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大数据分析数据挖掘工具有哪些
时间:2019-12-30来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2019-12-30点击量:作者:Sissi


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。

AAA教育

什么是数据挖掘工具
 

二、数据挖掘工具
 

  1、快速矿工

大数据分析挖掘工具

  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


大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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)

大数据分析挖掘工具

  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)
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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
 

大数据分析挖掘工具

  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。



 

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