大数据挖掘常用的工具软件有哪些
更新时间:2019-09-10

  对于数据挖掘来说,由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位,所以使用的软件工具更加强调机器学习,常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法,同时,其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便,这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘,但是它的处理能力并不是很强,一旦面对过大的数据规模,它就很难使用。所以,下面中琛魔方将介绍另外一些大数据软件工具。

  Rapid Miner是一个数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。香港挂牌玄机,该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项,以便用户试用大量可任意嵌套的操作符,这些操作符在XML文件中有详细说明,可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

  Orange是一个开源数据可视化、机器学习和数据挖掘工具包。它有一个可视化编程前端,可用于探索性数据分析和交互式数据可视化。Orange是一个基于组件的可视化编程软件包,用于数据可视化、机器学习、数据挖掘和数据分析。Orange组件称为窗口组件,范围广泛:从简单的数据可视化、子集选择和预处理,到学习算法和预测建模的评估,不一而足。Orange的可视化编程通过界面来进行,其中工作流程通过连接预定义或用户设计的窗口组件来创建,而高级用户可以将Orange用作Python库,以便操纵数据和更改窗口组件。

  Kaggle是世界上数据科学家和机器学习者社区。Kaggle以开设机器学习竞赛起家,但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个平台,有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。

  怀卡托知识分析环境(Weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器学习软件。该软件用Java编写。它含有一系列面向数据分析和预测建模的可视化工具和算法,附带图形用户界面。Weka支持几种标准数据挖掘任务,更具体地说是指数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

  R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

  R,R-programming的简称,统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是R一个很大的特性。而且,由于出色的易用性和可扩展性,也让R的知名度在近年来大大提高了,它也逐渐成为数据人常用的工具之一。

  著名的开源数据挖掘工具——NLTK,提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务,因此,在语言处理任务领域中,它一直处于不败之地。想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户,只需要安装NLTK,然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中,就可以继续葛优瘫N日游了,高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外,它是用Python语言编写的,用户可以直接在上面建立应用,还可以自定义小任务,十分便捷。

  以上就是中琛魔方大数据针对大数据挖掘工具软件的全部介绍了。这么多的软件工具都各有其优缺点,大家在选择使用时,可以结合自己的实际情况选择更加适合自己的。

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