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分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

 網摘文苑 2017-04-11

首先,我們要了解什么是數據挖掘?官方提供的定義如下:數據挖掘又稱為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge-Discovery in Databases,簡稱:KDD)中的一個步驟,一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

隨著數據量的爆炸式增長,我們需要借助一些有效的工具進行數據挖掘工作,從而幫助我們更輕松地從巨大的數據集中找出關系、集群、模式、分類信息等。借助這類工具可以幫助我們做出最準確的決策,為我們的業(yè)務獲取更多收益。

下面小編就為大家總結了10款最佳的數據挖掘工具,可以幫助大家從各種角度分析大數據,并通過數據做出正確的業(yè)務決策:

TOP10 數據挖掘工具

1. RapidMiner

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

RapidMiner是最受歡迎的免費數據挖掘工具之一,它是一個開源的數據挖掘軟件,由Java語言編寫而成,提供一些可擴展的數據分析挖掘算法的實現(xiàn),旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。該款工具最大的好處就是,用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供,而不是一款本地軟件。

除了數據挖掘,RapidMiner還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統(tǒng)計建模、評估和部署等功能。

RapidMiner還有一些很有用的擴展包,可以用來搭建推薦系統(tǒng)和評論挖掘系統(tǒng),一個擴展包是推薦系統(tǒng)擴展包rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar,可以直接實現(xiàn)基于內容的和基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)。另一個擴展包是信息抽取擴展包rapidminer-Information-Extraction-1.0.2.jar,可以用于實現(xiàn)特征和觀點詞的提取,若再配合RapidMiner提供的文本分類功能,應該可以實現(xiàn)一個評論挖掘原型系統(tǒng)。

2. SAS Data Mining(SAS 數據挖掘軟件)

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

SAS最開始發(fā)源于北卡羅來納州立大學,1976年SAS的成套軟件從學校分離出來進入公司。用戶可以使用SAS數據挖掘商業(yè)軟件發(fā)掘數據集的模式,其描述性和預測性模型為用戶更深入的理解數據提供了基礎。

用戶不需要寫任何代碼,它們提供易于使用的GUI,并提供從數據處理、集群到最終環(huán)節(jié)的自動化工具,用戶可以從中得出最佳結果做出正確決策。由于它屬于商業(yè)數據挖掘軟件,所以其中包含很多高端的工具,包括自動化、密集像算法、建模、數據可視化等等。

3. WEKA

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

WEKA是一款非常復雜的數據挖掘工具,其原生的非Java版本主要是為了分析農業(yè)領域數據而開發(fā)的。該工具基于Java版本,支持多種標準數據挖掘任務,包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取。

與Rapid Miner相比優(yōu)勢在于,它在GNU通用公共許可證下是免費的,因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。

高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時,Weka也為普通用戶提供了圖形化界面,稱 為Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。此外,用戶還可以在 Weka論壇 可以找到很多擴展包,比如文本挖掘、可視化、網格計算等等。很多其它開源數據挖掘軟件也支持調用Weka的分析功能。

4. Software – R

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

R軟件是另一種較為流行的GNU開源數據挖掘工具,它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的,是一款針對編程語言和軟件環(huán)境進行統(tǒng)計計算和制圖的免費軟件。

除了可以為科學家、研究人員以及學生提供數據挖掘和分析功能外,它還可以提供統(tǒng)計和制圖技術,包括線性和非線性建模,經典的統(tǒng)計測試,時間序列分析、分類、收集等等。

5. Orange數據挖掘軟件

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

Orange是一個開源數據挖掘和機器學習工具,它的圖形環(huán)境稱為Orange畫布(OrangeCanvas),用戶可以在畫布上放置分析控件 (widget),然后把控件連接起來即可組成挖掘流程。除了界面友好易于使用的優(yōu)點,Orange的強項在于提供了大量可視化方法,可以對數據和模型進行多種圖形化展示,并能智能搜索合適的可視化形式,支持對數據的交互式探索。

此外,它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理,并提供了數據帳目,過渡,建模,模式評估和勘探的功能。

Orange的弱項在于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析能力不強,不支持統(tǒng)計檢驗,報表能力也有限。Orange的底層核心也是采用C++編寫,同時允許用戶使用Python腳本語言來進行擴展開發(fā)。

6. KNIME

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

KNIME(Konstanz Information Miner)是基于Eclipse,用Java編寫的一款開源的數據分析、報告和綜合平臺,擁有數據提取、集成,處理,分析、轉換以及加載所需的所有數據挖掘工具。此外,它具有圖形用戶界面,可以幫助用戶輕松連接節(jié)點進行數據處理。

它結合了數據挖掘和機器學習的各種組件,對商業(yè)情報和財務數據分析非常有幫助。此外,用戶還可以通過隨時添加附加功能輕松地擴展KNIME。

7. NLTK

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

NLTK(Natural Language Tool Kit)最適用于語言處理任務,因為它可以提供一個語言處理工具,包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。而您需要做的只是安裝NLTK,然后將一個包拖拽到您最喜愛的任務中,您就可以去做其他事了。因為它是用Python語言編寫的,你可以在上面建立應用,還可以自定義它的小任務。

8. JHepWork

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

為科學家,工程師和學生所設計的jHepWork是一個免費的開源數據分析框架,其主要是用開源庫來創(chuàng)建一個數據分析環(huán)境,并提供了豐富的用戶接口,以此來和那些收費的的軟件競爭。它主要是為了科學計算用的二維和三維的制圖,并包含了用Java實現(xiàn)的數學科學庫,隨機數,和其它的數據挖掘算法。jHepWork是基于一個高級的編程語言Jython,當然,Java代碼同樣可以用來調用jHepWork的數學和圖形庫。

9. Pentaho

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

Pentaho為數據集成、業(yè)務分析以及大數據處理提供一個全面的平臺。使用這種商業(yè)工具,你可以輕松地混合各種來源的數據,通過對業(yè)務數據進行分析可以為未來的決策提供正確的信息引導。

10. Tanagra

分析大數據最需要的Top 10數據挖掘工具

Tanagra是為學術和研究目的開發(fā)的數據挖掘軟件,且是完全免費的。它使用圖形界面的數據挖掘軟件,采用了類似Windows資源管理器中的樹狀結構來組織分析組件。Tanagra缺乏高級的可視化能力,但它的強項是統(tǒng)計 分析,提供了眾多的有參和無參檢驗方法。同時它的特征選取方法也很多。

以上介紹的幾款軟件都是優(yōu)秀的開源數據挖掘軟件,各有所長,同時也各有缺點。讀者可以結合自己的需求來進行選擇,或者組合使用多個軟件。對于普通用戶可以選用界面友好易于使用的軟件,對于希望從事算法開發(fā)的用戶則可以根據軟件開發(fā)工具不同來選擇相應的軟件。

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