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數(shù)據(jù)挖掘平臺（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺）

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

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)挖掘平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

國內有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢?
八個最佳的數(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
現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺？

數(shù)據(jù)挖掘平臺（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺）

國內有哪些比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具呢?

國內比較好的數(shù)據(jù)挖掘工具有很多，比如思邁特軟件Smartbi。
思邁特軟件Smartbi是中國自助型BI領導者，它簡單易用，人人可用。可以解放IT部門，讓業(yè)務人員自主、靈活、多樣的可視化分析，無需任何技術，數(shù)秒實現(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)價值，告別數(shù)據(jù)孤島。思邁特軟件Smartbi性能優(yōu)異，億級數(shù)據(jù)，秒級響應，實施周期以星期計算，支持PC、移動端、大屏多種終端。
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1.靈動的可視分析，零編碼、可視化數(shù)據(jù)分析，即時分享數(shù)據(jù)見解。幾分鐘生成分析結果，數(shù)秒內發(fā)現(xiàn)知識的真知灼見。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，大大提升了知識轉移和數(shù)據(jù)分析的效率。
2.提供切換自如的多屏體驗，他擁有移動端、普通電腦端、大屏顯示等多種終端展示解決方案，讓用戶隨時隨地對關心的數(shù)據(jù)了如指掌。
思邁特軟件Smartbi通過深度數(shù)據(jù)建模，為企業(yè)提供預測能力支持文本分析、五大類算法和數(shù)據(jù)預處理，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。思邁特軟件Smartbi經過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經驗，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)級報表、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)庫知識發(fā)現(xiàn)(英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD)中的一個步驟，是一個挖掘和分析大量數(shù)據(jù)并從中提取信息的過程。其中一些應用包括市場細分-如識別客戶從特定品牌購買特定產品的特征，欺詐檢測-識別可能導致在線欺詐的交易模式等。在本文中，沙河電腦培訓整理了進行數(shù)據(jù)挖掘的8個最佳開源工具。

1、Weka

WEKA作為一個公開的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺，集合了大量能承擔數(shù)據(jù)挖掘任務的機器學習算法，包括對數(shù)據(jù)進行預處理，分類，回歸、聚類、關聯(lián)規(guī)則以及在新的交互式界面上的可視化。

2、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數(shù)據(jù)挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設計和評價。

3、Orange

Orange是一個基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習軟件套裝，它的功能即友好，又很強大，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以進行腳本開發(fā)。它包含了完整的一系列的組件以進行數(shù)據(jù)預處理，并提供了數(shù)據(jù)帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。其由C++和Python開發(fā)，它的圖形庫是由跨平臺的Qt框架開發(fā)。

4、Knime

KNIME(KonstanzInformationMiner)是一個用戶友好，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。

5、jHepWork

jHepWork是一套功能完整的面向對象科學數(shù)據(jù)分析框架。Jython宏是用來展示一維和二維直方圖的數(shù)據(jù)。該程序包括許多工具，可以用來和二維三維的科學圖形進行互動。

6、ApacheMahout

ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)開發(fā)的一個全新的開源項目，其主要目標是創(chuàng)建一些可伸縮的機器學習算法，供開發(fā)人員在Apache在許可下免費使用。該項目已經發(fā)展到了它的最二個年頭，目前只有一個公共發(fā)行版。Mahout包含許多實現(xiàn)，包括集群、分類、CP和進化程序。此外，通過使用ApacheHadoop庫，Mahout可以有效地擴展到云中。

7、ELKI

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

現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺

數(shù)據(jù)在我們這個時代變得越來越重要了，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序的數(shù)據(jù)生成更直觀的統(tǒng)計圖形、圖表等，來更加清晰有效地傳遞信息并以此做出決策。

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

一、數(shù)據(jù)清洗

如何去整理分析數(shù)據(jù)，其中一個很重要的工作就是數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是指對“臟”數(shù)據(jù)進行對應方式的處理，臟在這里意味著數(shù)據(jù)的質量不夠好，會掩蓋數(shù)據(jù)的價值，更會對其后的數(shù)據(jù)分析帶來不同程度的影響。有調查稱，一個相關項目的進展，80%的時間都可能會花費在這個工作上面。因為清洗必然意味著要對數(shù)據(jù)有一定的理解，而這個工作是自動化或者說計算機所解決不了的難題，只能靠人腦對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗，找到問題所在，并通過一些方法去對對應的數(shù)據(jù)源進行重新整理。

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

去除不需要的字段：簡單，直接刪除即可。但要記得備份。

填充缺失內容：以業(yè)務知識或經驗推測填充缺失值；以同一指標的計算結果（均值、中位數(shù)、眾數(shù)等）填充缺失值；以不同指標的計算結果填充缺失值。

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

內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。例如從網絡爬到的數(shù)據(jù)會包含一些編碼解碼的字符如%22，這種情況下，需要以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，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，這時候我們可以直接從身份證號中按照一定規(guī)律將生日信息提取出來。

以上只是一部分數(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)務需求中。數(shù)據(jù)清洗永遠不是獨立存在的，它還和很多相關的領域一起并行，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。

如果大家想要進一步去了解數(shù)據(jù)分析過程中的數(shù)據(jù)清洗，建議大家可以使用微策略的產品來體驗一下數(shù)據(jù)清洗的方法和流程。

二、設計圖表

設計圖表的作用就是將數(shù)據(jù)轉換為有意義的洞見，從而做出相應的商業(yè)決策。

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

例如我們在展示與地理相關的信息時，可以利用地圖來更直觀的表達，而折線圖更加能反應出事物發(fā)展的趨勢。

當然，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瀏覽不同維度的數(shù)據(jù)，也可以在兩個圖表之間建立映射關系，或者在單個圖表中向下鉆取。我們利用這些高級的數(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，所以針對一個數(shù)據(jù)報表發(fā)布的過程中，我們會針對不同的部門或者不同的職位設置不同的訪問權限。這樣保證了設計一個數(shù)據(jù)報表就可以滿足不同的地區(qū)和角色工作人員的數(shù)據(jù)訪問需求。

另外，產品對多平臺訪問的支持也十分重要，許多的商業(yè)決策也許就在路途中做出，所以移動端的體驗和桌面一樣重要。

在的Library產品覆蓋了桌面端和移動端，并且是為數(shù)不多能在移動端獲得原生體驗的產品。同時，用戶也可以在產品中分享洞見、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驗的定性分析，通過數(shù)據(jù)可視化得出的洞見，并一步步量化得到最優(yōu)解，從而使得風險最低、利潤最大已經是行業(yè)趨勢。隨著大數(shù)據(jù)的在各行各業(yè)中的廣泛應用，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（tipdm數(shù)據(jù)挖掘平臺）

現(xiàn)在市面上有哪些好用的數(shù)據(jù)挖掘工具或者平臺？

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旗下的產品。思邁特軟件Smartbi Mining通過深度數(shù)據(jù)建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯(lián)，5大類機器學習的成熟算法。
其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、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)挖掘平臺還提供了必不可少的數(shù)據(jù)預處理功能。
還包括字段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合并列、合并行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算字段等。
數(shù)據(jù)挖掘中通常涉及到四種任務:
分類:將熟悉的結構概括為新數(shù)據(jù)的任務
聚類:在數(shù)據(jù)中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數(shù)據(jù)中使用已注意的結構。
關聯(lián)規(guī)則學習:查找變量之間的關系
回歸:旨在找到一個函數(shù)，用最小的錯誤來模擬數(shù)據(jù)。
思邁特軟件Smartbi是國家認定的“高新技術企業(yè)”，廣東省認定的“大數(shù)據(jù)培育企業(yè)”，廣州市認定的“兩高四新企業(yè)”，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業(yè)組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲“大數(shù)據(jù)百強企業(yè)”。
思邁特軟件Smartbi也是“中國十佳商業(yè)智能方案商”、“中國科技創(chuàng)新企業(yè)100強”等100+榮譽獎項！憑借NLP和數(shù)據(jù)挖掘功能入選Gartner“中國AI創(chuàng)業(yè)公司代表廠商（2020）”，憑借Eagle自助分析平臺入選“Gartner 增強分析2020代表廠商”。
數(shù)據(jù)挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實踐經驗，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)級報表、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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以上就是關于數(shù)據(jù)挖掘平臺相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。