数据挖掘工具

数据挖掘是一套利用特定算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从不同维度和视角分析数据的技术。

数据挖掘工具的目标是发现大量数据中的模式/趋势/分组，并将数据转化为更精炼的信息。

它是一个框架，例如 Rstudio 或 Tableau，允许您执行不同类型的数据挖掘分析。

我们可以对数据集执行各种算法，例如聚类或分类，并可视化结果。它是一个为我们的数据和数据所代表的现象提供更好洞察力的框架。这样的框架被称为数据挖掘工具。

数据挖掘工具的市场前景光明：根据 ReortLinker 的最新报告指出，到 2023 年，市场销售额将超过 10 亿美元，高于 2018 年的 5.91 亿美元。

这些是最流行的数据挖掘工具

1. Orange 数据挖掘

Orange 是一款完美的机器学习和数据挖掘软件包。它支持可视化，是一款基于 Python 计算语言编写的组件软件，由斯洛文尼亚卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院的生物信息学实验室开发。

由于它是一款基于组件的软件，Orange 的组件被称为“小部件”。这些小部件的范围从预处理和数据可视化到算法评估和预测建模。

小部件提供重要的功能，例如：

• 显示数据表并允许选择特征
• 数据读取
• 训练预测器和比较学习算法
• 数据元素可视化等

此外，Orange 为枯燥的分析工具提供了更具互动性和趣味性的氛围。操作起来相当令人兴奋。

为什么选择 Orange？

进入 Orange 的数据可以快速格式化为所需的模式，并且可以轻松地将小部件移动到需要的地方。Orange 对用户来说非常有趣。Orange 允许用户通过快速比较和分析数据在短时间内做出更明智的决策。它是一个优秀的开源数据可视化和评估工具，适用于初学者和专业人士。数据挖掘可以通过可视化编程或 Python 脚本执行。通过其可视化编程界面（拖放连接小部件）可以实现许多分析，并且支持许多可视化工具，例如条形图、散点图、树形图、树状图和热力图。支持大量小部件（超过 100 个）。

该工具拥有机器学习组件、生物信息学和文本挖掘插件，并具有数据分析功能。它也用作 Python 库。

Python 脚本可以在终端窗口、集成环境（如 PyCharm 和 PythonWin）或 iPython 等 shell 中运行。Orange 包含一个画布界面，用户可以在其中放置小部件并创建数据分析工作流。小部件提供基本操作，例如读取数据、显示数据表、选择特征、训练预测器、比较学习算法、可视化数据元素等。Orange 可以在 Windows、Mac OS X 和各种 Linux 操作系统上运行。Orange 附带多种回归和分类算法。

Orange 可以读取本机和其他数据格式的文档。Orange 致力于用于分类或监督数据挖掘的机器学习技术。分类中使用了两种类型的对象：学习器和分类器。学习器考虑类级别数据并返回分类器。Orange 中的回归方法与分类非常相似，两者都设计用于监督数据挖掘并需要类级别数据。集成学习结合了单个模型的预测以提高精度。模型可以来自不同的训练数据，也可以在相同的数据集上使用不同的学习器。

学习器也可以通过改变它们的参数集来多样化。在 Orange 中，集成只是学习器的简单包装器。它们的作用与任何其他学习器一样。根据数据，它们返回可以预测任何数据实例结果的模型。

2. SAS 数据挖掘

SAS 代表统计分析系统。它是 SAS Institute 的产品，专为分析和数据管理而创建。SAS 可以挖掘数据、更改数据、管理来自不同来源的信息并分析统计数据。它为非技术用户提供图形用户界面。

SAS 数据挖掘器允许用户分析大数据并为及时决策提供准确的洞察力。SAS 拥有高度可扩展的分布式内存处理架构。它适用于数据挖掘、优化和文本挖掘。

3. DataMelt 数据挖掘

DataMelt 是一个计算和可视化环境，它为数据分析和可视化提供了交互式结构。它主要为学生、工程师和科学家设计。它也称为 DMelt。

DMelt 是用 JAVA 编写的多平台实用程序。它可以在任何与 JVM（Java 虚拟机）兼容的操作系统上运行。它由科学和数学库组成。

• 科学库
  科学库用于绘制 2D/3D 图。
• 数学库
  数学库用于生成随机数、算法、曲线拟合等。

DMelt 可用于分析大量数据、数据挖掘和统计分析。它广泛应用于自然科学、金融市场和工程领域。

4. Rattle

Rattle 是一款基于 GUI 的数据挖掘工具。它使用 R 统计编程语言。Rattle 通过提供重要的数据挖掘功能来展示 R 的统计能力。虽然 Rattle 具有全面且完善的用户界面，但它有一个集成的日志代码选项卡，可以为任何 GUI 操作生成重复代码。

Rattle 生成的数据集可以查看和编辑。Rattle 提供其他便利，可以审查代码，将其用于多种目的，并无限制地扩展代码。

5. RapidMiner

RapidMiner 是最流行的预测分析系统之一，由同名公司 RapidMiner 创建。它用 JAVA 编程语言编写。它为文本挖掘、深度学习、机器学习和预测分析提供了一个集成环境。

该工具可用于广泛的应用，包括公司应用、商业应用、研究、教育、培训、应用开发、机器学习。

RapidMiner 在本地以及公共或私有云基础设施中提供服务器。它以客户端/服务器模型为基础。RapidMiner 附带基于模板的框架，可以快速交付，且错误较少（这在手动编写代码过程中很常见）。