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常用的数据挖掘工具有哪些

1、软件分析的软件有以下几个：Excel为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SASSAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

2、RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

3、Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

4、RapidMiner，Orange。RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供了许多可扩展的数据分析挖掘算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Orange：Orange是一款用于机器学习和数据挖掘的软件套件，提供了许多数据可视化工具，以及一些主要功能，例如显示数据表并允许选择功能。

5、IBMSPSSSPSS（StatisticalPackagefortheSocialSciences）是目前最流行的统计软件平台之一。自2015年开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功被广泛地运用于学习算法、统计分析（包括描述性回归、聚类等）、文本分析、以及与大数据集成等场景中。

6、Orange： 作为开源的选择，Orange以C++/Python的开发语言提供可视化操作，适合有一定基础的高级用户进行深入挖掘。Google AI： Google AI的端到端机器学习，如Tensorflow，精度高但对算力要求大，适合特定场景且价格不菲，适合专业研究机构或大型企业。

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法

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。

FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。

Hadoop - 数据处理的超级引擎 Hadoop，作为大数据处理的基石，以其卓越的特性脱颖而出。它是一个分布式计算框架，以其可靠性、高效性和可扩展性著称。Hadoop假设硬件和存储可能存在故障，因此通过维护多个数据副本来应对，确保即使有节点失效，也能迅速恢复。

北大青鸟java培训:八个最佳的数据中心开源挖掘工具?

CassandraApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。HadoopMapReduce这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。

MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。江苏java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。

SpringBoot是我一直在使用的，而Bootique无疑是另一种优秀的选择。它允许你通过具有不同功能的模块插入，来支持如RESTService，Webapp，定时调度，数据迁移等功能。而使用它写的程序都则会被打包为一个Jar文件，你可以通过命令行更灵活地去启动它。

Spring Spring是一个开源的应用框架，它包含很多子项目比如SpringMVC，SpringSecurity，SpringData，SpingBoot等等，几乎可以满足你项目上的所有需要。它也是我开发Web项目的首选后端框架。Struts2Struts2是Apache最有名的Web框架，它也是一个免费开源的MVC框架。

有哪些好的搜集数据的网站?

金融信息网： http：//dc.xinhua0com - 国际与国内宏观经济数据一网打尽，助你把握市场脉搏。行业分析与监管动态 证监会官网： http：// - 获取行业趋势、统计数据与政策解读，助你了解监管动向。

Google学术搜索（GoogleScholar）：这是一个免费的学术搜索引擎，可以搜索到包括学术论文、书籍、会议论文等在内的各种学术资源。PubMed：这是一个由美国国立医学图书馆维护的免费生物医学文献数据库，收录了数百万篇与生命科学和医学相关的文献。

CEIC：。涵盖超过195个国家400多万个时间序列的数据源，最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找。 Data.gov：data.gov。由美国政府提供的，可自由获取从气候到犯罪等各种惊人信息的门户网站。 Data.gov.uk：data.gov.uk。

公开数据库数据 UCI：机器学习数据集网站 网址：http：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php 数据及用途：网站包含400多个经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含算法如：分类、聚类、回归等算法的数据集，且都分好类了，挑选和使用起来非常方便。

哪些工具可以用于数据挖掘

1、Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

2、RapidMiner，Orange。RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供了许多可扩展的数据分析挖掘算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Orange：Orange是一款用于机器学习和数据挖掘的软件套件，提供了许多数据可视化工具，以及一些主要功能，例如显示数据表并允许选择功能。

3、YModel： 易明公司出品的YModel，专为自动化建模而设计，操作简便，模型精准，适合中小企业，无论是个人版的免费版还是企业版的数据库支持，都体现出其性价比。Orange： 作为开源的选择，Orange以C++/Python的开发语言提供可视化操作，适合有一定基础的高级用户进行深入挖掘。