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数据挖掘工具的介绍

2021-08-02 11:40:59

数据挖掘工具,Data Mining Tools,一种识别数据模式来扩大传统分析的工具,属于IP与多媒体之类。随着科技化与数据化的不断普及,互联网的发展日新月异,并且还有很多人才不断地在向着这个方向发展,如开闸的洪流般,无法阻挡,毕竟在之后的发展中,科技的发展是主流之势,也是需要不断输入人才的地方。


 

在互联网上找到想要的信息需要查找、筛选、分析整合。工具是为了人们能够更好地更快地实现自己的目的,劳动人民通过工具实现了劳动效率的提高,在数据化的现在,科技衍生创造出了数据挖掘工具服务与人民的信息查找等工作。像spss(学习算法,统计分析,文本分析,大数据集成等)、R(统计计算与图形环境)、SAS(提供描述性建模,预测性建模和解析性建模)、Oracle Data Mining(提供出色的数据预测算法,用于分类,回归等判断)、KNIME(实现不同环境之间数据的迁移)、RapidMiner(提供丰富的产品,创建新的数据挖掘过程,提供分析)、Orange(提供基本功能,也支持数据建模,回归,聚类,预处理等,还提供了可视化的编程环境)、Apache Spark(处理数据有易用性和高效能)、Hadoop MapReduce(具有适用性和广谱性)、Olik(易用性,即时响应用户的修改和交互)、Scikit-learn(方便也具备基本的数据处理功能)、Rattle(兼容性)、Pandas(提供的代码库既可以被用来进行数据分析,又可以管理目标系统的数据结构)、H3O(分析存储在云端架构里的数据)、Amazon EMR(不仅可以被用于数据挖掘,还可以执行诸如:Web索引、日志文件分析、财务分析、机器学习等数据科学工作)、Azure ML(可用于构建,训练和部署各种机器学习模型)、Google AI Platform(提供机器学习栈)、PyTorch(神经网络类数据科学工具)、TensorFlow(既可以被用于构建深度学习模型,又能够高度关注深度神经网络)、Matplotlib(使用Python进行数据可视化的出色工具库)、ggplot2(允许用户构建出高质量且美观的图形,同时,用户也可以通过该工具,抽象地修改图中的各种组件)。


数据挖掘工具根据其适用的范围分为专用挖掘工具与通用挖掘工具两类,前者是针对某个特定领域的问题提供解决方案,在涉及算法的时候考虑数据、需求的特殊性,并进行优化处理。后者不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,它可以做多种模式的挖掘,挖掘什么,用什么挖掘由用户根据自己的应用来选择。


数据挖掘是一个过程,只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合,并在实施过程中不断的磨合,才能取得成功,因此,选择使用该工具的时候,需要考虑到以下因素,可产生的模式种类的数量、解决复杂问题的能力、操作性能、数据存取能力、以及和其它产品的接口。通过识别和理解有意义的数据,用户可以做出较为明智的决策,并找到实现自己的目标。