您应该亲身体验的 9 大数据挖掘工具 [2022]
已发表: 2021-01-04如果你想成为一名数据专家，你必须熟悉多种数据挖掘工具，即使你只会使用一些。 这样，您就可以为任何挑战做好准备，因为每种工具都有其特定的优势。
你可能会问，“我从哪里开始？”
为了帮助您，我们整理了一份最杰出的数据挖掘工具列表。 继续阅读并找出成为数据专业人士应该熟悉的各种工具：
如果您是初学者并且有兴趣了解有关数据科学的更多信息，请查看我们来自顶尖大学的数据科学课程。
目录
顶级数据挖掘工具
1. 思感
Sinsense 凭借其众多功能赢得了 2016 年最佳商业智能软件奖。 许多人认为它仍然是专业人士的顶级数据挖掘工具之一。 如果您正在寻找在组织内生成报告的解决方案，那么这是您的正确选择。
Sisense 使您能够组合来自多个来源的数据并构建共享存储库。 它还允许您改进数据以创建视觉丰富的报告，使您的发现更适合非技术受众阅读。
它还具有不同的小部件，可以更轻松地生成报告。 您可以生成折线图、图形、饼图和类似的报告来可视化您的数据。
了解更多关于Sisense的信息。
2. 刀
KNIME 是一个用于数据报告和分析的开源集成平台。 它基于模块化数据管道概念并相应地工作。 它具有多个相互嵌入的数据挖掘和机器学习组件。
它的主要亮点是其快速部署和高效扩展的能力。 不太熟悉数据分析技术细节的人也可以使用 KNIME 进行预测分析（尽管他们会面临一些困难）。 KNIME 非常适合财务数据分析、商业智能和数据分析。 从合并数据到部署数据，该平台可以帮助您满足几乎所有数据挖掘需求。
了解更多关于KNIME的信息。
3.IBM SPSS 建模器
IBM SPSS Modeler 使您能够执行文本分析和数据挖掘。 IBM 从 SPSS 获得了它。
SPSS Modeler 摆脱了数据转换的许多技术方面，因此使用预测模型变得更加舒适。 它的界面简化了数据挖掘算法的工作。 它有两个版本，专业版和高级版。 高级版具有附加功能，例如实体分析和文本分析。
了解有关IBM SPSS Modeler的更多信息。
4. 快速矿工
专业人士中最受欢迎的数据挖掘工具之一是 Rapid Miner。 它是用 Java 编写的，为您提供了一个用于预测分析、文本挖掘、机器学习和相关任务的集成环境。
Rapid Miner 可在众多行业中找到应用，例如研究、培训、机器学习、商业应用等。 您可以在本地和云基础架构上使用此工具。 它具有框架模板，可减少错误的发生并提高项目的速度。
了解更多关于Rapid Miner的信息。
阅读：印度的数据挖掘项目
5.橙色
Orange 是用于数据挖掘和机器学习的开源解决方案。 它的组件（称为小部件）可帮助您完成各种任务，包括但不限于读取数据、训练预测器、数据可视化和显示数据表。
它可以以所需的模式格式化传入的数据，您可以使用小部件将其移动到任何所需的位置。 通过其多功能小部件，Orange 可以让用户在短时间内高效地执行数据挖掘任务。 学习使用 Orange 也很有趣，因此，如果您是初学者，可以毫不犹豫地使用此工具开始您的数据挖掘之旅。
了解更多关于橙色的信息。
查看：数据迁移工具
6. 蟒蛇
Python 是地球上最流行的编程语言之一。 要使用我们在本文中讨论的大多数数据挖掘工具，您必须学习这种语言。 Python 具有易于学习的语法和相当灵活的适用性。
它广受欢迎的一个重要原因是这种语言的大量库。 学习 Python 后，您可以使用它的库进行数据分析和应用程序开发。 这就是这种编程语言的多功能性。
了解更多关于Python的信息。
7. 拨浪鼓
Rattle 是一种使用 R 作为主要编程语言的数据挖掘工具。 它基于 GUI 并提供多种数据挖掘功能。 它的日志代码选项卡为在 GUI 上发生的所有活动创建重复代码。 因此，您可以使用 UI 执行多个任务，也可以使用代码并相应地对其进行编辑。 您也可以选择查看代码。
了解更多关于Rattle的信息。
8. Teradata
Teradata 的一个突出名称是 Teradata Database。 它提供对贵公司关键数据的洞察，例如产品展示位置、销售等。 您也可以区分冷数据和热数据，它们根据使用频率进行区分。
Teradata 的所有服务器节点都有其处理能力和内存，因此它工作在“不共享”架构上。
了解有关Teradata的更多信息。
9. 维卡
Weka 是新西兰怀卡托大学的产品，是用于数据可视化、数据分析和预测建模的绝佳解决方案。 它具有易于访问的用户界面，使学习软件变得非常简单。 您可以使用 Weka 访问 SQL 数据库，因为它支持数据库连接以增强处理能力。
因为 Weka 是免费软件，所以它也是初学者和专业人士中最多的数据挖掘工具之一。
了解更多关于Weka的信息。
另请阅读：数据科学工具
了解有关数据挖掘的更多信息
以上就是所有著名的数据挖掘工具的列表。 如果您对此列表或主题有任何疑问，请随时向我们提问。
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