Ⅰ 常用的數據挖掘工具有哪些
市場上的數據挖掘工具一般分為三個組成部分：a、通用型工具；b、綜合／DSS／OLAP數據挖掘工具；c、快速發展的面向特定應用的工具。常用的數據挖掘工具有很多，例如：1、思邁特軟體Smartbi的大數據挖掘平台：通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並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。
2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照「抽樣——探索——轉換——建模——評估」的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的「端到端」知識發現。
3、SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准——CRISP-DM。
更多的了解我們可以到思邁特軟體Smartbi了解一下。 在金融行業，全球財富500強的10家國內銀行中，有8家選用了思邁特軟體Smartbi；國內12家股份制銀行，已覆蓋8家；國內六大銀行，已簽約4家；國內排名前十的保險公司已經覆蓋6家；國內排名前十的證券公司已經覆蓋5家。
Ⅱ 數據分析的常見工具有哪些
1、數據處理工具：Excel
數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，因此，在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
2、資料庫：MySQL
Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化：Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今“顏值為王”的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報，那麼你不可能給他看單純的數據一樣，你需要讓數據更直觀，甚至更美觀。
Ⅲ 數據挖掘工具有哪些
數據挖掘工具有很多，但我覺得思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台好用，它通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並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。思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。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。
除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能，包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。
內置5大類機器學習成熟演算法，支持文本分析處理，支持使用Python擴展挖掘演算法， 支持使用SQL擴展數據處理能力。思邁特軟體Smartbi Mining易學易用，一站式完成數據處理和建模，你值得一試。
數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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Ⅳ 作為數據分析師的你都有哪些常用工具
大數據分析六大工具盤點：
一、Apache Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
該項目主要由五部分組成：
1、高性能計算機系統(HPCS)，內容包括今後幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等;
2、先進軟體技術與演算法(ASTA)，內容有巨大挑戰問題的軟體支撐、新演算法設計、軟體分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等;
3、國家科研與教育網格(NREN)，內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發;
4、基本研究與人類資源(BRHR)，內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期 的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營，和來提供必需的基礎架構來支 持這些調查和研究活動;
5、信息基礎結構技術和應用(IITA )，目的在於保證美國在先進信息技術開發方面的領先地位。
三、Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC(遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入)等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
四、Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速)。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。
「Drill」項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
功能和特點
免費提供數據挖掘技術和庫
100%用Java代碼(可運行在操作系統)
數據挖掘過程簡單，強大和直觀
內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程
可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程
多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據
圖形用戶界面的互動原型
命令行(批處理模式)自動大規模應用
Java API(應用編程介面)
簡單的插件和推廣機制
強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模
400多個數據挖掘運營商支持
耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的 Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為 Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
本文轉載自加米穀大大數據-技術分享專欄，轉載請註明出處。
Ⅳ bi數據分析需要什麼工具去實現，有哪些推薦
BI數據分析需要用BI軟體去實現，國外BI工具有tableau，這是一種幾乎是數據分析師人人會提的工具，內置常用的分析圖表，和一些數據分析模型，可以快速的探索式數據分析，製作數據分析報告。但就是價格偏高，售後服務麻煩了一些。
國內工具FineBI，性價比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的數據分析產品。內置豐富圖表，不需要代碼調用，可直接拖拽生成，包括一些數據挖掘模型也是。可用於業務數據的快速分析，製作dashboard，也可構建可視化大屏。
Ⅵ 常用的數學建模軟體有哪些
最無腦的就是matlab和excel以及spss，不過我推薦用python，這個有很多好用的工具包，不過數學建模最注重的是思想，其次編程，我數模方面獲得過國二，有什麼其他問題歡迎追問。
Ⅶ 數學建模要求需要學會的軟體有什麼
數模競賽中常用的編程軟體Matlab和VC、優化軟體LING0、統計軟體SPSS和SAS。
數學建模為一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，通過抽象，簡化建立能近似刻畫並解決實際問題的一種強有力的數學手段。
數學建模用數學語言描述實際現象的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態，內在機制的描述，也包括預測，試驗和解釋實際現象等內容。
(7)數據建模工具有哪些擴展閱讀
建模過程
1、模型准備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。
2、模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
3、模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。
4、模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。
5、模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。
6、模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差，則應該修改假設，再次重復建模過程。
Ⅷ 數據建模軟體、工具有哪些啊
MATLAB R spss SAS，主要這些，推薦r，開源的，其他安裝比較費勁
Ⅸ 數學建模常用軟體有哪些哈
Matlab
Mathematica
lingo
SAS
詳細介紹：
數學建模軟體介紹
一般來說學習數學建模，常用的軟體有四種，分別是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面簡單介紹一下這四種。
1.MATLAB的概況
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處
理，可視化建模模擬和實時控制等功能。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等
語言完相同的事情簡捷得多.
當前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具
包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強
的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改
或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.
2.Mathematica的概況
Wolfram Research 是高科技計算機運算( Technical computing )的先趨，由復雜理論的發明者 Stephen Wolfram 成立於
1987年，在1988年推出高科技計算機運算軟體Mathematica，是一個足以媲美諾貝爾獎的天才產品。Mathematica 是一套整合數字以
及符號運算的數學工具軟體，提供了全球超過百萬的研究人員，工程師，物理學家，分析師以及其它技術專業人員容易使用的頂級
科學運算環境。目前已在學術界、電機、機械、化學、土木、信息工程、財務金融、醫學、物理、統計、教育出版、OEM 等領域廣
泛使用。
Mathematica 的特色
·具有高階的演算方法和豐富的數學函數庫和龐大的數學知識庫，讓 Mathematica 5 在線性代數方面的數值運算，例如特徵向量、 反矩陣等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供業界最精確的數值運算結果。
·Mathematica不但可以做數值計算，還提供最優秀的可設計的符號運算。
·豐富的數學函數庫，可以快速的解答微積分、線性代數、微分方程、復變函數、數值分析、機率統計等等問題。
·Mathematica可以繪制各專業領域專業函數圖形，提供豐富的圖形表示方法，結果呈現可視化。
·Mathematica可編排專業的科學論文期刊，讓運算與排版在同一環境下完成，提供高品質可編輯的排版公式與表格，屏幕與列印的 自動最佳化排版，組織由初始概念到最後報告的計劃，並且對 txt、html、pdf 等格式的輸出提供了最好的兼容性。
·可與 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 結合，提供強大高級語言介面功能，使得程序開發更方便。
·Mathematica本身就是一個方便學習的程序語言。 Mathematica提供互動且豐富的幫助功能，讓使用者現學現賣。強大的功能，簡 單的操作，非常容易學習特點，可以最有效的縮短研發時間。
3.lingo的概況
LINGO則用於求解非線性規劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中
LINGO 6.0學生版最多可版最多達300個變數和150個約束的規則問題，其標准版的求解能力亦再10^4量級以上。雖然LINDO和
LINGO不能直接求解目標規劃問題,但用序貫式演算法可分解成一個個LINDO和LINGO能解決的規劃問題。
模型建立語言和求解引擎的整合
LINGO是使建立和求解線性、非線性和整數最佳化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。LINGO提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解最佳化模型。
■ 簡單的模型表示
LINGO可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示，並且容易閱讀、了解和修改。
■ 方便的數據輸入和輸出選擇
LINGO建立的模型可以直接從資料庫或工作表獲取資料。同樣地， LINGO可以將求解結果直接輸出到資料庫或工作表。
■ 強大的求解引擎
LINGO內建的求解引擎有線性、非線性(con