数据挖掘软件的比较 数据挖掘用什么软件

发布日期：2020-08-24

大数据挖掘通常用哪些软件

1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。

是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢？首先，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。

更厉害的是，它还提供来自WEKA（一种智能分析环境）和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。

用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。

它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。

2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。

你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗？其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

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。

而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。

3.WEKAWEKA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。

它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。

很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。

现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。

令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。

但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。

4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。

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。

无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。

5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。

想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。

另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。

6.KNIMEKNIME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。

我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。

同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。

基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。

值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

数据分析软件,和BI系统差别和相似点在哪里？数据分析和大数据挖掘...

0 引 言 随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。

为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。

1 数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。

数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。

数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。

OLAP是多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。

OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。

OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。

OLAP是联机分析处理，DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术，即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。

这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求，帮助企业高层做出决策。

在欧美发达国家，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用，首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。

IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。

近几年开始流行“分布式数据仓库”，是在多个物理位置应用全局逻辑模型。

数据被逻辑地分成多个域，但不同位置不会有重复的数据。

这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。

此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。

这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。

2 数据挖掘技术 数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnoWledge Discoveryin Database,KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。

它是数据库研究中的很有应用价值的新领域，是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。

数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。

从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

从商业应用角度看，数据挖掘是崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。

从技术角度讲，数据挖掘可应用于以下方面： （1）关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则，简单来讲，就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系，为业务主题提供指导。

（2）序列模式分析和关联规则发现相似，但其侧重点在于分析数据间的前后关系。

模式是按时间有序的。

序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。

（3）分类分析与聚类分析，分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性，并把它们分成不同的类的过程。

聚类时间是将d维空间的n个数据对象，划分到k个类中，使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。

聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性，总结出一个类别的特征。

（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。

一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。

数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。

3 联机分析（OLAP）处理技术 联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。

是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来，能够真正为用户所理解，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术（OLAP委员会的定义）。

OLAP的特性包括：①快速性：系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应；②可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析；⑨多维性：多维性是OLAP的关键属性。

系统必须提供对数据的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持；④信息性：系统应能及时获得信息，并能管理大容量信息。

OLAP的数据结构是多维，目前存在方式：①超立方结构（...

大数据挖掘通常用哪些软件

1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具；2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点；3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了；5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中 文。

推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。

对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。

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数据挖掘方面的软件开发哪家公司做的比较好

学校里使用的比较多一些，一般的数据源都支持，比较适合企业级用户使用，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，学习成本比较低SPSS是软件里比较简单的...

数据分析软件有哪些？

数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。

简单说：Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。

中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。

hihidata：比较小众的数据分析工具。

三分钟就可以学会直接上手。

无需下载安装，直接在线就可以使用。

SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。

同时包含了数据挖掘等高大功能。

SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。

MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。

Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。

计量经济学中经常用到。

各种BI与报表工具：FineBI,FineReport,tableau,QlikView等。