关于数据挖掘常用的工具有哪些，你知道吗？

今天小然来给大家分享一些关于数据挖掘常用的工具有哪些方法方面的知识吧，希望大家会喜欢哦

关于数据挖掘常用的工具有哪些，你知道吗？

1、1、KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。

2、而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。

3、它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够帮助商业智能和财务数据分析。

4、2、Rapid MinerRapid Miner，也叫YALE，以Ja编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析，是用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实践数据挖掘。

5、使用它，实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，而且用户无需编写代码，它已经有许多模板和其他工具，帮助轻松地分析数据。

6、3、SAS Data MiningSAS Data Mining是一个商业软件，它为描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的方法。

7、SAS Data Mining有易于使用的GUI，有自动化的数据处理工具。

8、此外，它还包括可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进工具。

9、4、IBM SPSS ModelerIBM SPSS Modeler适合处理文本分析等大型项目，它的可视化界面做得很好。

10、它允许在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法，而且可以用于异常检测、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

11、5、OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件，它以Python编写。

12、它的数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行，它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

13、6、RattleRattle是一个在统计语言R编写的开源数据挖掘工具包，是免费的。

14、它提供数据的统计和可视化汇总，将数据转换为便于建模的表单，从数据中构建无监督模型和监督模型，以图形方式呈现模型性能，并对新数据集进行评分。

15、它支持的操作系统有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。

16、7、PythonPython是一个免费且开放源代码的语言，它的学习曲线很短，便于开发者学习和使用，往往很快就能开始构建数据集，并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。

17、只要熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，就能轻松使用Python做业务用例数据可视化。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。