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                            未來數據挖掘工具

                            發布時間:2018-9-22 10:09:56 訪問次數:748

                            51電子網公益庫存:
                            P0502NLT
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                            P2004EV
                            P25NM60N
                            P30NS15LFP
                            P4SMA250A
                            P6KE150A
                            P6KE520
                            P6KE6.8A
                            P6KE7.5CA
                            601HE0000B01
                            6125TD1-R
                            6-1394461-2
                            68HC68W1
                            6DI100A050
                            6DI100A-050
                            6DI150D-060
                            6LB184
                            6MBI15S-120
                            6MBI75S-120-02

                            數據挖掘是指這個過程:在龐大數據集當中發現模式,將它轉換成有效的信息。該技術利用特定的算法、統計分析、人工智能和數據庫系統,從龐大數據集中提取信息,并轉換成易于理解的形式。本文介紹了廣泛用于大數據行業的10種綜合數據挖掘工具。

                            01、rapid miner

                            rapid miner是一個數據科學軟件平臺,為數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。它是領先的數據挖掘開源系統之一。該程序完全用java編程語言編寫。該程序提供了一個選項,以便用戶試用大量可任意嵌套的操作符,這些操作符在xml文件中有詳細說明,可由rapid miner的圖形用戶界面來構建。

                            02、oracle data mining

                            它是oracle高級分析數據庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力,做出準確的預測。該系統配合強大的數據算法,鎖定最佳客戶。此外,它可識別異常情況和交叉銷售機會,讓用戶能夠根據需要運用不同的預測模型。此外,它以所需的方式定制客戶畫像。http://yushuolyf.51dzw.com/

                            03、ibm spss modeler

                            說到大規模項目,ibm spss modeler最適合。在這個建模器中,文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助于生成數據挖掘算法,基本上不需要編程。它可廣泛用于異常檢測、貝葉斯網絡、carma、cox回歸以及使用多層感知器和反向傳播學習的基本神經網絡。

                            04、knime

                            konstanz information miner是一個開源數據分析平臺。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。在商業智能界,knime號稱是有助于為毫無經驗的用戶提供預測智能的平臺。此外,數據驅動的創新系統有助于發掘數據潛力。此外,它包括數千個模塊和隨時可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

                            05、python

                            python是一種免費的開源語言,因易用性常常與r相提并論。與r不同,python學起來往往很容易上手,易于使用。許多用戶發現可以在幾分鐘內開始構建數據,并進行極其復雜的親和度分析。只要你熟悉變量、數據類型、函數、條件語句和循環等基本編程概念,最常見的業務用例數據可視化就很簡單。

                            06、orange

                            orange是一個開源數據可視化、機器學習和數據挖掘工具包。它有一個可視化編程前端,可用于探索性數據分析和交互式數據可視化。orange是一個基于組件的可視化編程軟件包,用于數據可視化、機器學習、數據挖掘和數據分析。orange組件稱為窗口組件,范圍廣泛:從簡單的數據可視化、子集選擇和預處理,到學習算法和預測建模的評估,不一而足。orange的可視化編程通過界面來進行,其中工作流程通過連接預定義或用戶設計的窗口組件來創建,而高級用戶可以將orange用作python庫,以便操縱數據和更改窗口組件。http://yushuo2.51dzw.com/

                            07、kaggle

                            kaggle是世界上最大的數據科學家和機器學習者社區。kaggle以開設機器學習競賽起家,但現在逐漸變成基于公共云的數據科學平臺。kaggle是一個平臺,有助于解決難題、招募強大的團隊并宣傳數據科學的力量。

                            08、rattle

                            rattle gui是一個開放的免費軟件包,使用togaware提供的r統計編程語言,為數據挖掘提供圖形用戶界面。rattle借助圖形用戶界面展示了r的強大功能,從而提供了豐富的數據挖掘功能。rattle還被用作是學習r的教學工具。有一個名為log code選項卡的選項,它可以在gui中為進行的任何活動復制r代碼,代碼可以復制粘貼。rattle可以用于統計分析或模型生成。rattle允許數據集劃分成訓練、驗證和測試等部分,可以查看和編輯數據集。

                            09、weka

                            懷卡托知識分析環境(weka)是新西蘭懷卡托大學開發的一套機器學習軟件。該軟件用java編寫。它含有一系列面向數據分析和預測建模的可視化工具和算法,附帶圖形用戶界面。weka支持幾種標準數據挖掘任務,更具體地說是指數據預處理、聚類、分類、回歸、可視化和特征選擇。

                            010、teradata

                            teradata分析平臺提供了最佳功能和領先引擎,讓用戶能夠針對不同類型的數據,可以大規模利用他們選擇的工具和語言。這是通過以下幾步來實現的:讓分析工具貼近數據,無需移動數據,并允許用戶以更高的速度和準確度對更龐大的數據集運行分析。

                            在不久的將來,多智時代一定會徹底走入我們的生活,有興趣入行未來前沿產業的朋友,可以收藏多智時代,及時獲取人工智能、大數據、云計算和物聯網的前沿資訊和基礎知識,讓我們一起攜手,引領人工智能的未來!http://yushuo.51dzw.com/

                            數據肯定是無價的。但分析數據并非易事,因為結果越準確,成本就越高。鑒于數據急劇增長,需要一個過程來提供有意義的信息,最終變成實用的洞察力。數據挖掘是指這個過程:在龐大數據集當中發現模式,將它轉換成有效 ...數據肯定是無價的。但分析數據并非易事,因為結果越準確,成本就越高。鑒于數據急劇增長,需要一個過程來提供有意義的信息,最終變成實用的洞察力。文章出自: 木馬童年

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