python内置列表来说，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等库都是基于numpy的。由于Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一等级，建议使用时尽量用内置函数。
2、Scipy：可以供给真实的矩阵支撑，以及大量根据矩阵的数值计算模块，包含：插值运算、线性代数、图画信号等。
3、Pandas：源于Numpy，供给强壮的数据读写功用，支撑相似sql的增删改查，数据处理函数十分丰富，而且支撑时间序列剖析功用，灵敏地对数据进行剖析与探索，是Python数据挖掘必不可少的东西。
4、Matplotlib：数据可视化最常用，也是最好用的东西之一，Python中闻名的绘图库，首要用于2维作图，只需要简单几行代码就可以生成各式的图标，比如直方图、条形图、散点图等，也可以进行简单的3维绘图。
5、SciKit-Learn：源于Numpy、Scipy和Matplotlib，是一款功用强壮的机器学习Python库，可以供给完整的学习东西箱，使用起来简单。

D. 现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台

现在市面上用得最多的数据挖掘工具要数思迈特软件Smartbi Mining。它是是思迈特软件Smartbi旗下的产品。思迈特软件Smartbi Mining通过深度数据建模，可以为你提供预测能力，支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。

其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外，思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能。

还包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习:查找变量之间的关系

回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。

思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”。

思迈特软件Smartbi也是“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借Eagle自助分析平台入选“Gartner 增强分析2020代表厂商”。

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E. 数据挖掘工具有哪些

数据挖掘工具有很多，但我觉得思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台好用，它通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。

思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。

除提供主要算法和建模功能外，思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能，包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

内置5大类机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。思迈特软件Smartbi Mining易学易用，一站式完成数据处理和建模，你值得一试。

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F. 国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢

国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。

思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi，企业可以充分发掘数据价值，告别数据孤岛。思迈特软件Smartbi性能优异，亿级数据，秒级响应，实施周期以星期计算，支持PC、移动端、大屏多种终端。

思迈特软件Smartbi大数据分析工具的特点：

1.灵动的可视分析，零编码、可视化数据分析，即时分享数据见解。几分钟生成分析结果，数秒内发现知识的真知灼见。而且用户在接收到他人分享的数据后，享有与原作者一样的分析功能，大大提升了知识转移和数据分析的效率。

2.提供切换自如的多屏体验，他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案，让用户随时随地对关心的数据了如指掌。

思迈特软件Smartbi通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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G. 数据挖掘用什么软件

R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discoveryin Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。

(7)数据挖掘有哪些软件有哪些扩展阅读：

尽管通常数据挖掘应用于数据分析，但是像人工智能一样，它也是一个具有丰富含义的词汇，可用于不同的领域。 它与KDD的关系是：KDD是从数据中辨别有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程；而数据挖掘是KDD通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式的一个步骤。 事实上，在现今的文献中，这两个术语经常不加区分的使用。

H. 大数据挖掘通常用哪些软件

大数据挖掘通常用的软件有：
1.RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
2.R，R-programming的简称，统称R。作为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，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性
3.WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。
4.Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。
5.KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。

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I. python 数据挖掘需要用哪些库和工具

1、Numpy
Numpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。
2、Pandas
Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。其中用得最多的Pandas对象是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，另一个是Series，一个一维的标签化数组对象。Pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
3、matplotlib
matplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。它最初由John
D.Hunter(JDH)创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其他的Python可视化库，但matplotlib应用最为广泛。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。
5、scikit-learn
2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。
6、statsmodels
statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。Skipper Seabold和Josef
Perktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。

J. 国内比较好的大数据分析软件有哪些

思迈特软件Smartbi是国内比较好的数据分析软件。思迈特软件Smartbi（思迈特软件Smartbi） 的功能也非常完善，报表、填报、BI 一应俱全。这也是国内产品的标配能力。与众不同的是，思迈特软件Smartbi 的报表设计采用真“Excel”架构，也就是 Excel 插件方式开发报表，比类 Excel 设计器学习成本更低，常用操作方式、函数使用等完全是 Excel 中的用法。

设计统计图时能够做到真正的所见即所得，不需要预览就能够看到统计图的展现结果，更适合做统计图的布局等。

思迈特软件Smartbi 的长项是 BI 功能，它提供了自助分析平台，可视化的操作建立数据关联模型，并且提供 ETL 工具加工数据成独立的数据模型，提供了全方位的数据分析功能。在 C/S 端，对 Excel 工具熟悉人员可直接在 Excel 中进行多维度数据分析，WEB 端提供所见即所得的仪表盘设计，丰富的图标交互。

支持即席查询，快速查询数据。支持多维度的数据分析。操作简单，功能丰富，适合业务人员操作。

大数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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