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數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-23 03:00:08 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 82

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

國(guó)內(nèi)有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢?
八個(gè)最佳的數(shù)據(jù)中心開源挖掘工具？
現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺(tái)
現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺(tái)？

數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)）

國(guó)內(nèi)有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢?

國(guó)內(nèi)比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具有很多，比如思邁特軟件Smartbi。
思邁特軟件Smartbi是中國(guó)自助型BI領(lǐng)導(dǎo)者，它簡(jiǎn)單易用，人人可用?？梢越夥臝T部門，讓業(yè)務(wù)人員自主、靈活、多樣的可視化分析，無(wú)需任何技術(shù)，數(shù)秒實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。借助思邁特軟件Smartbi，企業(yè)可以充分發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，告別數(shù)據(jù)孤島。思邁特軟件Smartbi性能優(yōu)異，億級(jí)數(shù)據(jù)，秒級(jí)響應(yīng)，實(shí)施周期以星期計(jì)算，支持PC、移動(dòng)端、大屏多種終端。
思邁特軟件Smartbi大數(shù)據(jù)分析工具的特點(diǎn)：
1.靈動(dòng)的可視分析，零編碼、可視化數(shù)據(jù)分析，即時(shí)分享數(shù)據(jù)見解。幾分鐘生成分析結(jié)果，數(shù)秒內(nèi)發(fā)現(xiàn)知識(shí)的真知灼見。而且用戶在接收到他人分享的數(shù)據(jù)后，享有與原作者一樣的分析功能，大大提升了知識(shí)轉(zhuǎn)移和數(shù)據(jù)分析的效率。
2.提供切換自如的多屏體驗(yàn)，他擁有移動(dòng)端、普通電腦端、大屏顯示等多種終端展示解決方案，讓用戶隨時(shí)隨地對(duì)關(guān)心的數(shù)據(jù)了如指掌。
思邁特軟件Smartbi通過(guò)深度數(shù)據(jù)建模，為企業(yè)提供預(yù)測(cè)能力支持文本分析、五大類算法和數(shù)據(jù)預(yù)處理，并為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗(yàn)。思邁特軟件Smartbi經(jīng)過(guò)多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。
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八個(gè)最佳的數(shù)據(jù)中心開源挖掘工具？

數(shù)據(jù)挖掘，又稱為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ)：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟，是一個(gè)挖掘和分析大量數(shù)據(jù)并從中提取信息的過(guò)程。其中一些應(yīng)用包括市場(chǎng)細(xì)分-如識(shí)別客戶從特定品牌購(gòu)買特定產(chǎn)品的特征，欺詐檢測(cè)-識(shí)別可能導(dǎo)致在線欺詐的交易模式等。在本文中，沙河電腦培訓(xùn)整理了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的8個(gè)最佳開源工具。

1、Weka

WEKA作為一個(gè)公開的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合了大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分類，回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化。

2、RapidMiner

RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。

3、Orange

Orange是一個(gè)基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件套裝，它的功能即友好，又很強(qiáng)大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數(shù)據(jù)分析和可視化，基綁定了Python以進(jìn)行腳本開發(fā)。它包含了完整的一系列的組件以進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并提供了數(shù)據(jù)帳目，過(guò)渡，建模，模式評(píng)估和勘探的功能。其由C++和Python開發(fā)，它的圖形庫(kù)是由跨平臺(tái)的Qt框架開發(fā)。

4、Knime

KNIME(KonstanzInformationMiner)是一個(gè)用戶友好，智能的，并有豐演的開源的數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)勘探平臺(tái)。

5、jHepWork

jHepWork是一套功能完整的面向?qū)ο罂茖W(xué)數(shù)據(jù)分析框架。Jython宏是用來(lái)展示一維和二維直方圖的數(shù)據(jù)。該程序包括許多工具，可以用來(lái)和二維三維的科學(xué)圖形進(jìn)行互動(dòng)。

6、ApacheMahout

ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)開發(fā)的一個(gè)全新的開源項(xiàng)目，其主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可伸縮的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，供開發(fā)人員在Apache在許可下免費(fèi)使用。該項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)展到了它的最二個(gè)年頭，目前只有一個(gè)公共發(fā)行版。Mahout包含許多實(shí)現(xiàn)，包括集群、分類、CP和進(jìn)化程序。此外，通過(guò)使用ApacheHadoop庫(kù)，Mahout可以有效地?cái)U(kuò)展到云中。

7、ELKI

ELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用來(lái)聚類和找離群點(diǎn)。ELKI是類似于weka的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，用java編寫，有GUI圖形界面?？梢杂脕?lái)尋找離群點(diǎn)。

現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺(tái)

數(shù)據(jù)在我們這個(gè)時(shí)代變得越來(lái)越重要了，就像是黃金和石油一樣寶貴，而數(shù)據(jù)可視化就是把雜亂無(wú)序的數(shù)據(jù)生成更直觀的統(tǒng)計(jì)圖形、圖表等，來(lái)更加清晰有效地傳遞信息并以此做出決策。

既然已經(jīng)有許多的答主推薦了很多好用的可視化工具，那我們就來(lái)講講怎樣從雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)到最后生成易于理解和使用的數(shù)據(jù)報(bào)表的整個(gè)流程。

一、數(shù)據(jù)清洗

如何去整理分析數(shù)據(jù)，其中一個(gè)很重要的工作就是數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是指對(duì)“臟”數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)方式的處理，臟在這里意味著數(shù)據(jù)的質(zhì)量不夠好，會(huì)掩蓋數(shù)據(jù)的價(jià)值，更會(huì)對(duì)其后的數(shù)據(jù)分析帶來(lái)不同程度的影響。有調(diào)查稱，一個(gè)相關(guān)項(xiàng)目的進(jìn)展，80%的時(shí)間都可能會(huì)花費(fèi)在這個(gè)工作上面。因?yàn)榍逑幢厝灰馕吨獙?duì)數(shù)據(jù)有一定的理解，而這個(gè)工作是自動(dòng)化或者說(shuō)計(jì)算機(jī)所解決不了的難題，只能靠人腦對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)，找到問(wèn)題所在，并通過(guò)一些方法去對(duì)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行重新整理。

清洗數(shù)據(jù)的方式大概可以分為以下幾類，篩選、清除、補(bǔ)充、糾正，例如：

去除不需要的字段：簡(jiǎn)單，直接刪除即可。但要記得備份。

填充缺失內(nèi)容：以業(yè)務(wù)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)推測(cè)填充缺失值；以同一指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果（均值、中位數(shù)、眾數(shù)等）填充缺失值；以不同指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果填充缺失值。

格式不一致：時(shí)間、日期、數(shù)值、全半角等顯示格式不一致，這種問(wèn)題通常與輸入端有關(guān)，在整合多來(lái)源數(shù)據(jù)時(shí)也有可能遇到，將其處理成一致的某種格式即可。例如一列當(dāng)中儲(chǔ)存的是時(shí)間戳，某些跨國(guó)公司的不同部門在時(shí)間的格式上有可能存在差別，比如2019-01-12，2019/01/12等，這時(shí)候需要將其轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式。

內(nèi)容中有不需要的字符：某些情況使得有些數(shù)據(jù)中包含不需要的字符。例如從網(wǎng)絡(luò)爬到的數(shù)據(jù)會(huì)包含一些編碼解碼的字符如%22，這種情況下，需要以半自動(dòng)校驗(yàn)半人工方式來(lái)找出可能存在的問(wèn)題，并去除不需要的字符。

數(shù)據(jù)提?。豪缭蹅冎挥杏脩羯矸葑C的信息，但是需要用戶生日一列，這時(shí)候我們可以直接從身份證號(hào)中按照一定規(guī)律將生日信息提取出來(lái)。

以上只是一部分?jǐn)?shù)據(jù)清洗的方式，具體清洗方式步驟還是需要放到具體的業(yè)務(wù)需求中。數(shù)據(jù)清洗永遠(yuǎn)不是獨(dú)立存在的，它還和很多相關(guān)的領(lǐng)域一起并行，例如數(shù)據(jù)安全性、穩(wěn)定性和成本。不同的情況下，需要考慮不同的數(shù)據(jù)清洗方式或者工具。

如果大家想要進(jìn)一步去了解數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的數(shù)據(jù)清洗，建議大家可以使用微策略的產(chǎn)品來(lái)體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)清洗的方法和流程。

二、設(shè)計(jì)圖表

設(shè)計(jì)圖表的作用就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的洞見，從而做出相應(yīng)的商業(yè)決策。

通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)可視化的工具都會(huì)提供許多的圖表來(lái)適用于不同的數(shù)據(jù)，在的產(chǎn)品中還可以自己添加第三方的圖表或使用我們提供的SDK來(lái)豐富自己的可視化效果庫(kù)。

例如我們?cè)谡故九c地理相關(guān)的信息時(shí)，可以利用地圖來(lái)更直觀的表達(dá)，而折線圖更加能反應(yīng)出事物發(fā)展的趨勢(shì)。

當(dāng)然，靜止圖表顯然不能滿足現(xiàn)在的商業(yè)需求，用戶可以自行添加篩選器來(lái)瀏覽不同維度的數(shù)據(jù)，也可以在兩個(gè)圖表之間建立映射關(guān)系，或者在單個(gè)圖表中向下鉆取。我們利用這些高級(jí)的數(shù)據(jù)分析功能，就可以找出隱藏在數(shù)據(jù)之下的洞見。

三、發(fā)布與分享

在商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)的安全性十分重要，所以針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)報(bào)表發(fā)布的過(guò)程中，我們會(huì)針對(duì)不同的部門或者不同的職位設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限。這樣保證了設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)報(bào)表就可以滿足不同的地區(qū)和角色工作人員的數(shù)據(jù)訪問(wèn)需求。

另外，產(chǎn)品對(duì)多平臺(tái)訪問(wèn)的支持也十分重要，許多的商業(yè)決策也許就在路途中做出，所以移動(dòng)端的體驗(yàn)和桌面一樣重要。

在的Library產(chǎn)品覆蓋了桌面端和移動(dòng)端，并且是為數(shù)不多能在移動(dòng)端獲得原生體驗(yàn)的產(chǎn)品。同時(shí)，用戶也可以在產(chǎn)品中分享洞見、并與同事協(xié)同工作。

如今的商業(yè)決策，絕不僅僅只是基于以往經(jīng)驗(yàn)的定性分析，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化得出的洞見，并一步步量化得到最優(yōu)解，從而使得風(fēng)險(xiǎn)最低、利潤(rùn)最大已經(jīng)是行業(yè)趨勢(shì)。隨著大數(shù)據(jù)的在各行各業(yè)中的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)可視化的重要性也不言而喻，以上就是在商業(yè)環(huán)境中數(shù)據(jù)可視化的主要流程，感謝閱讀。

數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)）

現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺(tái)？

現(xiàn)在市面上用得最多的數(shù)據(jù)挖掘工具要數(shù)思邁特軟件Smartbi Mining。它是是思邁特軟件Smartbi旗下的產(chǎn)品。思邁特軟件Smartbi Mining通過(guò)深度數(shù)據(jù)建模，可以為你提供預(yù)測(cè)能力，支持多種高效實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包含了分類、回歸、聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)，5大類機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟算法。
其中包含了多種可訓(xùn)練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外，思邁特軟件Smartbi Mining數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)還提供了必不可少的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。
還包括字段拆分、行過(guò)濾與映射、列選擇、隨機(jī)采樣、過(guò)濾空值、合并列、合并行、JOIN、行選擇、去除重復(fù)值、排序、增加序列號(hào)、增加計(jì)算字段等。
數(shù)據(jù)挖掘中通常涉及到四種任務(wù):
分類:將熟悉的結(jié)構(gòu)概括為新數(shù)據(jù)的任務(wù)
聚類:在數(shù)據(jù)中以某種方式查找組和結(jié)構(gòu)的任務(wù)，而不需要在數(shù)據(jù)中使用已注意的結(jié)構(gòu)。
關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí):查找變量之間的關(guān)系
回歸:旨在找到一個(gè)函數(shù)，用最小的錯(cuò)誤來(lái)模擬數(shù)據(jù)。
思邁特軟件Smartbi是國(guó)家認(rèn)定的“高新技術(shù)企業(yè)”，廣東省認(rèn)定的“大數(shù)據(jù)培育企業(yè)”，廣州市認(rèn)定的“兩高四新企業(yè)”，獲得了來(lái)自國(guó)家、地方政府、國(guó)內(nèi)外權(quán)威分析機(jī)構(gòu)、行業(yè)組織、知名媒體的高度關(guān)注和認(rèn)可，斬獲“大數(shù)據(jù)百?gòu)?qiáng)企業(yè)”。
思邁特軟件Smartbi也是“中國(guó)十佳商業(yè)智能方案商”、“中國(guó)科技創(chuàng)新企業(yè)100強(qiáng)”等100+榮譽(yù)獎(jiǎng)項(xiàng)！憑借NLP和數(shù)據(jù)挖掘功能入選Gartner“中國(guó)AI創(chuàng)業(yè)公司代表廠商（2020）”，憑借Eagle自助分析平臺(tái)入選“Gartner 增強(qiáng)分析2020代表廠商”。
數(shù)據(jù)挖掘工具靠不靠譜，來(lái)試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過(guò)多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。
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以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。