10个最强的数据挖掘⼯具，⼀定不要错过
在机器学习的流程中数据挖掘是重要的⼀环。数据挖掘是从⼤量数据中提取隐藏的或未知，但可能有⽤信息的过程。今天给⼤家介绍10个最强的数据挖掘⼯具，欢迎⼩伙伴们收藏起来。
1、KNIME
KNIME可以完成常规的数据分析，进⾏数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。⽽且它引⼊很多⼤数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流⽔线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够帮助商业智能和财务数据分析。
2、Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以Java编程语⾔编写，通过基于模板的框架提供⾼级分析，是⽤于机器学习和数据挖掘实验的环境，⽤于研究和实践数据挖掘。使⽤它，实验可以由⼤量的可任意嵌套的操作符组成，⽽且⽤户⽆需编写代码，它已经有许多模板和其他⼯具，帮助轻松地分析数据。
3、SAS Data Mining
SAS Data Mining是⼀个商业软件，它为描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的⽅法。SAS Data
Mining有易于使⽤的GUI，有⾃动化的数据处理⼯具。此外，它还包括可升级处理、⾃动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进⼯具。
4、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler适合处理⽂本分析等⼤型项⽬，它的可视化界⾯做得很好。它允许在不编程的情况下⽣成各种数据挖掘算法，⽽且可以⽤于异常检测、CARMA、Cox回归以及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是⼀个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件，它以Python编写。它的数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进⾏，它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、⽹络和热图的特征。
6、Rattle
Rattle是⼀个在统计语⾔R编写的开源数据挖掘⼯具包，是免费的。它提供数据的统计和可视化汇总，将数据转换为便于建模的表单，从数据中构建⽆监督模型和监督模型，以图形⽅式呈现模型性能，并对新数据集进⾏评分。它⽀持的操作系统有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。
最强编程语言7、Python
Python是⼀个免费且开放源代码的语⾔，它的学习曲线很短，便于开发者学习和使⽤，往往很快就能开始构建数据集，并在⼏分钟内完成极其复杂的亲和⼒分析。只要熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，就能轻松使⽤Python做业务⽤例数据可视化。
8、Oracle Data Mining
Oracle数据挖掘功能让⽤户能构建模型来发现客户⾏为⽬标客户和开发概要⽂件，它让数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使⽤便捷的拖放解决⽅案处理数据库内的数据，它还可以为整个企业的⾃动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。
9、Kaggle
Kaggle是全球最⼤的数据科学社区，⾥⾯有来⾃世界各地的统计⼈员和数据挖掘者竞相制作最好的模型，相当于是数据科学竞赛的平台，基本上很多问题在其中都可以到，感兴趣的朋友可以去看看。
科学竞赛的平台，基本上很多问题在其中都可以到，感兴趣的朋友可以去看看。
10、Framed Data
最后介绍的Framed Data是⼀个完全管理的解决⽅案，它在云中训练、优化和存储产品的电离模型，并通过API提供预测，消除基础架构开销。也就是说，框架数据从企业获取数据，并将其转化为可⾏的见解和决策，这样使得⽤户很省⼼。
这10个最强的数据挖掘⼯具你收藏了吗？如果还有什么想要了解的，或者你有其他的见解，可以在下⽅评论留⾔和⼤家⼀起探讨~

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。