大数据分析数据挖掘工具有哪些

一、目的
 

　　在完成数据挖掘技术教程之后，我们将讨论最佳的数据挖掘工具。此外，我们将尝试介绍顶级和最佳的数据挖掘工具和技术。此外，我们将为每种工具提及该工具是否为开源。AAA教育带领大家看看大数据分析数据挖掘工具有哪些
 

　　因此，让我们启动数据挖掘工具。

什么是数据挖掘工具
 

二、数据挖掘工具
 

　　1、快速矿工

　　可用性：开源

　　数据挖掘工具– Rapid Miner

　　它是最好的预测分析系统之一。此外，它是由公司开发的，名称与Rapid Miner相同。这是写在JAVA编程语言。它提供了用于深度学习的集成环境。

　　该工具可用于广泛的应用程序。因为它包括用于商业应用程序，商业应用程序，培训，教育等。

　　Rapid Miner提供服务器作为本地和公共/私有云基础架构。它以客户端/服务器模型为基础。Rapid Miner带有基于模板的框架。而且，它可以减少错误数量，实现快速交付。

　　快速矿工构成的三个模块，即

　　RM Studio-此模块用于工作流设计，原型制作，验证等。

　　Rapid Miner Server-操作在Studio中创建的预测数据模型

　　RM Radoop- 直接在Hadoop集群中执行流程以简化预测分析。
 

　　2、橙子

　　可用性：开源

　　数据挖掘工具–橙色

　　Orange是用于机器学习和数据挖掘的完美软件套件。它是最有助于数据可视化的软件，它是基于组件的软件。

　　由于橙色软件是一种软件，因此称为 “小部件”。

　　小部件提供主要功能，例如

　　1)显示数据表并允许选择功能

　　2)读取数据

　　3)训练预测变量并比较学习算法

　　4)可视化数据元素等

　　此外，它为沉闷的分析工具带来了更具交互性和乐趣的氛围，操作非常有趣。
 

　　3、威卡

　　可用性：免费软件

　　数据挖掘工具– Weka

　　该软件由新西兰怀卡托大学开发。它最适合数据分析和预测建模。它包含支持机器学习的算法和可视化工具。

　　Weka具有一个GUI，可轻松访问其所有功能。这是写在JAVA编程语言。
 

　　4、尼米

　　可用性：开源

　　数据挖掘工具– KNIME

　　KNIME是用于数据分析的最佳集成平台。也由KNIME.com AG开发。它基于模块化数据管道的概念进行操作。KNIME 由嵌入在一起的各种机器学习 和数据挖掘组件组成。

　　它已用于药物研究。另外，它还执行客户数据分析，财务数据分析。

　　KNIME具有一些出色的功能，例如快速部署和扩展效率。用户用更少的时间熟悉KNIME。而且，它使甚至天真的用户也可以使用预测分析。
 

　　5、西森

　　可用性：许可

　　数据挖掘工具– Sisense

　　Sisense 非常有用，最适合BI软件。它涉及组织内的报告目的。它是由同名“ Sisense”的公司开发的。它具有出色的处理能力。同样，为小型/大型组织处理数据。

　　它允许组合来自各种来源的数据以构建公共存储库。此外，优化数据以生成丰富的报告。跨部门共享以进行报告。

　　Sisense荣获2016年最佳BI软件奖，至今仍处于良好位置。

　　Sisense生成高度可视化的报告。它是专门为非技术用户设计的。它允许拖放功能以及小部件。
 

　　6、SSDT(SQL Server数据工具)

　　可用性：许可

　　SSDT是一种通用的声明性模型。我们使用此模型来扩展Visual Studio IDE中数据库开发的所有阶段。并开发来做数据分析和提供商业智能解决方案。开发人员使用SSDT事务处理-SQL和重构数据库的设计功能。

　　用户可以直接使用数据库。它可以与连接的数据库一起使用，从而提供内部部署或非内部部署功能。

　　用户可以使用Visual Studio工具开发数据库。像IntelliSense，视觉基础。SSDT提供了表设计器来创建新表。另外，在直接数据库和连接的数据库中编辑表。

　　从BIDS派生其基础，而BIDS与Visual Studio2010不兼容。而且，SSDT BI诞生了，它取代了BIDS。

　　7、阿帕奇·马豪(Apache Mahout)
 

　　可用性：开源

　　数据挖掘工具– Apache Mahout

　　Apache Mahout是由Apache Foundation开发的项目。而且，它还用于创建机器学习算法的主要目的。它主要关注数据聚类，分类和协作过滤。

　　Mahout 用 JAVA 编写，并包含执行数学运算的JAVA库。如线性代数和统计。Mahout的增长不断例如Apache Mahout的内部实现的算法。Mahout的算法已实现了高于Hadoop的级别。也。这是通过映射/减少模板。

　　1)关键是，Mahout具有以下主要功能

　　2)可扩展的编程环境

　　3)预制算法

　　4)数学实验环境

　　5)GPU计算可提高性能
 

　　8、Oracle数据挖掘
 

　　可用性：专有许可证

　　数据挖掘工具– Oracle

　　它是Oracle Advanced Analytics的组件，提供了出色的数据挖掘算法。

　　ODM内部设计的算法利用了Oracle数据库的潜在优势。SQL的数据挖掘功能可以从数据库表，视图和模式中挖掘数据。

　　Oracle数据挖掘器的GUI是Oracle SQL Developer的版本。它提供了直接“拖放”数据的功能。用户可以将其存储在数据库中，从而可以更好地了解情况。
 

　　9、摇铃

　　可用性：开源

　　拨浪鼓是使用R stats编程语言的GUI工具。Rattle通过提供大量的数据挖掘功能来展现R的统计能力。尽管Rattle具有广泛且完善的UI。此外，它具有内置的日志代码选项卡，可为GUI上发生的任何活动生成重复代码。

　　Rattle生成的数据集可以查看和编辑。Rattle提供了额外的工具来检查代码。另外，可将其用于多种目的，并不受限制地扩展代码。
 

　　10、数据融合

　　可用性：开源

　　数据挖掘工具– DataMelt

　　DataMelt，也称为DMelt，是一种计算和可视化环境。此外，还提供了进行数据分析和可视化的交互式框架。它的设计主要为工程师，科学家和学生。

　　DMelt 是一个多平台实用程序。它可以在与JVM(Java虚拟机)兼容的任何操作系统上运行。

　　它包含科学和数学库。

　　科学图书馆：绘制2D / 3D图。

　　数学库：生成随机数，曲线拟合，算法等。

　　我们使用DataMelt进行大数据量分析，数据挖掘和统计分析。它广泛用于分析金融市场，自然科学和工程学。
 

　　11、IBM Cognos

　　可用性：专有许可证

　　数据挖掘工具– IBM Cognos

　　IBM Cognos BI是一个智能套件。它由满足特定组织要求的子组件组成。

　　Cognos Connection：Web门户网站，用于收集和汇总计分板/报告中的数据。

　　Query Studio：包含用于格式化数据和创建图表的查询。

　　Report Studio：生成管理报告。

　　Analysis Studio：要处理大量数据，请了解并确定趋势。

　　Event Studio：用于与事件保持同步的通知模块。

　　Workspace Advanced：用户友好的界面，用于创建个性化和用户友好的文档。
 

　　12、IBM SPSS Modeler
 

　　可用性：专有许可证

　　数据挖掘工具– IBM SPSS

　　IBM SPSS是IBM拥有的软件套件。此外，我们将其用于数据挖掘和文本分析以建立预测模型。它最初由SPSS Inc.生产，后来被IBM收购。

　　SPSS Modeler具有可视界面。此外，它还允许用户使用数据挖掘算法。虽然，无需编程。它消除了数据转换过程中面临的不必要的复杂性。并使其易于使用的预测模型。

　　根据功能，IBM SPSS有两个版本

　　这是Modeler Professional

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

　　13、SAS数据挖掘
 

　　可用性：专有许可证

　　数据挖掘工具– SAS

　　统计分析系统(SAS)是SAS Institute的产品。它是为分析和数据管理而开发的。SAS可以挖掘，更改数据，管理来自不同来源的数据。另外，进行统​​计分析。它为非技术用户提供了图形用户界面。

　　SAS数据挖掘器使用户能够分析大数据。并获得准确的洞察力，以便及时做出决策。SAS具有高度可扩展的分布式内存处理体系结构。非常适合数据挖掘，文本挖掘和优化。
 

　　14、Teradata
 

　　可用性：许可

　　数据挖掘工具– TeraData

　　Teradata通常称为Teradata数据库。它是一个企业数据仓库。此外，它包含数据管理工具以及数据挖掘软件。我们可以将其用于业务分析。

　　我们使用Teradata作为公司数据的洞察力。例如销售，产品放置，客户喜好。它还可以区分“热”和“冷”数据。因此，这意味着它将不常使用的数据放入慢速存储区。

　　Teradata使用“不共享”架构。由于它具有服务器节点，因此具有自己的内存和处理能力。
 

　　15、bosri
 

　　可用性：专有许可证

　　数据挖掘工具–板

　　董事会通常被称为董事会工具包。它是用于商业智能，分析和公司绩效管理的软件。对于希望改进决策的公司来说，这是最佳工具。董事会从所有来源收集数据。同样，简化数据以生成首选格式的报告。

　　董事会拥有最有吸引力且最全面的界面。它是该行业中所有BI软件之一。董事会提供执行多维分析，控制工作流和跟踪绩效计划的功能。
 

　　16、邓达斯
 

　　可用性：许可

　　数据挖掘工具– Dundas

　　Dundas是另一个出色的仪表板，报告和数据分析工具。Dundas的快速集成和快速见解非常可靠。它提供了具有吸引力的表格，图表和图形的无限数据转换模式。

　　Dundas BI提供了出色的数据可访问性功能。这是来自许多设备的无间隙文档保护。

　　Dundas BI将数据放入定义明确的结构中。而且，以特定的方式为用户简化了处理。它构成了有助于多维分析的关系方法。并专注于关键业务事务。
 

　　17、蟒蛇
 

　　数据挖掘工具– Python

　　作为一种免费的开源语言，Python经常与R进行比较，以易于使用。许多用户发现他们可以开始构建数据集。并在几分钟内完成复杂的亲和力分析。最常见的业务用例数据可视化非常简单。虽然，直到您熟悉基本的编程概念。例如变量，数据类型，函数，条件和循环。
 

　　18、火花

　　数据挖掘工具– Spark

　　Spark的吸引力正轻松地席卷整个数据中心流量。停放Python运行的作业。如果您要迁移到大数据中，则需要了解Spark。因为它是处理大量数据的最佳开源数据挖掘工具之一。
 

　　19、H20
 

　　数据挖掘工具– H2O

　　如果您想走在最前沿，请开始学习H2O。此外，它已经安装了 数千次，并且安装了用于欺诈检测的应用程序。像R一样，它有一个非常活跃和热情的用户社区，在推动其发展。
 

三、结论
 

　　因此，AAA教育研究了数据挖掘工具和技术，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，董事会，Dundas BI，Python，Spark和H20。另外，它是可用性和详细信息。我希望这将帮助您以最好的方式学习。此外，如果您有任何疑问，请随时在评论部分提问。