大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

一、目的
 

　　在完成數(shù)據(jù)挖掘技術教程之后，我們將討論最佳的數(shù)據(jù)挖掘工具。此外，我們將嘗試介紹頂級和最佳的數(shù)據(jù)挖掘工具和技術。此外，我們將為每種工具提及該工具是否為開源。AAA教育帶領大家看看大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些
 

　　因此，讓我們啟動數(shù)據(jù)挖掘工具。

什么是數(shù)據(jù)挖掘工具
 

二、數(shù)據(jù)挖掘工具
 

　　1、快速礦工

　　可用性：開源

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Rapid Miner

　　它是最好的預測分析系統(tǒng)之一。此外，它是由公司開發(fā)的，名稱與Rapid Miner相同。這是寫在JAVA編程語言。它提供了用于深度學習的集成環(huán)境。

　　該工具可用于廣泛的應用程序。因為它包括用于商業(yè)應用程序，商業(yè)應用程序，培訓，教育等。

　　Rapid Miner提供服務器作為本地和公共/私有云基礎架構。它以客戶端/服務器模型為基礎。Rapid Miner帶有基于模板的框架。而且，它可以減少錯誤數(shù)量，實現(xiàn)快速交付。

　　快速礦工構成的三個模塊，即

　　RM Studio-此模塊用于工作流設計，原型制作，驗證等。

　　Rapid Miner Server-操作在Studio中創(chuàng)建的預測數(shù)據(jù)模型

　　RM Radoop- 直接在Hadoop集群中執(zhí)行流程以簡化預測分析。
 

　　2、橙子

　　可用性：開源

　　數(shù)據(jù)挖掘工具–橙色

　　Orange是用于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的完美軟件套件。它是最有助于數(shù)據(jù)可視化的軟件，它是基于組件的軟件。

　　由于橙色軟件是一種軟件，因此稱為 “小部件”。

　　小部件提供主要功能，例如

　　1)顯示數(shù)據(jù)表并允許選擇功能

　　2)讀取數(shù)據(jù)

　　3)訓練預測變量并比較學習算法

　　4)可視化數(shù)據(jù)元素等

　　此外，它為沉悶的分析工具帶來了更具交互性和樂趣的氛圍，操作非常有趣。
 

　　3、威卡

　　可用性：免費軟件

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Weka

　　該軟件由新西蘭懷卡托大學開發(fā)。它最適合數(shù)據(jù)分析和預測建模。它包含支持機器學習的算法和可視化工具。

　　Weka具有一個GUI，可輕松訪問其所有功能。這是寫在JAVA編程語言。
 

　　4、尼米

　　可用性：開源

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– KNIME

　　KNIME是用于數(shù)據(jù)分析的最佳集成平臺。也由KNIME.com AG開發(fā)。它基于模塊化數(shù)據(jù)管道的概念進行操作。KNIME 由嵌入在一起的各種機器學習 和數(shù)據(jù)挖掘組件組成。

　　它已用于藥物研究。另外，它還執(zhí)行客戶數(shù)據(jù)分析，財務數(shù)據(jù)分析。

　　KNIME具有一些出色的功能，例如快速部署和擴展效率。用戶用更少的時間熟悉KNIME。而且，它使甚至天真的用戶也可以使用預測分析。
 

　　5、西森

　　可用性：許可

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Sisense

　　Sisense 非常有用，最適合BI軟件。它涉及組織內(nèi)的報告目的。它是由同名“ Sisense”的公司開發(fā)的。它具有出色的處理能力。同樣，為小型/大型組織處理數(shù)據(jù)。

　　它允許組合來自各種來源的數(shù)據(jù)以構建公共存儲庫。此外，優(yōu)化數(shù)據(jù)以生成豐富的報告?？绮块T共享以進行報告。

　　Sisense榮獲2016年最佳BI軟件獎，至今仍處于良好位置。

　　Sisense生成高度可視化的報告。它是專門為非技術用戶設計的。它允許拖放功能以及小部件。
 

　　6、SSDT(SQL Server數(shù)據(jù)工具)

　　可用性：許可

　　SSDT是一種通用的聲明性模型。我們使用此模型來擴展Visual Studio IDE中數(shù)據(jù)庫開發(fā)的所有階段。并開發(fā)來做數(shù)據(jù)分析和提供商業(yè)智能解決方案。開發(fā)人員使用SSDT事務處理-SQL和重構數(shù)據(jù)庫的設計功能。

　　用戶可以直接使用數(shù)據(jù)庫。它可以與連接的數(shù)據(jù)庫一起使用，從而提供內(nèi)部部署或非內(nèi)部部署功能。

　　用戶可以使用Visual Studio工具開發(fā)數(shù)據(jù)庫。像IntelliSense，視覺基礎。SSDT提供了表設計器來創(chuàng)建新表。另外，在直接數(shù)據(jù)庫和連接的數(shù)據(jù)庫中編輯表。

　　從BIDS派生其基礎，而BIDS與Visual Studio2010不兼容。而且，SSDT BI誕生了，它取代了BIDS。

　　7、阿帕奇·馬豪(Apache Mahout)
 

　　可用性：開源

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Apache Mahout

　　Apache Mahout是由Apache Foundation開發(fā)的項目。而且，它還用于創(chuàng)建機器學習算法的主要目的。它主要關注數(shù)據(jù)聚類，分類和協(xié)作過濾。

　　Mahout 用 JAVA 編寫，并包含執(zhí)行數(shù)學運算的JAVA庫。如線性代數(shù)和統(tǒng)計。Mahout的增長不斷例如Apache Mahout的內(nèi)部實現(xiàn)的算法。Mahout的算法已實現(xiàn)了高于Hadoop的級別。也。這是通過映射/減少模板。

　　1)關鍵是，Mahout具有以下主要功能

　　2)可擴展的編程環(huán)境

　　3)預制算法

　　4)數(shù)學實驗環(huán)境

　　5)GPU計算可提高性能
 

　　8、Oracle數(shù)據(jù)挖掘
 

　　可用性：專有許可證

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Oracle

　　它是Oracle Advanced Analytics的組件，提供了出色的數(shù)據(jù)挖掘算法。

　　ODM內(nèi)部設計的算法利用了Oracle數(shù)據(jù)庫的潛在優(yōu)勢。SQL的數(shù)據(jù)挖掘功能可以從數(shù)據(jù)庫表，視圖和模式中挖掘數(shù)據(jù)。

　　Oracle數(shù)據(jù)挖掘器的GUI是Oracle SQL Developer的版本。它提供了直接“拖放”數(shù)據(jù)的功能。用戶可以將其存儲在數(shù)據(jù)庫中，從而可以更好地了解情況。
 

　　9、搖鈴

　　可用性：開源

　　撥浪鼓是使用R stats編程語言的GUI工具。Rattle通過提供大量的數(shù)據(jù)挖掘功能來展現(xiàn)R的統(tǒng)計能力。盡管Rattle具有廣泛且完善的UI。此外，它具有內(nèi)置的日志代碼選項卡，可為GUI上發(fā)生的任何活動生成重復代碼。

　　Rattle生成的數(shù)據(jù)集可以查看和編輯。Rattle提供了額外的工具來檢查代碼。另外，可將其用于多種目的，并不受限制地擴展代碼。
 

　　10、數(shù)據(jù)融合

　　可用性：開源

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– DataMelt

　　DataMelt，也稱為DMelt，是一種計算和可視化環(huán)境。此外，還提供了進行數(shù)據(jù)分析和可視化的交互式框架。它的設計主要為工程師，科學家和學生。

　　DMelt 是一個多平臺實用程序。它可以在與JVM(Java虛擬機)兼容的任何操作系統(tǒng)上運行。

　　它包含科學和數(shù)學庫。

　　科學圖書館：繪制2D / 3D圖。

　　數(shù)學庫：生成隨機數(shù)，曲線擬合，算法等。

　　我們使用DataMelt進行大數(shù)據(jù)量分析，數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析。它廣泛用于分析金融市場，自然科學和工程學。
 

　　11、IBM Cognos

　　可用性：專有許可證

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– IBM Cognos

　　IBM Cognos BI是一個智能套件。它由滿足特定組織要求的子組件組成。

　　Cognos Connection：Web門戶網(wǎng)站，用于收集和匯總計分板/報告中的數(shù)據(jù)。

　　Query Studio：包含用于格式化數(shù)據(jù)和創(chuàng)建圖表的查詢。

　　Report Studio：生成管理報告。

　　Analysis Studio：要處理大量數(shù)據(jù)，請了解并確定趨勢。

　　Event Studio：用于與事件保持同步的通知模塊。

　　Workspace Advanced：用戶友好的界面，用于創(chuàng)建個性化和用戶友好的文檔。
 

　　12、IBM SPSS Modeler
 

　　可用性：專有許可證

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– IBM SPSS

　　IBM SPSS是IBM擁有的軟件套件。此外，我們將其用于數(shù)據(jù)挖掘和文本分析以建立預測模型。它最初由SPSS Inc.生產(chǎn)，后來被IBM收購。

　　SPSS Modeler具有可視界面。此外，它還允許用戶使用數(shù)據(jù)挖掘算法。雖然，無需編程。它消除了數(shù)據(jù)轉換過程中面臨的不必要的復雜性。并使其易于使用的預測模型。

　　根據(jù)功能，IBM SPSS有兩個版本

　　這是Modeler Professional

　　IBM SPSS Modeler Premium-包含文本分析，實體分析等附加功能。
 

　　13、SAS數(shù)據(jù)挖掘
 

　　可用性：專有許可證

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– SAS

　　統(tǒng)計分析系統(tǒng)(SAS)是SAS Institute的產(chǎn)品。它是為分析和數(shù)據(jù)管理而開發(fā)的。SAS可以挖掘，更改數(shù)據(jù)，管理來自不同來源的數(shù)據(jù)。另外，進行統(tǒng)??計分析。它為非技術用戶提供了圖形用戶界面。

　　SAS數(shù)據(jù)挖掘器使用戶能夠分析大數(shù)據(jù)。并獲得準確的洞察力，以便及時做出決策。SAS具有高度可擴展的分布式內(nèi)存處理體系結構。非常適合數(shù)據(jù)挖掘，文本挖掘和優(yōu)化。
 

　　14、Teradata
 

　　可用性：許可

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– TeraData

　　Teradata通常稱為Teradata數(shù)據(jù)庫。它是一個企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。此外，它包含數(shù)據(jù)管理工具以及數(shù)據(jù)挖掘軟件。我們可以將其用于業(yè)務分析。

　　我們使用Teradata作為公司數(shù)據(jù)的洞察力。例如銷售，產(chǎn)品放置，客戶喜好。它還可以區(qū)分“熱”和“冷”數(shù)據(jù)。因此，這意味著它將不常使用的數(shù)據(jù)放入慢速存儲區(qū)。

　　Teradata使用“不共享”架構。由于它具有服務器節(jié)點，因此具有自己的內(nèi)存和處理能力。
 

　　15、bosri
 

　　可用性：專有許可證

　　數(shù)據(jù)挖掘工具–板

　　董事會通常被稱為董事會工具包。它是用于商業(yè)智能，分析和公司績效管理的軟件。對于希望改進決策的公司來說，這是最佳工具。董事會從所有來源收集數(shù)據(jù)。同樣，簡化數(shù)據(jù)以生成首選格式的報告。

　　董事會擁有最有吸引力且最全面的界面。它是該行業(yè)中所有BI軟件之一。董事會提供執(zhí)行多維分析，控制工作流和跟蹤績效計劃的功能。
 

　　16、鄧達斯
 

　　可用性：許可

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Dundas

　　Dundas是另一個出色的儀表板，報告和數(shù)據(jù)分析工具。Dundas的快速集成和快速見解非?？煽?。它提供了具有吸引力的表格，圖表和圖形的無限數(shù)據(jù)轉換模式。

　　Dundas BI提供了出色的數(shù)據(jù)可訪問性功能。這是來自許多設備的無間隙文檔保護。

　　Dundas BI將數(shù)據(jù)放入定義明確的結構中。而且，以特定的方式為用戶簡化了處理。它構成了有助于多維分析的關系方法。并專注于關鍵業(yè)務事務。
 

　　17、蟒蛇
 

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Python

　　作為一種免費的開源語言，Python經(jīng)常與R進行比較，以易于使用。許多用戶發(fā)現(xiàn)他們可以開始構建數(shù)據(jù)集。并在幾分鐘內(nèi)完成復雜的親和力分析。最常見的業(yè)務用例數(shù)據(jù)可視化非常簡單。雖然，直到您熟悉基本的編程概念。例如變量，數(shù)據(jù)類型，函數(shù)，條件和循環(huán)。
 

　　18、火花

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– Spark

　　Spark的吸引力正輕松地席卷整個數(shù)據(jù)中心流量。停放Python運行的作業(yè)。如果您要遷移到大數(shù)據(jù)中，則需要了解Spark。因為它是處理大量數(shù)據(jù)的最佳開源數(shù)據(jù)挖掘工具之一。
 

　　19、H20
 

　　數(shù)據(jù)挖掘工具– H2O

　　如果您想走在最前沿，請開始學習H2O。此外，它已經(jīng)安裝了 數(shù)千次，并且安裝了用于欺詐檢測的應用程序。像R一樣，它有一個非?；钴S和熱情的用戶社區(qū)，在推動其發(fā)展。
 

三、結論
 

　　因此，AAA教育研究了數(shù)據(jù)挖掘工具和技術，包括Rapid Miner，Orange，Weka，KNIME，Sisense，SSDT，Apache Mahout，Oracle Data Mining，Rattle，DataMelt，IBM Cognos，IBM SPSS Modeler，SAS Data Mining，Teradata，董事會，Dundas BI，Python，Spark和H20。另外，它是可用性和詳細信息。我希望這將幫助您以最好的方式學習。此外，如果您有任何疑問，請隨時在評論部分提問。