数据挖掘的典型工具

---

数据挖掘工具有哪些

---

RapidMiner，橙色。
1.RapidMiner：RapidMiner是一款开源数据挖掘软件，允许实现许多可扩展的数据分析和挖掘算法，可以帮助开发人员更方便、更快速地构建智能应用程序。
2。 Orange：Orange是一个机器学习和数据挖掘软件套件，提供许多数据可视化工具以及一些关键功能，例如：B.数据表的显示和功能选择的能力。

---

机器学习系统和大数据挖掘工具有哪些

---

1.KNIME
KNIME可以进行传统的数据分析，也可以进行数据挖掘算法，例如：比如回归、分类、聚类等。 并且引入了很多大数据组件如Hive、Spark等。 它还通过模块化数据管道概念集成了各种机器学习和数据挖掘组件，以支持商业智能和财务数据分析。
2.RapidMiner
RapidMiner，也称为YALE，是用Java编程语言编写的，并通过基于模板的框架提供高级分析。 它是机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实践挖掘数据。 这使得实验可以由大量可以任意嵌套的运算符组成，并且用户无需编写任何代码。 它已经拥有许多模板和其他工具，可以轻松分析数据。
3.SASDataMining
SASDataMining是一款商业软件，它提供了更好的方法来理解数据以进行描述性和预测性建模。 SASDataMining具有用户友好的界面和自动化数据处理工具。 此外它还包括用于可扩展处理、自动化、改进算法、建模、数据可视化和探索的高级工具。
4.IBMPSPSModeler
IBMSPSSModeler适合处理文本分析等大型项目，具有非常好的可视化界面。 它允许生成各种数据挖掘算法，无需编程，可用于异常检测、CARMA、Cox回归和使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。
5.Orange
Orange是一个用Python编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。 数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本来执行，还包括数据分析、各种可视化和功能，从散点图、条形图、树到树状图、网络和热图。
6.Rattle
Rattle是一个用R统计语言编写的开源数据挖掘工具包，并且是免费的。 它提供数据的统计和可视化摘要，将数据转换为便于建模的形式，从数据创建无监督和监督模型，绘制模型性能图表，并评估新数据集。 支持的操作系统有GNU/Linux、MacintoshOSX和MS/Windows。
7.Python
Python是一种免费、开源的语言，可以让开发者在短短几分钟内轻松学习和使用。 执行极其复杂的亲和力分析。 只要熟悉变量、数据类型、函数、条件、循环等基本编程概念，就可以轻松使用Python来可视化业务用例数据。
8.OracleDataMining
OracleDataMining允许用户构建型来识别客户行为、定位客户并开发档案。 它使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用方便的拖放解决方案。 该解决方案处理数据库内的数据，还可以创建SQL和PL/SQL脚本，以实现整个组织的自动化、规划和部署。
9.Kaggle是世界上最大的数据科学社区。 来自世界各地的统计学家和数据挖掘者争夺最佳模型，里面有很多问题，感兴趣的朋友可以看一下。
10.FramedData
最近推出的FramedData是一个完全托管的解决方案，可在云中训练、优化和存储产物电离模型，并通过API提供预测，从而消除基础设施开销。 也就是说，框架数据从企业获取数据，并将其转化为可操作的见解和决策，让用户安心。