五种最常用的开源数据挖掘工具
来源:海牛大数据 时间:2021-03-02 13:24:28 编辑:简单
时间和数据在这个时代都是金钱,但由于数据之类的不稳定因素,你永远不知道会发生什么。这就是为什么大部分数据都是非结构化的,并且需要适当的策略或技术从信息中提取有价值的数据并有助于使其更易于理解的方式进行显示的原因。
有许多高效工具可用于此任务,你可以将更多的精力放在正在变得越来越有用的事情上。
1、R&R编程语言
R是专门为R语言设计的IDE(集成开发环境)。它是一个用C++编写的用于统计计算和设计的免费编程环境。它是用于数据挖掘任务的主要工具之一,并提供了巨大的社区支持,其中包括几个专门为数据挖掘而设计的库。R非常易于学习,并且是数据挖掘人员用于创建统计软件和数据分析的最常用的IDE之一。除了数据挖掘,R还提供统计和图形技术,包括线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等。
2、Weka
Weka涉及用于数据挖掘的ML计算的集合。Explorer是易于使用的图形界面,用于二维表示挖掘的数据。它使您有机会从不同的文件格式导入原始信息,并支持用于各种挖掘活动(如过滤,分组,顺序和特征选择)的众所周知的算法。Weka是基于Java的免费开源程序,可在Linux,Mac OS X和Windows上访问。
此外,在管理大数据时,最好使用基于CL的方法,因为Explorer会尝试将整个数据集堆叠到主内存中,从而导致性能问题。该产品同样提供了Java Appetizer以在应用程序中使用,并且可以使用CJD与数据库进行接口。Weka最终成为教育和研究目的以及快速原型制作的完美决策。
3、Orange
Orange伴随着可视化编程条件,其工作台包括用于导入数据,拖放小部件和连接以关联各种小部件以完成工作流程的工具。Orange是一个Python库,它通过丰富的挖掘和机器学习计算汇编来强制Python内容,以进行数据预处理,演示,重现,打包和其他各种功能。定期使用数据科学的Python用户可能对Orange很熟悉。可视化程序附带一个简单易用的UI,并提供大量在线指导性练习。由于使用Python进行编程和集成的简便性,Orange可以成为嫩足人士和专家深入数据挖掘的绝佳起点。
4、Rapid Miner
FOSS和商业版本均可访问Rapid Miner。Rapid Miner通过其快速编程,如Rapid Miner Studio的易懂,丰富的数据科学和ML算法库,帮助企业在其业务形式中插入预测分析。除了标准的数据挖掘重点(如信息清理,分离,聚类等)外,该产品还包括内置模板,可重复的工作流程,专家见解以及与Python和R等语言的一致集成到工作流程中,以指导快速原型制作。该工具同样适用于弱脚本。Rapid Miner用于商业/商业应用,研究以及教育领域。
5、DataMelt
DataMelt或DMelt的作用远不只是数据挖掘。它是一个计算阶段,提供统计,数值和代表性计算,逻辑感知等。DMelt提供数据挖掘亮点,例如线性回归,曲线拟合,聚类研究,神经网络,蓬松计算以及利用2D / 3D绘图和直方图的智能表示。 。可以使用它的IDE(集成开发套件),或者可以使用Java API从应用程序中调用其功能。DMelt是jHepWork和SCaVis程序的继任者,一些从事数据分析的人员可能对此很熟悉。
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