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推荐:六款强大的开源数据挖掘工具

勿忘初心321
 勿忘初心321
发布于 2016/08/18 10:45
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在互联网发展到大数据时代,那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡,数据则呈现出了指数级增长。然而,百分之八十的数据是非结构化的,因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息,并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。

在数据挖掘过程中,有大量的工具可供使用,比如采用人工智能、机器学习,以及其他技术等来提取数据。
 

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以下为您推荐六款的数据挖掘工具:

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于,它在 GNU 通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA 支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后,WEKA 将会变得更强大,但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外,除了数据挖掘,RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下,可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装 NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python 之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者,当涉及到需要找一个工作用的工具时,那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言,功能强大的开源工具,并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外,你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分:提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面,以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse,用 Java 编写的,并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加,并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目,一个 GNU 项目,是由 R(R-programming简称,以下统称R)自身编写的,你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的,并且很多模块都是由 R 编写的,这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

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