數據挖礦

❶ 大數據挖掘通常用哪些軟體

1.RapidMiner
只要是從事開源數據挖掘相關的業內人士都知道，RapidMiner在數據挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什麼讓RapidMiner得到如此厚譽呢?首先，RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R腳本的學習方案、模型和演算法，讓它成為業界的一棵常春藤。
用Java語言編寫的RapidMiner，是通過基於模板的框架為用戶提供先進的分析技術的。它最大的好處就是，作為一個服務提供給用戶，而不是一款本地軟體，用戶無需編寫任何代碼，為用戶尤其是精於數據分析但不太懂編程的用戶帶來了極大的方便。
2.R-Programming
R語言被廣泛應用於數據挖掘、開發統計軟體以及數據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數據相關功能嗎?其實，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。
R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由於出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數據人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。它在GNU通用公共許可證下是免費的，這也是它與RapidMiner相比的優勢所在，因此，用戶可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個性化，更貼合用戶的使用習慣與獨特需求。
很多人都不知道，WEKA誕生於農業領域數據分析，它的原生的非Java版本也因此被開發了出來。現在的WEKA是基於Java版本的，比較復雜。令人欣喜的是，當它日後添加了序列建模之後，將會變得更加強大，雖然目前並不包括在內。但相信隨著時間的推移，WEKA一定會交出一張很好看的成績單。
4.Orange
對很多數據人來說，Orange並不是一個陌生的名字，它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。而且，Orange的可視化編程和Python腳本如行雲流水，定能讓你擁有暢快的使用感。
Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。無論是對於初學者還是專家級大神來說，這款與Python一樣簡單易學又功能強大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的開源數據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處於不敗之地。
想要感受這款深受數據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然後將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續葛優癱N日遊了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。我們都知道，提取、轉換和載入是數據處理最主要的三個部分，而這三個部分，KNIME均能出色地完成。同時，KNIME還為用戶提供了一個圖形化的界面，以便用戶對數據節點進行進一步的處理，十分貼心。
基於Eclipse，用Java編寫的KNIME擁有易於擴展和補充插件特性，還有可隨時添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。良好的性能，更讓KNIME引起了商業智能和財務數據分析的注意。

❷ 大數據和數據挖掘什麼區別

傳統的數據挖掘就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進（提升演算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。

❸ 數據挖掘是什麼

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

❹ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。
  

• 數據分析與數據挖掘的思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確，什麼變數都要，先從模型的意義上選變數（大而全，多而精），之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

• 大數據感覺並不是數據量大，也不是數據復雜，這些都可以用工具和技術去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規則。

  例如定向廣告的推送，就是大數據，它根據你以往的瀏覽行為，可以准確的給你推相關的信息，基本做到了你一個人就是一個資料庫，而不是一條數據。但我們所作的數據分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。

所以大數據時代也顯露出了各類問題，數據的隱私、數據殺熟、數據孤島等，這也許就是我們目前看到大數據分析更看重的是技術、手段的原因。

❺ 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

1.數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據挖掘主要側重解決四類問題：分類、聚類、關聯和預測，就是定量、定性，數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。綜合起來，數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據裡面發現關於業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策，所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。這些內容與數據分析都是不一樣的。
2.數據分析
其實我們可以這樣說，數據分析是對數據的一種操作手段，或者演算法。目標是針對先驗的約束，對數據進行整理、篩選、加工，由此得到信息。數據挖掘，是對數據分析手段後的信息，進行價值化的分析。而數據分析和數據挖掘，又是甚至是遞歸的。就是數據分析的結果是信息，這些信息作為數據，由數據去挖掘。而數據挖掘，又使用了數據分析的手段，周而復始。由此可見，數據分析與數據挖掘的區別還是很明顯的。
而兩者的具體區別在於：
（其實數據分析的范圍廣，包含了數據挖掘，在這里區別主要是指統計分析）
數據量上：數據分析的數據量可能並不大，而數據挖掘的數據量極大。
約束上：數據分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而數據挖掘不需要假設，可以自動建立方程。
對象上：數據分析往往是針對數字化的數據，而數據挖掘能夠採用不同類型的數據，比如聲音，文本等。
結果上：數據分析對結果進行解釋，呈現出有效信息，數據挖掘的結果不容易解釋，對信息進行價值評估，著眼於預測未來，並提出決策性建議。
數據分析是把數據變成信息的工具，數據挖掘是把信息變成認知的工具，如果我們想要從數據中提取一定的規律（即認知）往往需要數據分析和數據挖掘結合使用。
舉個例子說明：你揣著50元去菜市場買菜，對於琳琅滿目的雞鴨魚豬肉以及各類蔬菜，想葷素搭配，你逐一詢問價格，不斷進行統計分析，能各自買到多少肉，多少菜，大概能吃多久，心裡得出一組信息，這就是數據分析。而關繫到你做出選擇的時候就需要對這些信息進行價值評估，根據自己的偏好，營養價值，科學的搭配，用餐時間計劃，最有性價比的組合等等，對這些信息進行價值化分析，最終確定一個購買方案，這就是數據挖掘。
數據分析與數據挖掘的結合最終才能落地，將數據的有用性發揮到極致。

❻ 數據挖掘和機器學習區別是什麼

數據挖掘傾向於根據已有數據訓練出的模型推測未來的數據，指的是知識獲取的過程，機器學習就更強調方法，決策樹、神經網路、貝葉斯分類等。一般來說數據挖掘范圍更大，是包含機器學習的。

數據挖掘跟很多學科領域聯系緊密,其中資料庫、機器學習、統計學影響是最大。簡單地說,資料庫提供數據管理技術,機器學習和統計學提供數據分析技術。由於統計學界沉醉於於理論的優美而忽略實際的效用,因此,統計學界提供的很多技術往往都要在機器學習界進一步研究,變成有效果的機器學習演算法之後才可以進入數據挖掘領域。從這個意義上說,統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘產生影響,而機器學習和資料庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。

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❼ 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

❽ 如何學習數據挖掘

學習一門技術要和行業靠攏，沒有行業背景的技術如空中樓閣。技術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的（十年前做網頁設計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合行業之後就能夠獨當一面了，一方面有利於抓住用戶痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業經驗，使用互聯網思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學習技術時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。

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❾ 什麼是數據挖掘

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法，它是資料庫知識發現中的一個步驟。

❿ 數據挖掘的概念

數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

並非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用資料庫管理系統查找個別的記錄，或通過網際網路的搜索引擎查找特定的Web頁面，則是信息檢索（information retrieval）領域的任務。雖然這些任務是重要的，可能涉及使用復雜的演算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統的計算機科學技術和數據的明顯特徵來創建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數據挖掘技術也已用來增強信息檢索系統的能力。

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