2018年值得拥有的十大大数据挖掘工具

　统计数据预测是指那个操作过程：在巨大统计数据集之中辨认出商业模式，将它转化成有效率的重要信息。该控制技术借助某一的演算法、控制系统预测、人工智慧和统计关系资料库，从巨大统计数据分散抽取重要信息，并转化成更易认知的形式。责任编辑如是说了广为用作大统计数据金融行业的10种综合性统计数据预测辅助工具。

Rapid Miner是两个统计数据自然科学应用软件，为统计数据预备、机器自学、广度自学、文档发掘和预估预测提供更多一类软件系统自然环境。它是领跑的统计数据预测开放源码控制系统众所周知。该流程全然用JavaC语言撰写。该流程提供更多了两个快捷键，以期使用者试玩大批可随冗余的运算符，那些运算符在XML文档详尽表明，可由Rapid Miner的图形使用者界面来构筑。

它是Oracle高阶预测统计资料库的代表者。市场领跑的公司用它最大限度地发掘统计数据的发展潜力，作出精确的预估。该控制系统相互配合强悍的统计数据演算法，瞄准最差顾客。除此之外，它可辨识异常现象和交叠产品销售良机，让使用者能依照须要借助相同的预估模型。除此之外，它以所需的形式订制顾客肖像。

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。在那个建模器中，文档预测及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成统计数据预测演算法，基本上不须要编程。它可广为用作异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播自学的基本神经网络。

Konstanz Information Miner是两个开放源码统计数据预测平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉统计数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的使用者提供更多预估智能的平台。除此之外，统计数据驱动的创新控制系统有助于发掘统计数据发展潜力。除此之外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批软件系统的辅助工具和演算法。

Python是一类免费的开放源码语言，因易用性常常与R相提并论。与R相同，Python学起来往往很容易上手，更易使用。许多使用者辨认出可以在几分钟内开始构筑统计数据，并进行极其复杂的亲和度预测。只要你熟悉变量、统计数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例统计数据可视化就很简单。

Orange是两个开放源码统计数据可视化、机器自学和统计数据预测辅助工具包。它有两个可视化编程前端，可用作探索性统计数据预测和交互式统计数据可视化。Orange是两个基于组件的可视化编程软件包，用作统计数据可视化、机器自学、统计数据预测和统计数据预测。Orange组件称为窗口组件，范围广为：从简单的统计数据可视化、子集选择和预处理，到自学演算法和预估建模的评估，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使用者设计的窗口组件来创建，而高阶使用者可以将Orange用作Python库，以期操纵统计数据和更改窗口组件。

Kaggle是世界上最大的统计数据自然科学家和机器自学者社区。Kaggle以开设机器自学竞赛起家，但现在逐渐变成基于公共云的统计数据自然科学平台。Kaggle是两个平台，有助于解决难题、招募强悍的团队并宣传统计数据自然科学的力量。

Rattle GUI是两个开放的免费软件包，使用Togaware提供更多的R统计C语言，为统计数据预测提供更多图形使用者界面。Rattle借助图形使用者界面展示了R的强悍功能，从而提供更多了丰富的统计数据预测功能。Rattle还被用作是自学R的教学辅助工具。有两个名为Log Code快捷键卡的快捷键，它可以在GUI中为进行的任何活动复制R代码，代码可以复制粘贴。Rattle可以用作控制系统预测或模型生成。Rattle允许统计数据集划分成训练、验证和测试等部分，可以查看和编辑统计数据集。

怀卡托知识预测自然环境(Weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器自学软件。该软件用Java撰写。它含有一系列面向统计数据预测和预估建模的可视化辅助工具和演算法，附带图形使用者界面。Weka支持几种标准统计数据预测任务，更具体地说是指统计数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

Teradata预测平台提供更多了最差功能和领跑引擎，让使用者能针对相同类型的统计数据，可以大规模借助他们选择的辅助工具和语言。这是通过以下几步来实现的：让预测辅助工具贴近统计数据，无需移动统计数据，并允许使用者以更高的速度和精确度对更巨大的统计数据集运行预测。

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