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推薦:六款強(qiáng)大的開源數(shù)據(jù)挖掘工具

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-08-18 10:06:26.000|閱讀 1344 次

概述:在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到大數(shù)據(jù)時(shí)代,那么數(shù)據(jù)就等于金錢。隨著向一個(gè)基于應(yīng)用的領(lǐng)域過(guò)渡,數(shù)據(jù)則呈現(xiàn)出了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

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在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到,那么數(shù)據(jù)就等于金錢。隨著向一個(gè)基于應(yīng)用的領(lǐng)域過(guò)渡,數(shù)據(jù)則呈現(xiàn)出了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。然而,百分之八十的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的,因此它需要一個(gè)程序和方法來(lái)從中提取有用信息,并且將其轉(zhuǎn)換為可理解、可用的結(jié)構(gòu)化形式。

在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,有大量的工具可供使用,比如采用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí),以及其他技術(shù)等來(lái)提取數(shù)據(jù)。
 

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以下為您推薦六款的工具:

1、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)而開發(fā)的。該工具基于 Java 版本,是非常復(fù)雜的,并且應(yīng)用在許多不同的應(yīng)用中,包括數(shù)據(jù)分析以及預(yù)測(cè)建模的可視化和算法。與 RapidMiner 相比優(yōu)勢(shì)在于,它在 GNU 通用公共許可證下是免費(fèi)的,因?yàn)橛脩艨梢园凑兆约旱南埠眠x擇自定義。

WEKA 支持多種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù),包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取。添加序列建模后,WEKA 將會(huì)變得更強(qiáng)大,但目前不包括在內(nèi)。

2、RapidMiner

該工具是用 Java 語(yǔ)言編寫的,通過(guò)基于模板的框架提供先進(jìn)的分析技術(shù)。該款工具最大的好處就是,用戶無(wú)需寫任何代碼。它是作為一個(gè)服務(wù)提供,而不是一款本地軟件。值得一提的是,該工具在數(shù)據(jù)挖掘工具榜上位列榜首。

另外,除了數(shù)據(jù)挖掘,RapidMiner 還提供如數(shù)據(jù)預(yù)處理和可視化、預(yù)測(cè)分析和統(tǒng)計(jì)建模、評(píng)估和部署等功能。更厲害的是它還提供來(lái)自 WEKA(一種智能分析環(huán)境)和 R 腳本的學(xué)習(xí)方案、模型和算法。

RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下,可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個(gè)開發(fā)者進(jìn)行開發(fā)管理的集中式場(chǎng)所,大量開源項(xiàng)目在此落戶,其中就包括維基百科使用的 MediaWiki。

3、NLTK

當(dāng)涉及到語(yǔ)言處理任務(wù),沒(méi)有什么可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個(gè)語(yǔ)言處理工具,包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抓取、情感分析等各種語(yǔ)言處理任務(wù)。

而您需要做的只是安裝 NLTK,然后將一個(gè)包拖拽到您最喜愛(ài)的任務(wù)中,您就可以去做其他事了。因?yàn)樗怯?Python 語(yǔ)言編寫的,你可以在上面建立應(yīng)用,還可以自定義它的小任務(wù)。

4、Orange

Python 之所以受歡迎,是因?yàn)樗?jiǎn)單易學(xué)并且功能強(qiáng)大。如果你是一個(gè) Python 開發(fā)者,當(dāng)涉及到需要找一個(gè)工作用的工具時(shí),那么沒(méi)有比 Orange 更合適的了。它是一個(gè)基于 Python 語(yǔ)言,功能強(qiáng)大的開源工具,并且對(duì)初學(xué)者和專家級(jí)的大神均適用。

此外,你肯定會(huì)愛(ài)上這個(gè)工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機(jī)器學(xué)習(xí)的組件,還附加有生物信息和文本挖掘,可以說(shuō)是充滿了數(shù)據(jù)分析的各種功能。

5、KNIME

數(shù)據(jù)處理主要有三個(gè)部分:提取、轉(zhuǎn)換和加載。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個(gè)圖形化的用戶界面,以便對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。它是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)分析、報(bào)告和綜合平臺(tái),同時(shí)還通過(guò)其模塊化數(shù)據(jù)的流水型概念,集成了各種機(jī) 器學(xué)習(xí)的組件和數(shù)據(jù)挖掘,并引起了商業(yè)智能和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse,用 Java 編寫的,并且易于擴(kuò)展和補(bǔ)充插件。其附加功能可隨時(shí)添加,并且其大量的數(shù)據(jù)集成模塊已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告訴你R項(xiàng)目,一個(gè) GNU 項(xiàng)目,是由 R(R-programming簡(jiǎn)稱,以下統(tǒng)稱R)自身編寫的,你會(huì)怎么想?它主要是由 C 語(yǔ)言和 FORTRAN 語(yǔ)言編寫的,并且很多模塊都是由 R 編寫的,這是一款針對(duì)編程語(yǔ)言和軟件環(huán)境進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算和制圖的免費(fèi)軟件。

R語(yǔ)言被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘,以及開發(fā)統(tǒng)計(jì)軟件和數(shù)據(jù)分析中。近年來(lái),易用性和可擴(kuò)展性也大大提高了 R 的知名度。除了數(shù)據(jù),它還提供統(tǒng)計(jì)和制圖技術(shù),包括線性和非線性建模,經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)測(cè)試,時(shí)間序列分析、分類、收集等等。

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