数据挖掘应用平台（数据挖掘技术软件）

本篇文章给大家谈谈数据挖掘应用平台，以及数据挖掘技术软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据挖掘应用平台的知识，其中也会对数据挖掘技术软件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据挖掘什么软件简单?
• 2、数据挖掘的应用领域有哪些
• 3、常用的大数据分析软件有哪些？
• 4、如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好？
• 5、50个数据挖掘学习资源网站 收藏！

数据挖掘什么软件简单?

数据挖掘用什么软件
1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具；

2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件，但用起来并不方便，界面也简单了点；

3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件；4.RapidMiner现在流行的势头在上升，但它的操作方式和商用软件差别较大，不支持分析流程图的方式，当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了；

5.KNIME和Orange看起来都不错，Orange界面看上去很清爽，但我发现它不支持中 文。推荐KNIME，同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同（Java、R、C++、Python等）来选择相应的软件。
求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分
那肯定是SPSS啊，网上自学教程也一堆，如果你不追求特别专业的，只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它还支持自然语言呢
常用的数据挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。
常用数据挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等

当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大，可满足科技工作中的许多需要，但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识，并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单，只需点击鼠标，选择菜单命令就可以完成大部分工作，获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel，然后加载宏，里面有一些分析工具，不过有时需要数据库软件支持
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收......
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？

那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。
哪个软件建立数据库比较简单好用
随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏 *** 、国企。

实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七

北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？

1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。

2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。

3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。

4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。

【工业软件开发】实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标:

支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型

标签容量：200,000 Tag

数据容量：TB级

客户端并发用户数：500 个

生产过程数据采集时间响应速度：<500 毫秒

时间戳分辨率：毫秒

存储速度：100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量：2,000,000 输出值/秒

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性:

1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间.

2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。

3、Creat RUN ......
数据挖掘工具一般都有哪些
数据挖掘工具有国外的Qlik，国内的有永洪，收费是肯定的，你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具，国内的ETHINK平台好像可以
数据挖掘工具有哪些？
SQL Server是数据库，但内建数据挖掘功能，若提到工具的话，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...

数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

常用的大数据分析软件有哪些？

数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好？

可以利用数据中台有效进行数据挖掘和分析。数据中台建设的基础其实还是数据仓库和数据中心数据挖掘应用平台，但和传统的数据仓库和数据中心相比数据挖掘应用平台，确实有一些过人之处。此处以袋鼠云数据中台为例数据挖掘应用平台，浅析数据中台策略的几个过人之处：

1、 数据汇聚，承上启下。区别于传统的数据治理平台，数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来或者从外部购买，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。

2、 纵观大局，推动全局。数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在把数据采集，把数据清洗，把数据算出来。所以，数据中台建设，需要详实了解企业的数据情况，数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动。

3、 技术升级、应用便捷。大数据平台在很长一段时间，甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况，开源产品使用费力，配置繁琐，导致大数据开发门槛高，数据应用受到严重阻碍，甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待，认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话，会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力，节点扩展能力，实时计算能力，软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。

袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴，更多的是关注于企业的整体数据化建设工作，这也是数据治理平台的趋势所向。

50个数据挖掘学习资源网站 收藏！

来自经管之家（原人大经济论坛）

经管之家（原人大经济论坛）数据挖掘应用平台的会员小伙伴吐血整理了自己在学习数据分析和数据外加过程中常用的国内外数据资源平台，在教程学习之外更能开阔视野，对自己的学习大有裨益。赶紧拿回去搜藏吧！有些网站可能需要翻墙哦~

知识型企业研究中心

http数据挖掘应用平台：//business.queensu.ca/index.php

英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组

http数据挖掘应用平台：//nlp.shef.ac.uk/

PCAI

http：//www.pcai.com/

美国印地安那大学人工智能/认知科学报告和再版文件汇编

http：//www.cs.indiana.edu/%7eleake/INDEX.html

美国橡树岭国家实验室图像处理和机器视觉研究小组

http：//www.ornl.gov/sci/ismv/

人工智能研究者俱乐部

http：//www.souwu.com/

DFKI人工智能研究所

http：//www.dfki.uni-kl.de/

数据管理前言技术国际研讨会（中国，上海，2006）

http：//www.iipl.fudan.edu.cn/DM06/index.htm

媒体计算与WEB智能实验室(复旦大学)

http：//www.cs.fudan.edu.cn/mcwil/irnlp/

奥地利人工智能研究所机器学习和数据挖掘小组

http：//www.oefai.at/oefai/ml/mldm/

加拿大渥太华大学知识获取与智能化学习研究小组

http：//www.site.uottawa.ca/tanka/kaml.html

美国麻省理工大学生物与计算学习研究中心

http：//cbcl.mit.edu/

德国乌尔姆大学人工神经网络小组

http：//www.informatik.uni-ulm.de/ni/forschung/ann.html

优秀知识发现网络

http：//www.kdnet.org/

奥地利维也纳医科大学脑研究中心医学控制和人工智能学院

http：//www.ai.univie.ac.at/

美国伍斯特工学院人工智能研究小组

http：//www.cs.wpi.edu/Research/airg/

微软研究－机器学习和应用统计研究小组

http：//research.microsoft.com/research/mlas/

英国爱丁堡大学信息学校人工智能应用学院

http：//www.aiai.ed.ac.uk/

北京大学计算语言学研究所

http：//www.icl.pku.edu.cn/

哈尔滨工业大学智能技术与自然语言处理实验室

http：//www.insun.hit.edu.cn/default_cn.asp

加州大学伊荣/尔湾分校机器学习小组

http：//www.ics.uci.edu/~mlearn/Machine-Learning.html

DMI：数据挖掘学院

http：//www.cs.wisc.edu/dmi/

数据挖掘：原理，算法及应用

http：//www.cs.unc.edu/Courses/comp290-90-f04/

国家数据挖掘中心

http：//www.ncdm.uic.edu/

IBM智能情报系统研究中心

http：//www.almaden.ibm.com/software/disciplines/iis/

清华大学知识工程研究室

http：//keg.cs.tsinghua.edu.cn/

数据挖掘和数据仓库

http：//www.crm2day.com/data_mining/

数据挖掘课程

http：//cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/course/dm.htm

人工智能研究实验室

http：//www.cs.iastate.edu/~honavar/aigroup.html

美国人工智能协会

http：//www.aaai.org/home.html

知识媒体学会

http：//kmi.open.ac.uk/index.cfm

WEB数据挖掘实验室

http：//www.wdmlab.cn/

中国科大博纳数据挖掘中心

http：//bona.ustc.edu.cn/

西南财经大学商务数据挖掘中心

http：//riem.swufe.edu.cn/dataminingcenter/

国际数据挖掘技术研究中心

http：//59.77.6.145/dmlab/DesktopDefault.aspx

互联网数据挖掘服务中心

http：//idm.yatio.com/index.html

中科院数据技术与知识经济研究中心

http：//www.dtke.ac.cn/

机器学习研究室

http：//www.cald.cs.cmu.edu/

数据挖掘工程小组

http：//www.chem-eng.utoronto.ca/~datamining/

查尔斯顿学院的信息发现

http：//di.cofc.edu/

数据挖掘技能

http：//www.statsoft.com/textbook/stdatmin.html

智能科学网站

http：//www.intsci.ac.cn/

数据挖掘词汇表

http：//www.twocrows.com/glossary.htm

数字经济研究中心

http：//w4.stern.nyu.edu/ceder/

诊断试验评价与数据挖掘

http：//statdtedm.6to23.com/

统计分析与数据挖掘实验室

http：//www.bistudy.com/

Lotus知识发现服务器

http：//www.chinakm.com/share/list.asp

知识发现新进展与成果概述

http：//202.113.96.26/tjcbe/xueshubaogao/yangbingru.ppt

UCI数据库知识发现

http：//kdd.ics.uci.edu/

数据挖掘与知识发现软件

http：//www.kdnuggets.com/software/index.html

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关于数据挖掘应用平台和数据挖掘技术软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据挖掘应用平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据挖掘技术软件、数据挖掘应用平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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