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数据挖掘平台（tipdm数据挖掘平台）

发布时间：2023-05-23 03:00:08 稿源：创意岭阅读： 82

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据挖掘平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢?
八个最佳的数据中心开源挖掘工具？
现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台
现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台？

数据挖掘平台（tipdm数据挖掘平台）

国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢?

国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。
思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi，企业可以充分发掘数据价值，告别数据孤岛。思迈特软件Smartbi性能优异，亿级数据，秒级响应，实施周期以星期计算，支持PC、移动端、大屏多种终端。
思迈特软件Smartbi大数据分析工具的特点：
1.灵动的可视分析，零编码、可视化数据分析，即时分享数据见解。几分钟生成分析结果，数秒内发现知识的真知灼见。而且用户在接收到他人分享的数据后，享有与原作者一样的分析功能，大大提升了知识转移和数据分析的效率。
2.提供切换自如的多屏体验，他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案，让用户随时随地对关心的数据了如指掌。
思迈特软件Smartbi通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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八个最佳的数据中心开源挖掘工具？

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-DiscoveryinDatabases，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，沙河电脑培训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、RapidMiner

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(KonstanzInformationMiner)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、ApacheMahout

ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(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ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。

7、ELKI

ELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-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。

现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台

数据在我们这个时代变得越来越重要了，就像是黄金和石油一样宝贵，而数据可视化就是把杂乱无序的数据生成更直观的统计图形、图表等，来更加清晰有效地传递信息并以此做出决策。

既然已经有许多的答主推荐了很多好用的可视化工具，那我们就来讲讲怎样从杂乱无章的数据到最后生成易于理解和使用的数据报表的整个流程。

一、数据清洗

如何去整理分析数据，其中一个很重要的工作就是数据清洗。数据清洗是指对“脏”数据进行对应方式的处理，脏在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。有调查称，一个相关项目的进展，80%的时间都可能会花费在这个工作上面。因为清洗必然意味着要对数据有一定的理解，而这个工作是自动化或者说计算机所解决不了的难题，只能靠人脑对数据进行重新审查和校验，找到问题所在，并通过一些方法去对对应的数据源进行重新整理。

清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正，例如：

去除不需要的字段：简单，直接删除即可。但要记得备份。

填充缺失内容：以业务知识或经验推测填充缺失值；以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值；以不同指标的计算结果填充缺失值。

格式不一致：时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致，这种问题通常与输入端有关，在整合多来源数据时也有可能遇到，将其处理成一致的某种格式即可。例如一列当中储存的是时间戳，某些跨国公司的不同部门在时间的格式上有可能存在差别，比如2019-01-12，2019/01/12等，这时候需要将其转换成统一格式。

内容中有不需要的字符：某些情况使得有些数据中包含不需要的字符。例如从网络爬到的数据会包含一些编码解码的字符如%22，这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。

数据提取：例如咱们只有用户身份证的信息，但是需要用户生日一列，这时候我们可以直接从身份证号中按照一定规律将生日信息提取出来。

以上只是一部分数据清洗的方式，具体清洗方式步骤还是需要放到具体的业务需求中。数据清洗永远不是独立存在的，它还和很多相关的领域一起并行，例如数据安全性、稳定性和成本。不同的情况下，需要考虑不同的数据清洗方式或者工具。

如果大家想要进一步去了解数据分析过程中的数据清洗，建议大家可以使用微策略的产品来体验一下数据清洗的方法和流程。

二、设计图表

设计图表的作用就是将数据转换为有意义的洞见，从而做出相应的商业决策。

通常来说，数据可视化的工具都会提供许多的图表来适用于不同的数据，在的产品中还可以自己添加第三方的图表或使用我们提供的SDK来丰富自己的可视化效果库。

例如我们在展示与地理相关的信息时，可以利用地图来更直观的表达，而折线图更加能反应出事物发展的趋势。

当然，静止图表显然不能满足现在的商业需求，用户可以自行添加筛选器来浏览不同维度的数据，也可以在两个图表之间建立映射关系，或者在单个图表中向下钻取。我们利用这些高级的数据分析功能，就可以找出隐藏在数据之下的洞见。

三、发布与分享

在商业环境中，数据的安全性十分重要，所以针对一个数据报表发布的过程中，我们会针对不同的部门或者不同的职位设置不同的访问权限。这样保证了设计一个数据报表就可以满足不同的地区和角色工作人员的数据访问需求。

另外，产品对多平台访问的支持也十分重要，许多的商业决策也许就在路途中做出，所以移动端的体验和桌面一样重要。

在的Library产品覆盖了桌面端和移动端，并且是为数不多能在移动端获得原生体验的产品。同时，用户也可以在产品中分享洞见、并与同事协同工作。

如今的商业决策，绝不仅仅只是基于以往经验的定性分析，通过数据可视化得出的洞见，并一步步量化得到最优解，从而使得风险最低、利润最大已经是行业趋势。随着大数据的在各行各业中的广泛应用，数据可视化的重要性也不言而喻，以上就是在商业环境中数据可视化的主要流程，感谢阅读。

数据挖掘平台（tipdm数据挖掘平台）

现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台？

现在市面上用得最多的数据挖掘工具要数思迈特软件Smartbi Mining。它是是思迈特软件Smartbi旗下的产品。思迈特软件Smartbi Mining通过深度数据建模，可以为你提供预测能力，支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。
其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外，思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能。
还包括字段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。
数据挖掘中通常涉及到四种任务:
分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务
聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。
关联规则学习:查找变量之间的关系
回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。
思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”，广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”。
思迈特软件Smartbi也是“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借Eagle自助分析平台入选“Gartner 增强分析2020代表厂商”。
数据挖掘工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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以上就是关于数据挖掘平台相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。