采集工具(大数据行业的10种综合数据挖掘工具，你知道吗？)

　　采集工具(大数据行业的10种综合数据挖掘工具，你知道吗？)

　　数据绝对是无价的。但是分析数据并不容易，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据的快速增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终转化为实用的洞察力。

　　数据挖掘是指在庞大的数据集中发现模式并将其转化为有效信息的过程。该技术使用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大的数据集中提取信息，并将其转换为易于理解的形式。本文介绍了大数据行业广泛使用的10种综合数据挖掘工具。

　　1. 快速矿工

　　Rapid Miner 是一个数据科学软件平台，可为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用Java编程语言编写。该程序为用户提供了一个选项，可以尝试大量可以任意嵌套的运算符。这些操作符在 XML 文件中有详细说明，可以通过 Rapid Miner 的图形用户界面构建。

　　2. Oracle 数据挖掘

　　它是 Oracle 高级分析数据库的代表。市场领先的公司使用它来最大限度地发挥数据的潜力并做出准确的预测。系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。此外，它还可以识别异常情况和交叉销售机会，允许用户根据需要应用不同的预测模型。此外，它还以所需的方式定制客户画像。

　　3. IBM SPSS Modeler

　　对于大型项目，IBM SPSS Modeler 最为合适。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面非常有价值。有助于生成数据挖掘算法，基本不需要编程。可广泛应用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

　　4. KNIME

　　Konstanz Information Miner 是一个开源数据分析平台。您可以快速部署、扩展并熟悉其中的数据。在商业智能领域，KNIME 声称是一个平台，可以帮助没有经验的用户提供预测智能。此外，数据驱动的创新系统有助于释放数据的潜力。此外，它还包括数千个模块和即用型示例以及大量集成工具和算法。

　　5. Python

　　Python 是一种免费的开源语言，由于其易用性，它通常与 R 不相上下。与 R 不同，Python 通常易于学习和使用。许多用户发现他们可以在几分钟内开始构建数据并执行极其复杂的亲和性分析。只要熟悉变量、数据类型、函数、条件语句、循环等基本的编程概念，最常见的业务用例数据可视化非常简单。

　　6.优采云采集器

　　优采云采集器是优采云开发的专业网络数据采集/信息挖掘处理软件。通过灵活的配置，可以轻松快速地从网页中捕获结构化文本。、图片、文件等资源信息可以编辑过滤后发布到网站后台、各种文件或其他数据库系统。返回搜狐查看更多