工具推荐 进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具

工具推荐 进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具

发布时间:2020-8-4 10:19:00
核心提示:数据挖掘,又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discoveryin Databases,简称:KDD)中的一个步骤,是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 -如识别客户

数据挖掘,又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤,是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 - 如识别客户??从特定品牌购买特定产品的特征,欺诈检测 - 识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中,我们整理了进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具。

1、 Weka

WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

2、 Rapid Miner

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、 Orange

Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。

4、 Knime

KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。

5、 jHepWork

jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。 Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。

6、 Apache Mahout

Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。Mahout 包含许多实现,包括集群、分类、CP 和进化程序。此外,通过使用 Apache hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。

7、 ELKI

ELKI(Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。

8、 Rattle

Rattle(易于学习的 R 分析工具)提供数据的统计和可视化摘要,将数据转换成容易建模的形式,从数据中构建无监督和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并得出新的数据集。

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