1.Rapid Miner
Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。
它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在XML文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。
2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目,其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、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。
3.Oracle Data Mining
Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分,Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力,进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。
Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅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。
weka是一个不错的开源的基于java写的数据挖掘软件,里面很多的算法直接可以使用,同时你也可以利用这些java包进行二次开发。是其官方网站,里面可以下载最新的weka供你使用。
sql server也是一个不错的数据挖掘软件,但是貌似只有开发版的才有这个功能。所以要去找开发版进行下载,verycd上面很多资源可供下载。希望能帮到你。
R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘
数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性(属于Association rule learning)的信息的过程。
扩展资料:
尽管通常数据挖掘应用于数据分析,但是像人工智能一样,它也是一个具有丰富含义的词汇,可用于不同的领域。 它与KDD的关系是:KDD是从数据中辨别有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程;而数据挖掘是KDD通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式的一个步骤。 事实上,在现今的文献中,这两个术语经常不加区分的使用。
参考资料来源:百度百科-数据挖掘
参考资料来源:百度百科-数据挖掘算法
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