最新三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1
数据挖掘工具(一)Clementine
数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。
本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。
1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。
尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。
熟悉常见的数据分析工具与平台
熟悉常见的数据分析工具与平台随着“大数据”时代的到来，数据分析工具和平台变得越来越重要。
它们可以帮助我们快速处理和分析大量的数据，从而得出有意义和有效的结论。
本文将介绍一些常见的数据分析工具和平台，以帮助更多人了解并利用这些工具来更好地分析数据。
一、ExcelExcel是最基础和常见的数据分析工具之一。
它可以用于数据管理、预测、数学计算和可视化等方面。
Excel可以将数据直接导入图表，方便快捷地对数据进行分析和可视化。
此外，Excel也可以通过自定义宏功能和插件来扩展其能力，例如，使用Excel VBA编程可创建复杂的定制化功能。
二、R语言R语言是一种广泛应用于统计学和数据分析的开源编程语言。
它具有丰富的数据处理和统计计算功能，如线性回归、聚类分析、决策树等。
R语言可用于数据可视化和报告生成，提供了大量的R包，几乎可以完成任何数据分析任务。
与其他主要编程语言相比，R语言更易学，具有快速、高效和灵活的分析能力。
三、PythonPython是另一种广泛应用于数据科学的编程语言，它可以很好地完成数据管理、分析、可视化和模型构建等任务。
Python有许多有用的库和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，可以大大简化数据处理和模型构建的任务。
例如，Pandas库是一个常用的数据分析库，为数据处理和分析提供了大量的功能，可用于数据操作、可视化、建模等多个方面。
四、TableauTableau是一个常用的商业化的数据分析和可视化平台。
它提供了易于使用和直观的数据可视化工具，可帮助用户发现数据中的有用结论。
Tableau支持多种类型的数据连接，可从不同来源（例如SQL Server、Excel、CSV等）导入数据，更可通过链接在线数据源来获得实时数据。
Tableau还提供了多种分析和可视化方法，如交互式可视化、地图视图和大屏幕监控等。
五、Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能平台。
常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
数据分类分级的技术工具与支持方案
数据分类分级的技术工具与支持方案随着大数据时代的到来，数据管理和分类已经成为一个重要的挑战。
数据分类的目的是为了将大量的数据按照其特征和属性进行组织和区分，以便更好地进行数据分析、存储和应用。
在实际应用中，数据的分类分级不仅需要高效的技术工具支持，还需要相应的支持方案来确保数据的准确性和安全性。
本文将介绍一些常用的数据分类分级的技术工具和支持方案。
一、技术工具1. 数据挖掘工具数据挖掘工具是将大数据进行挖掘和分析的重要工具。
通过数据挖掘工具，可以从海量的数据中提取出有价值的信息和规律。
在数据分类分级中，数据挖掘工具可以根据事先定义好的规则和模型，对数据进行自动分类和分级。
常用的数据挖掘工具包括SQL Server Analysis Services、RapidMiner、Weka等。
2. 机器学习算法机器学习算法是一种通过分析大量的数据来训练模型，并通过模型预测未来数据的一种方法。
在数据分类分级中，机器学习算法可以根据已有的数据样本来训练模型，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类和分级。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是管理和组织大量数据的关键工具。
通过数据库管理系统，可以实现对数据的存储、管理和查询等操作。
在数据分类分级中，数据库管理系统可以根据数据的特征和属性将其归类，并提供相应的查询接口和安全保护机制。
常用的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
4. 数据加密技术数据加密技术是保护敏感数据安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以防止未经授权的访问和窃取。
在数据分类分级中，数据加密技术可以对不同级别的数据进行不同程度的加密，以保护数据的机密性。
常用的数据加密技术包括对称加密算法、非对称加密算法等。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是保障数据完整性和可用性的重要措施。
通过定期对数据进行备份，并建立完善的数据恢复机制，可以保证数据在意外灾害或系统故障发生时能够及时恢复。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
款常用的数据挖掘工具推荐
12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。
数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。
因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。
常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。
Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。
Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。
3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。
Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。
这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。
5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。
同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。
数据挖掘工具使用心得分享
数据挖掘工具使用心得分享数据挖掘是现代信息时代的关键技术之一，而数据挖掘工具则是数据挖掘实现的重要途径。
数据挖掘工具越来越多，越来越强大，让数据挖掘变得越来越简单，也越来越普及。
在实际的应用中，不同的数据挖掘工具可以拥有不同的优势，这也就需要使用者有所取舍并掌握不同工具的使用技巧。
一、R语言R语言是自由软件，是一种适用于数据分析、统计建模的编程语言和软件环境。
它是许多统计模型的实现者之一，提供了许多的算法和统计方法。
R语言在统计分析和数据可视化方面能够发挥巨大的优势，很多数据科学家认为它在数据挖掘中发挥的作用是不可替代的。
R语言的学习曲线略高，但是只要你掌握好了它的实现方式，你就可以从中获得大量的选项和自由度。
二、PythonPython是另一种流行的用于数据挖掘和机器学习的编程语言，具有简单的语法和清晰的代码风格。
它的强大之处在于可以轻松访问和处理数据，并配备了各种语言库、工具和框架，可以针对各种不同的挖掘和模型训练算法。
Python拥有功能强大的数据分析库，例如NumPy、SciPy和Pandas，这些库可以支持数据的统计分析和处理，因此在数据分析领域中得到了广泛的使用。
三、SQLSQL（Structured Query Language）是一种标准化的数据库语言，几乎所有的数据库都支持SQL，这也就使SQL成为非常重要的数据挖掘工具之一。
通过SQL，可以对数据库进行许多数据运算和操作，例如数据提取、数据分析、数据整合和数据建模等。
SQL具有读取、分析和处理大量信息的能力，而这些信息可以来自不同的来源，例如企业的ERP和CRM系统，这使得它成为进行大规模数据挖掘的理想工具。
四、WEKAWEKA是一个开放源代码的数据挖掘工具，它提供了一系列的数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则挖掘、数据预处理和可视化。
WEKA不仅能够自动化数据挖掘过程，而且可以支持自定义算法和数据处理流程，帮助让用户快速开发数据挖掘解决方案。
销售数据分析软件推荐洞悉销售趋势的利器
销售数据分析软件推荐洞悉销售趋势的利器销售是企业发展的重要环节，了解销售趋势对于制定市场策略和实现业绩目标至关重要。
然而，随着市场竞争的加剧和信息爆炸的时代，手工分析销售数据已经远远不能满足企业的需求了。
因此，采用一款功能强大的销售数据分析软件成为促进企业销售的必备工具。
本文将向您推荐几款优秀的销售数据分析软件，帮助您洞悉销售趋势。
一、数据可视化分析软件1. TableauTableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化工具。
它可以将复杂的销售数据转化为直观、易懂的图表和图像，帮助企业快速洞察销售趋势。
通过简单拖放的操作，用户可以轻松创建交互式的仪表板和报告，并实时更新数据。
Tableau还支持多种数据源的连接，使用户能够从不同的角度进行销售数据分析。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款领先的商业分析工具。
它可以快速将各种不同来源的销售数据整合，并通过直观的仪表板展示给用户。
Power BI不仅可以生成丰富的图表和图像，还提供高级分析功能，如预测分析和自然语言查询。
此外，Power BI可以与其他Microsoft Office工具无缝集成，帮助用户更好地分析和共享销售数据。
二、销售业绩管理软件1. SalesforceSalesforce是全球领先的销售自动化软件提供商，在销售业绩管理方面具有深厚的经验。
它提供全面的销售数据分析功能，包括销售漏斗分析、客户分析和销售预测等。
Salesforce还支持团队协作和任务分配，帮助企业更好地管理销售流程和提升销售效率。
2. HubSpotHubSpot是一款集市场营销、销售和客户服务于一体的全渠道增长平台。
它提供了强大的销售数据分析工具，帮助企业监控销售业绩，并了解每个销售漏斗阶段的细节。
HubSpot还可以通过制定智能目标、跟踪销售活动和提供实时分析来提高销售团队的效率和绩效。
三、预测与优化软件1. IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics是一款基于人工智能的数据分析工具，具有强大的预测和优化功能。
数据挖掘的方法和工具
数据挖掘的方法和工具随着计算机技术的快速发展，数据的存储和获取变得越来越容易。
随之而来的是一个庞大的数据集，其中包含了各式各样的信息。
大数据时代的到来，使得针对这些海量数据的分析和挖掘工作显得格外重要。
数据挖掘技术，作为一种高效的数据处理方法，成为了当今实现数据价值、探讨未知领域的工具之一。
数据挖掘技术的目的数据挖掘技术通过大数据的分析、整合和挖掘，从中发现其中存在的潜在模式、关系和趋势。
从而对数据集的结构和特征进行分析和评估，为数据决策提供支撑和保障。
为了达成这一目标，需采用一系列方法和工具。
下面我们将介绍一些常用的数据挖掘方法和工具。
基于聚类的数据挖掘方法基于聚类的数据挖掘方法，是将大量数据集中在一起，类似于物以类聚，依据数据之间的相似性以及差异性，将其归属到不同的类别之中。
这种方法可以从大量的数据中提取有用的信息，从而为数据分析和决策提供支撑。
在实际应用中，一些聚类算法，如k-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等，被广泛应用于数据分组和数据分类领域。
基于关联规则的数据挖掘方法基于关联规则的数据挖掘方法，通过分析大量数据之间的关联关系，建立各组数据之间的关联规则，从而利用判断和推理方式对各种数据进行预测和分析。
该方法可以有效地发现数据之间的极强关联，并为数据分析和决策提供一定的支撑。
Apriori算法、FP-growth算法等，是主流的关联规则数据挖掘算法。
基于分类的数据挖掘方法通过分类算法描述数据样本之间的客观差异和相似性，然后将数据分类，并对其进行相关性、差异性分析，从而找出数据的属性和属性值，并使用分类器将该数据应用于相应的分类或预测中。
这种方法适用于数据建模、分类、预测、聚类和分类验证等常见领域。
朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机等，是主流的基于分类的数据挖掘算法。
数据挖掘工具与上述算法相关的数据挖掘工具，可以帮助用户高效的进行数据分析和挖掘。
例如R语言具有强大的统计分析功能，是进行数据统计和分析的首选工具之一。
30款常用的大数据分析工具推荐（最新）
30款常⽤的⼤数据分析⼯具推荐（最新）⽬录Part 1:数据采集⼯具Part 2:开源数据⼯具Part 3:数据可视化Part 4:情感分析Part 5:开源数据库Part 1：数据采集⼯具1 .⼋⽖鱼⼋⽖鱼是⼀款免费的、简单直观的⽹页爬⾍⼯具，⽆需编码即可从许多⽹站抓取数据。
⽆论你是初学者还是经验丰富的技术⼈员或企业⾼管，它都可以满⾜你的需求。
为了减少使⽤上的难度，⼋⽖鱼为初学者准备了“⽹站简易模板”，涵盖市⾯上多数主流⽹站。
使⽤简易模板，⽤户⽆需进⾏任务配置即可采集数据。
简易模板为采集⼩⽩建⽴了⾃信，接下来还可以开始⽤“⾼级模式”，它可以帮助你在⼏分钟内抓取到海量数据。
此外，你还可以设置定时云采集，实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三⽅平台。
2. Content GrabberContent Grabber是⼀个⽀持智能抓取的⽹页爬⾍软件。
它的程序运⾏环境可⽤在开发、测试和产品服务器上。
你可以使⽤c#或来调试或编写脚本来控制爬⾍程序。
它还⽀持在爬⾍⼯具上添加第三⽅扩展插件。
凭借其全⾯综合的功能，Content Grabber对于具有技术基础的⽤户⽽⾔功能极其强⼤。
3.Import.ioImport.io是⼀款基于⽹页的数据抓取⼯具。
它于2012年⾸次在伦敦上线。
现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。
2019年，Import.io收购了Connotate并成为⽹页数据集成平台。
凭借⼴泛的⽹页数据服务，Import.io成为了业务分析的绝佳选择。
4. ParsehubParsehub是⼀款基于⽹页的爬⾍程序。
它⽀持采集使⽤了AJax， JavaScripts技术的⽹页数据，也⽀持采集需要登录的⽹页数据。
它有⼀个为期⼀周的免费试⽤窗⼝，供⽤户体验其功能5. MozendaMozenda是⼀款⽹页抓取软件，它还为商业级数据抓取提供定制服务。
它可以从云上和本地软件中抓取数据并进⾏数据托管。
数据挖掘的可视化方法与工具推荐
数据挖掘的可视化方法与工具推荐数据挖掘是一项通过分析大量数据来发现隐藏模式、关联和趋势的技术。
然而，仅仅依靠数据分析和统计方法，很难将数据的复杂性和多样性直观地展示出来。
因此，可视化成为了数据挖掘中不可或缺的一环。
本文将介绍几种常见的数据挖掘可视化方法，并推荐一些优秀的工具。
一、散点图散点图是最常见的数据可视化方法之一。
它通过在坐标系中绘制数据点来展示数据的分布和关系。
在数据挖掘中，散点图可以用来显示两个变量之间的相关性。
通过观察散点图的分布情况，我们可以发现数据中的异常点、聚类以及其他有趣的模式。
二、热力图热力图是一种用颜色编码数据密度的可视化方法。
它通过将数据映射到颜色的不同深浅来展示数据的分布情况。
热力图常用于显示大规模数据的空间分布，例如地理信息系统中的人口密度、交通流量等。
在数据挖掘中，热力图可以帮助我们发现数据中的热点区域和异常值。
三、树状图树状图是一种层次结构的可视化方法。
它通过将数据组织成树形结构来展示数据的层次关系。
在数据挖掘中，树状图常用于显示分类和聚类结果。
通过观察树状图的分支和叶子节点，我们可以了解数据的分类情况和层次结构。
四、网络图网络图是一种用节点和边表示数据关系的可视化方法。
它常用于展示复杂系统中的关联和连接关系。
在数据挖掘中，网络图可以用来分析社交网络、互联网链接等。
通过观察网络图的拓扑结构，我们可以发现数据中的关键节点、社区结构和信息流动路径。
以上是几种常见的数据挖掘可视化方法，接下来将推荐一些优秀的工具供读者选择。
一、TableauTableau是一款功能强大的数据可视化软件。
它提供了丰富的图表类型和交互式操作，可以帮助用户快速创建各种可视化效果。
Tableau支持多种数据源，包括Excel、数据库和云端数据等。
同时，它还提供了数据预处理和分析功能，方便用户进行数据挖掘和发现隐藏模式。
二、D3.jsD3.js是一款基于JavaScript的数据可视化库。
它提供了丰富的API和示例，可以帮助用户创建高度定制化的可视化效果。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
电商行业
用户画像
利用clementine对电商用户数据进行分析，构建用户画像，了解用户需求和购物习惯，优化产品推荐 和营销策略。
销量预测
通过clementine对历史销售数据进行分析，预测未来销量趋势，帮助电商企业制定库存管理和采购计 划。
医疗行业
疾病预测
利用clementine对医疗数据进行分析，预测疾病发病率和流行趋势，为公共卫生部门 提供决策支持。
可视化界面
Clementine采用直观的可视 化界面，使得用户无需编程 基础即可轻松上手，降低了 使用门槛。
高效性能
Clementine在数据预处理、 模型训练和评估等方面具有 较高的性能，能够快速完成 大规模数据的挖掘任务。
支持多种数据源
Clementine支持多种数据源 的导入，包括关系型数据库、 Excel、CSV等格式的文件， 方便用户进行数据挖掘。
缺点分析
学习成本高
虽然Clementine提供了可视化界 面，但对于一些高级功能和参数 设置，用户仍需要具备一定的专 业知识才能理解和掌握。
定制性不足
Clementine的功能虽然丰富，但 对于一些特定需求的用户来说， 其定制性可能不够灵活，难以满 足个性化需求。
社区支持有限
与其他开源软件相比， Clementine的社区支持可能不够 活跃，对于一些问题的解决可能 会有些困难。
06
Clementine的未来发展 展望
技术发展趋势
人工智能与机器学习技术的融合
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，Clementine有望进一步集成这些先进技术， 提高数据挖掘的智能化程度和自动化水平。
大数据处理能力的提升
随着大数据时代的来临，Clementine将不断优化其数据处理能力，提高大规模数据的 处理速度和准确性。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。
商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。
这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。
这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。
下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
常用的数据分析工具和软件介绍
常用的数据分析工具和软件介绍数据分析作为一项重要的技术和工具在现代社会中扮演着重要的角色。
它帮助企业和个人深入了解数据、发现趋势、预测未来，从而做出更明智的决策。
在这篇文章中，我们将介绍一些常用的数据分析工具和软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己的工具。
1. Microsoft Excel：Microsoft Excel是最为人熟知且广泛使用的数据分析工具之一。
它提供了强大的数据处理和分析功能，包括数据排序、筛选、透视表、图表制作等等。
Excel易于学习和使用，适用于快速的数据分析和基本的统计处理。
2. Python：Python是一种开源的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
Python的可扩展性和灵活性使其成为数据科学家和分析师的首选。
通过编写Python脚本，用户能够进行数据清洗、处理、建模和可视化。
3. R：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有庞大的开源社区和丰富的数据分析包，如ggplot2、dplyr等。
R具备强大的统计模型建立和分析能力，适用于复杂数据分析和统计方法的实施。
4. Tableau：Tableau是一种流行的商业智能和数据可视化工具。
它提供了直观的可视化界面，使用户能够通过简单的拖拽和选择创建交互式的图表和仪表板。
Tableau支持多种数据源，并可以与其他工具集成，是数据分析师、决策者和管理者常用的工具之一。
5. SPSS：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计分析软件。
它具备完整的数据处理、建模和报告功能，适用于各种统计方法和数据分析需求。
SPSS界面友好，易于学习和使用，广泛应用于社会科学、市场研究等领域。
6. SAS：SAS（Statistical Analysis System）是一种完整的统计分析软件套件，包括数据处理、统计建模、数据挖掘等多个模块。
数据挖掘工具选择
数据挖掘工具选择数据挖掘工具在当今信息化时代中扮演着重要的角色。
随着大数据的迅速增长和多样化的数据类型，选择适合的数据挖掘工具变得至关重要。
本文将介绍几种常见的数据挖掘工具，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择数据挖掘工具时做出明智的决策。
1. WekaWeka是一款开源的数据挖掘工具，具有简单易用的特点，适合初学者入门。
它提供了包括数据预处理、分类、聚类、关联规则等多种机器学习算法。
Weka还提供了可视化界面，使得用户可以方便地进行数据挖掘任务的设置和执行。
然而，由于Weka是基于Java开发的，处理大规模数据时可能存在性能问题。
2. RapidMinerRapidMiner是一款功能强大且易于使用的数据挖掘工具。
它支持数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署等各个环节。
RapidMiner 提供了直观的图形界面和丰富的算法库，使得用户可以快速构建数据挖掘流程。
此外，RapidMiner还支持大规模数据处理和分布式计算，适用于处理大数据场景。
3. KNIMEKNIME是一款基于开放源代码的数据分析和集成平台。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法，并支持数据可视化和工作流程建模。
KNIME还允许用户通过自定义模块扩展功能，满足不同数据挖掘需求。
由于其模块化的特点，KNIME可以与其他工具和库集成，实现更多复杂的数据处理任务。
4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学领域的重要工具。
它们提供了强大的数据分析和机器学习库，如Python的scikit-learn和R的caret等。
Python和R具有灵活性和可扩展性，可以满足各种定制化的需求。
然而，相对于可视化工具，Python和R需要一定的编程基础和学习成本。
综合考虑以上几款数据挖掘工具的特点和适用场景，我们可以根据具体任务的需求来选择合适的工具。
对于初学者或小规模数据分析任务，Weka是一个不错的选择；如果需要处理大规模数据或进行分布式计算，RapidMiner是一个不错的选择；而对于更加复杂的数据分析流程，KNIME提供了更高的灵活性。
数据分析的十大工具和技术
数据分析的十大工具和技术随着时代的转变，数据已成为商业运营中一个不可或缺的资源。
如何根据这些数据进行分析并制定合理的商业决策，成为了现代企业所面临的重要挑战。
在这样的背景下，数据分析的十大工具和技术逐渐成为了业界共识，下面我们就来介绍一下它们。
1. ExcelExcel是一款通用的电子表格程序，是数据分析的基础工具。
除了基本的计算和函数外，Excel还提供了数据排序、绘制图表和高级数据筛选等功能，可根据用户需求深度定制各种操作，包括数据预处理、数据清洗等环节，是一款数据分析中不可或缺的利器。
2. SQLSQL是结构化查询语言，是一种常用的数据库语言。
SQL语言用于在数据库中存储、操作和检索数据。
SQL能够执行各种操作，包括插入、删除和更新数据。
此外，SQL还提供了查询功能，用于在数据库中搜索数据。
3. PythonPython是一种通用的编程语言，可用于各种数据分析和预测工作。
Python有丰富的包和库，包括NumPy、SciPy和Pandas，可用于数据处理、统计分析和机器学习等领域，广泛应用于数据分析领域。
4. RR是一种专门用于统计计算和图形绘制的编程语言。
R编程语言有丰富的包和库，可用于各种数据分析和数据呈现的需求。
利用R语言的数据可视化技术，也可以快速地将数据分析结果进行可视化呈现。
5. TableauTableau是一款数据分析和可视化软件。
它具有智能图形、嵌入式分析和易于使用的界面等特点，可帮助用户快速、轻松地分析交互式数据视图。
Tableau的专业版可支持大规模数据处理和基于云的协作。
6. Apache HadoopApache Hadoop是一种分布式的数据存储和处理平台。
它可以轻松地处理大规模数据集、进行数据分析和机器学习等许多任务。
Hadoop平台采用分布式数据处理方式，提高了数据存储和处理的可靠性。
7. Apache SparkApache Spark是一种高速数据处理框架，用于处理大规模数据集。
数据挖掘应用分类及典型工具
数据挖掘应用分类及典型工具一、根据数据挖掘的应用类型不同，大致可分为以下几类：1．分类模型分类(Classification)模型的主要功能是根据商业数据的属性将数据分派到不同的组中。
在实际应用过程中，分类模型可以分析分组中数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些数据模型属于哪些组。
这样我们就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据将属于哪一个组。
分类模型应用的实例很多，例如，我们可以将银行网点分为好、一般和较差3种类型，并以此分析这3种类型银行网点的各种属性，特别是位置、盈利情况等属性，找出决定它们分类的关键属性及相互间关系，此后就可以根据这些关键属性对每一个预期的银行网点进行分析，以便决定预期银行网点属于哪一种类型。
2．关联模型关联(Association)模型主要是描述了一组数据项目的密切度或关系。
关系或规则总是用一些最小置信度级别来描述的。
置信度级别度量了关联规则的强度。
关联模型的一个典型例子是市场菜篮分析(MarketingBasketAnalysis)，通过挖掘数据派生关联规则，利用此规则可以了解客户的行为。
采用关联模型比较典型的案例是"尿布与啤酒"的故事。
在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。
超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。
同样的，我们还可以根据关联规则在商品销售方面做各种促销活动。
3.顺序模型顺序(Sequence)模型主要用于分析数据仓库中的某类同时间相关的数据，并发现某一时间段内数据的相关处理模型。
顺序模型实例也比较多。
例如，客户现在定购一台激光打印机，以后还可能定购打印纸，可能在初始购买时有大量定货，在售后服务请求时定货量较小，在服务请求完成后可能又有大量的定货。
因此，我们就可以针对上述情况指定相应的促销或营销方法。
推荐五个免费开源数据挖掘软件（Orange、RapidMiner等）
推荐五个免费开源数据挖掘软件（Orange、RapidMiner等）OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
RapidMinerRapidMiner, 以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。
它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子由详细的XML 文件记录，并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。
RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。
它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
Weka由Java开发的Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。
其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。
Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL 数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。
它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令行，或是一种基于组件的知识流接口。
JHepWork为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。
数据处理中的数据采集和数据清洗工具推荐(七)
数据处理是现代社会不可或缺的一环，而数据采集和数据清洗是数据处理的前两步，对于数据质量和结果分析都有着至关重要的影响。
本文将为大家推荐几款在数据采集和数据清洗领域表现优秀的工具。
一、数据采集工具推荐1. WebScraperWebScraper是一款基于Google Chrome浏览器的插件，它可以帮助用户从网页上自动抓取数据。
用户可以设置爬取规则，根据自己的需求选择需要抓取的数据，并将抓取结果以CSV、JSON等格式导出。
WebScraper操作简单灵活，适用于各种采集任务。
2. Octoparse作为一款专业的网页数据提取工具，Octoparse支持无限制的网页抓取，可以处理JavaScript渲染的页面，适用于各种复杂的数据提取需求。
用户可以通过简单的拖拽操作，定义数据采集的方式，并且支持批量采集、定时采集等功能。
3. ScrapyScrapy是一个开源的Python框架，专注于爬取数据。
它提供了一套高效、协作性强的机制，可以帮助用户爬取并处理大规模的数据。
Scrapy拥有丰富的插件，用户可以根据自己的需求进行扩展，同时还支持分布式爬取，能够满足高频率、高效率的数据采集需求。
二、数据清洗工具推荐1. OpenRefineOpenRefine是一款功能强大的数据清洗工具，它能够快速地处理大规模数据，并且提供了一系列的数据清洗操作，如拼写校正、格式转换等。
OpenRefine还支持多种数据格式的导入导出，用户可以方便地与其他数据处理工具进行配合。
2. Trifacta WranglerTrifacta Wrangler是一个专业的数据清洗工具，它采用人工智能和机器学习算法，能够自动检测数据中的错误和异常，并给出相应的修复建议。
Trifacta Wrangler还支持实时数据预览和交互式的数据清洗过程，用户可以根据自己的需求进行实时调整和优化。
3. Excel作为一款家喻户晓的办公软件，Excel不仅可以处理数据表格、图表等常规操作，还提供了一些简单但实用的数据清洗功能。
高效的试验设计与数据采集工具和软件推荐
高效的试验设计与数据采集工具和软件推荐在科学研究和实验领域中，试验设计和数据采集是非常关键的环节。
高效的试验设计和数据采集工具和软件可以帮助研究人员更好地完成实验，提高实验效率和数据质量。
本文将介绍几种常用的高效的试验设计和数据采集工具和软件，并分析其特点和优势。
一、试验设计工具试验设计工具是在科学实验中帮助研究人员设计实验的软件。
通过合理的试验设计，可以减少实验的误差和随机性，提高实验的可靠性和可重复性。
1. StatisticaStatistica是一种常用的统计分析软件，该软件提供了丰富的试验设计功能，可以进行方差分析、回归分析、混合设计等多种试验设计方法。
它具有友好的用户界面和灵活的分析选项，可以方便地进行实验设计和数据分析。
2. Design-ExpertDesign-Expert是一种专业的实验设计软件，主要用于多因素实验设计和优化。
该软件提供了多种试验设计方法，如全因子设计、响应面设计等，可以辅助研究人员系统地设计实验，并进行因素分析和优化。
它具有直观的图形界面和强大的分析功能，非常适用于复杂的试验设计和优化问题。
二、数据采集工具数据采集工具是在实验过程中帮助研究人员采集和记录数据的设备或软件。
高效的数据采集工具可以提高数据采集的准确性和效率，减少数据丢失和录入错误。
1. LabVIEWLabVIEW是一种广泛应用于科学实验的数据采集与控制软件。
通过与各种传感器和仪器的接口，研究人员可以方便地采集和记录实验数据，并进行实时监控和控制。
LabVIEW具有丰富的数据分析和可视化功能，适用于各种不同领域的实验数据采集和处理。
2. REDCapREDCap是一种开源的临床研究数据采集工具，主要用于在线调查和数据管理。
研究人员可以使用REDCap创建调查问卷、采集和管理研究数据，并进行数据验证和导出。
REDCap具有安全可靠的数据存储和权限控制机制，适用于多中心研究和大规模数据采集。
三、数据分析软件数据分析软件是在实验完成后对实验数据进行汇总、分析和展示的工具。
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三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1数据挖掘工具的评判刘世平姚玉辉博士/文要做数据挖掘，当然需要工具。
但若靠传统的自我编程来实现，未免有些费时费力，而且其性能也不一定比商业工具来得强和稳定。
目前，世界上已经有很多商业公司和研究机构开发出了各自的数据挖掘产品，而且功能和使用简易性也在日益提高。
例如：SAS 公司的Enterprise Miner以及IBM公司的 Intelligent Miner，等等。
直接采用商业数据挖掘工具来帮助项目实施，是一个很好的选择。
它既节省了大量的开发费用，又可以节约维护和升级的开销。
本文是目前国内第一份对主流数据挖掘工具的评估报告，该报告综合了国内一流业务专家和数据挖掘专家的意见，为帮助企业进行类似评估提供了很高的参考价值。
工具种类数据挖掘工具包括两种：● 数据挖掘(Mining for Data)工具：其所用的数据都存储在已经有了明确字段定义的数据库或文本文件里，我们称之为结构化的数据挖掘工具。
它主要是用来进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析以及统计分析等。
● 文本挖掘(Text Mining)工具：它是用来从非结构化的文档中提取有价值的信息，这些信息都隐藏在文档里并且没有清晰的字段定义。
文本挖掘主要是应用在市场调研报告中或呼叫中心(Call Center)的客户报怨定级、专利的分类、网页的分类以及电子邮件分类等。
根据著名数据挖掘网站KDnuggets统计，目前已有50多种数据挖掘工具问世。
● 一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。
企业型数据挖掘工具：应用在需要高处理能力、高网络容量和大数据量的场合下。
这些工具通常支持多种平台，并基于客户机/服务器结构。
它通常可以直接连接一些复杂的数据管理系统(不像普通文本文件)，并能处理大量的数据。
这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种数据挖掘算法，并有能力解决多种应用问题。
企业数据挖掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner等。
● 小型数据挖掘工具：它与企业型的工具着眼点不同。
小型数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户，或者是为解决特定的应用问题提供特定的解决方案。
比如Oracle公司的 Darwin，Insightful 公司的Insightful Miner，等等。
工具选择如何在众多工具中挑选出最适合本公司的呢？这的确是一个非常具有挑战性的工作。
由于各个公司的背景、财务、挖掘水平各不相同，对数据挖掘工具的需求也就各不一样。
到目前为止，可供参考的权威评估报告非常少。
最近的一份完整而权威的数据挖掘工具评估报告是由John F. Elder IV和Dean W. Abbott在1998年完成的。
可以说，它已经过时了。
但一般说来，对数据挖掘工具的选择可从以下几点着眼：● 公司的数据挖掘需求是短期行为还是长期使用如果是短期行为，就购买那些能解决特定问题的软件包或外包给咨询公司。
如果是长期使用，就需要购买功能比较丰富，使用比较方便，维护升级比较好的企业型数据挖掘工具。
● 公司的数据挖掘经验和水平公司应该根据内部数据挖掘团队的经验和水平，选取一些经过基本培训后就能掌握的工具。
而不要盲目求好，最终导致因不会使用工具而将其束之高搁，从而造成资源的浪费。
● 公司的数据状态在挑选数据挖掘工具前，公司必须对现有的数据进行评估。
如果没有具备进行业务主题数据挖掘(比如：风险预测)的数据或者现有格式不能满足数据挖掘工具的需求，那就需要等数据具备了，才可考虑购买工具。
● 公司的预算当然，在评估数据挖掘工具时，公司也要结合自身的财务预算来决定。
● 工具的性能好的工具可以更有效地挖掘出高准确和高价值的信息，所以工具性能的评估也是相当重要的。
下面，本文将结合国内某一家大公司数据挖掘工具评估的实际例子，对目前市场上最流行的数据软件工具从纯技术角度进行详细讲解和评估。
从而为行内公司进行类似的工作提供参考。
工具评判图1显示了数据挖掘工具评估的一般过程。
首先我们要通过不同途径(Internet，杂志，供应商提交材料等)尽可能多地收集数据挖掘工具的相关资料。
然后，根据公司的业务需求、工具性能、公司背景等情况，确定3～5个初选对象。
在确定完评估对象后，我们将从技术、业务需求、数据状态、供应商实力、财务预算等各个角度来制定比较详细的评估条款以及权值。
制定完标准后，下一步就是根据所制定的标准进行逐一评分。
最后，根据评分结果进行总结，从而提出数据挖掘工具的选取建议。
下面的案例，是国内某家大公司数据挖掘工具的技术评估过程：该公司于2002年开始启动数据挖掘项目。
对于该公司来说，数据挖掘是一项长期的工程。
由于同时考虑到数据量大、业务需求广泛，因此本次评估对象仅限于企业级的数据挖掘工具。
根据所收集的资料，我们对目前在中国市场上最为流行的三大数据挖掘软件(SAS公司的 Enterprise Miner、IBM公司的 Intelligent Miner和SPSS公司的 Clementine，进行了评估。
本次评估主要有6个主要标准，包括数据存取、数据处理、模型算法、自动建模、可视化以及其它系统要求。
下面的内容说明了对每个工具在6个主要标准上进行打分的具体情况。
1. 数据存取数据存取主要是考查数据挖掘工具或方案的数据访问能力。
它通常包括文本文件、EXCEL文件、NATIVE接口和ODBC等。
一般情况下，数据都存储在数据库里或文本文件中，所以相应的权值就比较高一些。
2. 数据处理数据处理主要是考查数据挖掘工具的数据处理能力。
它通常包括基本数学变化(比如log，Ln) 、连续变量的数据分段、数据整合(数据表格的合并)、数据过滤(数据的字段筛选或记录筛选)、数据转换(字符型数据转换成数字型等)、数据编码(无效数据编码或缺失数据编码等)、数据随机采样以及SQL支持等。
为了提供数据挖掘的准确性，我们经常需要对原始数据进行一系列的转换，以便从不同角度来更好地描述某种事物或行为，所以丰富的数学变化函数是非常需要的，其权值也相应地就比较高一些。
在实际建模中，我们经常会碰到这样的例子：假定要预测某种产品的购买概率，一般来说我们会采用分类模型。
但是，如果已购买者和没有购买者的比例是1∶100，此时我们就需要采用过度采样(Stratified Sampling)的方法，使得已经购买者和没有购买者的比例变小(比如达到1∶6)。
另外，我们也经常会随机采样50%的数据来建模，用另外50%来验证模型。
所以在评估过程中，我们决定给工具的随机采样功能比较高的权值。
因为数据挖掘工具经常需要和数据库打“交道”，SQL将很方便为数据的提取处理提供支持，所以我们给的权值为15%。
3. 模型算法算法是数据挖掘工具的核心部份，算法主要包括：聚类分析、分类分析、统计分析、关联分析、相关分析、时间序列、和值预测。
对于数据挖掘来说，一般最常用的算法就是值预测(比如预测个人收入、客户贡献度、股票价格等)、分类算法(比如用于风险评级、产品购买概率预测、客户流失预测等)以及聚类分析(比如用于客户分割、内幕交易监测等)。
因此，我们在评估过程中，按照算法的使用频率及其重要性，给予了下表的权值。
4. 自动建模自动建模是考查数据挖掘工具是否能够自我优化，从而方便一般的用户使用。
否则，用户必须很深刻地了解算法的优缺点才能手工地优化模型。
为了方便具备一般数据挖掘技术背景的用户使用，数据挖掘工具最重要的是要提供灵活的参数设置及其帮助。
同时，为了增强建模的效率，模型的并行运行和自我优化也是非常重要的。
5. 可视化技术为了方便数据挖掘人员更好地了解数据的分布和建模的结果，我们需要数据挖掘工具提供较强的可视化功能。
如何评估、预测模型的效果好坏，我们通常都采用Gain Lift图来了解。
因此，一个好的数据挖掘工具必须提供Gain Lift图，否则将会给用户带来很多额外的工作量。
为了了解数据的分布情况，2-D图和饼图是经常用到的，所以相应的权值也比较高一些。
其它比较重要的图形包括：树状显示，主要是用来显示决策树的结果；散点图，主要是用于关联分析的结果显示；线图，用来显示回归结果；ROC图，也是用来了解模型的性能。
6. 其它为了方便国内的用户使用，首先需要的是中文支持，否则有可能造成不必要的误解。
各个公司的IT环境不同，为了增加数据挖掘工具的应用灵活性，我们要使工具能在不同平台上运行。
当然为了使用者的方便，界面友好也是一个重要的考查对象。
在建模的过程中，我们经常会碰到过度训练的问题(训练集的准确性很高，测试集的准确性很低)。
为了保证模型的质量，数据挖掘工具必须提供过度训练的解决途径。
在建完模型后，我们还需要将模型的代码输出，从而可以将模型很方便地移植到决策系统上。
这样，业务人员就不需要直接应用数据挖掘工具就可以通过决策系统利用数据挖掘的模型。
数据挖掘工具的中文支持、过度训练解决、平台通用性、模型代码输出的权值以及评估得分如下表所示。
对于一个数据挖掘工具，最重要的是模型算法，其次是数据处理功能。
我们依据上面6个主题的重要性依次加权后总体得分如下表。
从总分表可以看出，SAS的数据挖掘工具在技术方面领先于IBM和SPSS的产品。
精品好文档，推荐学习交流结论虽然数据挖掘在国内目前尚处初级阶段，除了一些简单的统计分析以外，绝大部分企业还不具备这方面的知识和技能。
但最近两年来，国内一些大型企业或金融机构已经认识到数据挖掘的先进性和必要性，开始了这方面的立项和实施工作。
在数据挖掘的启动阶段，最有挑战性的工作之一就是: 如何在市场上林林总总的数据挖掘工具中选出适合企业的最佳。
本文对目前市场上的比较流行的数据挖掘工具进行了罗列和总结，同时对工具评估工作的着眼点、过程和评估标准进行了阐述。
文章结尾还结合国内某一大型企业的实际案例，对技术部份的评估进行了详细地描述和评估。
然而，并不是每一个公司的技术评估都需要参照以上的评估标准。
企业应当根据自身的业务需求和数据挖掘水平制定类似的评估条款和权值来进行评估。
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