常用的数据挖掘软件
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。
数据挖掘工具软件介绍(weka)
11
WEKA EXPLORER CLASSIFY
分类器输出文本
Classifier output 区域的文本有一个滚动条以便浏览结果。按住 Alt 和 Shift 键，在这个区域点击鼠标左键，会出现一个对话框， 让你用各种格式（目前可用 JPEG 和 EPS）保存输出的结果。
输出结果
16
WEKA EXPLORER Visualize
3. Polygon. 创建一个形式自由的多边形并选取其中的点。左键点 击添加多边形的顶 点，右键点击完成顶点设置。起始点和最终点会自动连接起来因 此多边形总是闭 合的。 4. Polyline. 可以创建一条折线把它两边的点区分开。左键添加折 线顶点，右键结束 设置。折线总是打开的（与闭合的多边形相反）。 使用 Rectangle，Polygon 或 Polyline 选取了散点图的一个区域后 ，该区域会变成灰色。这时点击Submit 按钮会移除落在灰色区域 之外的所有实例。点击Clear 按钮会清除所选区域而不对图形产 生任何影响。
17
Weka 试验（Experiment）
Experimenter 有两种模式：一种具有较简单的界面， 并提供了试验所需要的大部分功能，另一种则 提供了一个可以使用 Experimenter 所有功能的界面。 你可使用 Experiment Configuration Mode 单选 按钮在这两者间进行选择。 ������ Simple ������ Advanced
8
WEKA EXPLORER
处理属性
数据分析的所有工具和技术
数据分析的所有工具和技术在当今数字化时代，数据已经成为了企业以及个人决策制定中不可或缺的一部分。
而数据分析则是将数据转化为有用信息，帮助人们做出更好的决策。
但是，在进行数据分析的过程中，需要使用各种工具和技术。
在本文中，我们将介绍数据分析中应用广泛的工具和技术。
一、数据分析工具1. Excel：Excel是最常见的数据分析工具之一。
利用Excel可以进行各种数据处理和计算。
Excel还提供了各种图表和可视化工具，方便人们更好地理解和展示数据。
2. Tableau：Tableau是一款基于云的数据可视化和分析平台，可以帮助人们快速构建各种交互式图表和报表。
3. Python：Python是一种高级编程语言，可以进行数据处理、分析和可视化。
Python还提供了丰富的库和工具，例如Pandas、Numpy和Matplotlib等，可以帮助人们进行高效的数据分析和可视化。
4. R语言：R语言是一种专门用于统计分析和可视化的编程语言。
它提供了丰富的数据分析和可视化工具以及各种包，例如ggplot2和dplyr等。
5. SAS：SAS是一种商业化的统计分析软件，可以用于各种数据分析和建模领域。
它提供了强大的数据分析和数据挖掘工具，可以在各种商业和学术领域得到广泛应用。
二、数据分析技术1. 数据挖掘：数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大型数据集中提取出有用的信息或模式的过程。
在数据挖掘中，常用的技术包括分类、聚类、关联规则和异常检测等。
2. 机器学习：机器学习是一种人工智能领域中的技术，可以帮助人们使用算法和模型来自动化数据分析和决策制定。
在机器学习中，常用的技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据转换成更易于人们理解的图表和图像的过程。
常用的数据可视化技术包括直方图、散点图、线性回归和热力图等。
4. 预测分析：预测分析是利用历史数据和模型来预测未来事件的发展趋势。
常用的预测分析技术包括趋势分析、时间序列分析、假设检验和回归分析等。
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。
数据处理分析及软件应用
数据处理分析及软件应用数据处理和分析是指在获取和收集数据后，对数据进行处理和分析的过程。
它的目的是帮助我们从数据中发现模式、趋势、关联和异常，并基于这些发现做出决策和预测。
数据处理和分析的过程可以通过各种软件工具来完成，下面我将介绍一些常用的数据处理和分析软件应用。
1. Microsoft Excel: Microsoft Excel是一种功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。
它提供了各种数据处理和分析函数，如排序、筛选、计数、求和、平均值、标准差等。
此外，Excel还支持图表和图形的创建，可以用来可视化数据结果。
2. MATLAB: MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程环境和编程语言。
它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以处理各种类型的数据。
MATLAB还具有强大的可视化功能，可以生成高质量的图表和图形。
3. Python: Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于数据处理和分析。
Python拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib，这些库提供了各种数据处理和分析功能。
Python还具有高度灵活性和可扩展性，可以满足各种不同的数据处理和分析需求。
4. R: R是一种用于统计计算和数据分析的编程语言和环境。
它提供了丰富的统计和图形函数，可以进行各种复杂的数据处理和分析。
R还拥有一个强大的包管理系统，用于扩展其功能。
5. Tableau: Tableau是一种用于数据可视化和探索性分析的商业智能工具。
它提供了直观易用的界面，可以帮助用户在数据中发现模式和趋势。
Tableau支持多种图表和图形类型，用户可以通过拖放方式创建和订制图表。
6. SPSS: SPSS是一种专业的统计分析软件，被广泛用于各种统计分析和数据挖掘任务。
它具有全面的统计方法和功能，支持从数据导入到模型建立和结果解释的整个工作流程。
上述软件应用都在数据处理和分析领域具有广泛的应用，并且每种软件都有其特点和优势。
数据挖掘与分析软件使用教程
数据挖掘与分析软件使用教程一、介绍数据挖掘与分析软件的概念及应用领域数据挖掘与分析软件是指通过对大量数据进行处理和分析，从中发掘潜在的模式、关系和规律，以便帮助用户做出决策和预测的工具。
它在各个领域都有着广泛的应用，如业务智能、市场调研、金融风控、医疗诊断等。
在业务智能领域，数据挖掘与分析软件可以帮助企业通过对销售数据、客户行为等信息进行分析，找出产品的热销点、客户的偏好，从而指导市场营销策略的制定。
在金融风控领域，数据挖掘与分析软件可以通过对客户的信用记录、历史交易数据等进行分析，帮助银行等金融机构评估客户的风险，制定更科学的贷款策略。
在医疗诊断领域，数据挖掘与分析软件可以对大量的临床数据进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗，提高医疗水平。
二、常见的数据挖掘与分析软件1. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的数据挖掘与分析软件，提供了丰富的数据处理和分析函数。
它支持多种数据格式的导入和导出，灵活的数据变换和清洗，可以进行数据可视化和统计分析等操作。
2. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于社会科学和市场研究等领域。
它提供了各种统计分析方法和模型，可以进行数据描述、推断性统计分析等。
3. R语言R语言是一种开源的数据挖掘与分析软件，具有丰富的数据分析和建模函数。
它提供了强大的统计分析和绘图功能，支持数据可视化和报表生成，可以进行数据预处理、机器学习、深度学习等。
三、数据挖掘与分析软件的基本操作1. 数据导入和清洗数据挖掘与分析软件通常支持多种数据格式的导入，如文本文件、Excel表格、数据库等，用户可以根据实际需求选择导入方式。
导入数据后，需要进行数据清洗操作，去除重复值、缺失值等，以确保数据的质量。
2. 数据变换和特征工程在进行数据分析之前，常常需要对数据进行变换和处理，以提取出更有价值的特征。
研究生科研数据分析软件
研究生科研数据分析软件随着科学技术的进步，数据分析在研究生科研中的重要性也日益凸显。
为了更高效地处理和分析大量的科研数据，许多研究生借助科研数据分析软件来完成各种统计和数据挖掘工作。
本文将介绍几种常用的研究生科研数据分析软件。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）SPSS是一种广泛使用的统计分析软件，特别适用于社会科学领域的数据分析。
它提供了丰富的分析工具和统计方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析等。
SPSS具有友好的用户界面，操作简单易学，适合初学者使用。
2. MATLABMATLAB是一种强大的科学计算和数据可视化软件，广泛应用于各个学科的科研工作中。
它提供了丰富的数学函数和工具箱，可用于数据分析、模拟和优化等。
MATLAB还支持自定义算法和编程，因此对于需要灵活性和个性化定制的研究项目来说，是一个理想的选择。
3. R语言R语言是一种免费的开源编程语言和环境，主要用于统计计算和图形绘制。
它拥有强大的数据分析和统计建模功能，并具有丰富的数据处理和可视化函数库。
由于R语言开放源代码，研究生们可以方便地自行编写和共享自己的数据分析程序，并与其他研究人员进行交流和合作。
4. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于科学计算和数据分析领域。
Python具有丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas和Matplotlib），可以进行数据处理、统计分析和可视化。
Python还具有简单易用的语法和良好的可读性，方便研究生们进行快速原型开发和实验。
5. SAS（Statistical Analysis System）SAS是一个完整的统计分析系统，适用于各个领域的数据分析和决策支持。
SAS提供了丰富的数据处理和分析功能，包括描述性统计、数据挖掘、机器学习等。
它也具备高效的图形绘制和报表生成能力。
尽管SAS是商业软件，但在一些特定的科研领域中仍然得到广泛使用。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：数据分析与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的课程之一。
通过对大量数据进行分析和挖掘，可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
本文将详细阐述《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲，并从五个大点进行阐述。
正文内容：1. 数据分析与数据挖掘的基础知识1.1 数据分析与数据挖掘的概念数据分析是指通过对数据进行收集、整理、加工和分析，从中提取有价值的信息和知识。
而数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，并将其应用于实际问题的过程。
1.2 数据分析与数据挖掘的应用领域数据分析与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等。
2. 数据分析与数据挖掘的方法与技术2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
2.2 数据挖掘算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等，每种算法都有其适用的场景和特点。
2.3 模型评估与选择在数据分析与数据挖掘的过程中，需要对模型进行评估与选择，以确保模型的准确性和可靠性。
3. 数据分析与数据挖掘的实践案例3.1 金融风险评估通过对金融数据进行分析和挖掘，可以帮助银行和金融机构评估风险，并制定相应的风险管理策略。
3.2 市场营销通过对市场数据进行分析和挖掘，可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，制定更有效的营销策略。
3.3 医疗诊断通过对医疗数据进行分析和挖掘，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
4. 数据分析与数据挖掘的工具与软件4.1 数据分析工具常用的数据分析工具包括Excel、SPSS、R、Python等，它们提供了丰富的数据处理和分析功能。
4.2 数据挖掘软件常用的数据挖掘软件包括Weka、RapidMiner、KNIME等，它们提供了各种数据挖掘算法和模型的实现。
5. 数据分析与数据挖掘的未来发展趋势5.1 大数据时代随着互联网和物联网的快速发展，数据量呈指数级增长，数据分析与数据挖掘将面临更大的挑战和机遇。
大数据分析师常用的数据分析工具与软件
大数据分析师常用的数据分析工具与软件在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一环。
大数据分析师通过对海量数据进行深入挖掘和分析，为企业决策提供有力支持。
而为了高效地进行数据分析工作，大数据分析师通常会使用各种数据分析工具与软件。
本文将介绍一些大数据分析师常用的数据分析工具与软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己的工具。
一、数据管理工具与软件1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算系统，可以处理大量的数据，并提高数据的可靠性和容错性。
它主要用于存储和处理大规模数据集，适用于云计算和大数据分析领域。
Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和分布式处理框架MapReduce。
2. Apache SparkApache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，也是一个大数据处理工具。
它提供了一种高效的数据处理方式，支持批处理、交互查询、流处理和机器学习等多种计算模式。
Spark的一个优点是可以将数据加载到内存中进行处理，从而提高计算速度。
3. Apache KafkaApache Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于实时数据流的处理和传输。
它具有高吞吐量、可靠性和可扩展性的特点，可以为大数据分析提供实时的数据流入口。
4. MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于大数据分析中。
它支持多用户、多线程的数据访问，并提供了灵活的查询和数据分析功能。
二、数据可视化工具与软件1. TableauTableau是一款流行的数据可视化工具，可以帮助用户将复杂的数据转换成易于理解的图表和图形。
它支持多种数据源的导入和连接，并提供了丰富的图表和仪表盘设计功能。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能工具，可以帮助用户将数据可视化和报告以直观的方式展示出来。
它支持多种数据源的整合，并提供了强大的数据处理和分析功能。
3. R ShinyR Shiny是一种基于R语言的交互式数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式的数据分析应用。
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。
论文写作中的实证研究数据分析工具与软件
论文写作中的实证研究数据分析工具与软件在当今科技发达的时代，实证研究数据分析工具与软件的应用已经成为论文写作中不可或缺的一部分。
这些专业的工具和软件提供了多种功能，帮助研究人员处理和分析数据，从而得出准确的结论和科学的研究结果。
本文将介绍几种常用的实证研究数据分析工具与软件，并探讨其在论文写作中的作用。
一、统计软件统计软件是实证研究中最常用的工具之一。
它可以对大量收集到的数据进行分析和统计，从而揭示数据背后的规律与趋势。
常见的统计软件有SPSS、STATA和R等。
1. SPSSSPSS是一款功能强大的统计软件，它以其简洁的界面和丰富的统计功能而受到广泛应用。
SPSS可以进行描述性统计、卡方检验、t检验、方差分析、回归分析等多种数据分析方法。
其直观的结果输出和数据可视化功能使得研究人员能够更好地理解和解释数据。
2. STATASTATA是一种专业的统计软件，它具有较高的灵活性和可扩展性。
STATA支持多种数据处理和分析方法，包括线性回归、面板数据分析、生存分析等。
此外，STATA还具备数据清洗、数据可视化和报告撰写等功能，满足了实证研究中对数据分析的全面需求。
3. RR是一个免费且开源的统计软件，它具有强大的数据分析与可视化能力。
R拥有丰富的社区资源和包，研究人员可以根据自己的需要选择不同的包来进行数据处理和分析。
R的灵活性和自由度非常高，不仅可以进行常规统计分析，还可以进行复杂的模型建立与预测等。
二、数据挖掘软件数据挖掘软件是指能够从海量数据中提取出有用信息的工具。
它可以通过各种算法和技术找到数据中的隐藏模式和规律。
常见的数据挖掘软件有Weka、RapidMiner和Python等。
1. WekaWeka是一款开源的数据挖掘工具，提供了众多的数据预处理、分类、聚类和关联规则挖掘方法。
Weka具备较低的学习门槛，适合初学者使用。
它可以通过可视化界面进行各种数据挖掘任务，输出结果易于理解。
2. RapidMinerRapidMiner是一款易于使用的数据挖掘软件，具有强大的功能和高度可定制性。
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。
大数据报告分析中使用的常见工具和软件介绍
大数据报告分析中使用的常见工具和软件介绍一、大数据报告分析的背景和意义二、常见的大数据分析工具介绍三、常见的数据可视化工具介绍四、常见的机器学习工具介绍五、常见的大数据处理软件介绍六、常见的数据挖掘工具介绍一、大数据报告分析的背景和意义随着互联网的发展和技术的进步，人们每天产生的数据量呈爆发式增长，这些数据所包含的信息对于企业和政府来说具有重要的价值。
然而，如何从海量的数据中快速提取有用的信息，成为了摆在人们面前的挑战。
大数据报告分析就是针对这一问题而诞生的。
大数据报告分析旨在通过对大数据进行收集、整理、清洗和分析，从中挖掘出有价值的信息和洞察，并以报告的形式反馈给用户。
这样的报告可以帮助企业和政府做出更明智的决策，优化资源配置，提高工作效率，预测市场变化，甚至改变战略方向。
二、常见的大数据分析工具介绍1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大规模数据集。
它基于MapReduce模型，通过将任务分解为多个小任务并在集群中分布式执行，实现快速高效的数据处理。
2. Hive：Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得非编程人员也能方便地进行数据查询和分析。
3. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有内存计算的优势，能够在大规模集群中进行高效的数据处理和分析。
4. SAS：SAS是一种强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和建模工具，广泛应用于金融、健康、教育等领域。
5. R语言：R语言是一种广泛使用的开源数据分析和统计编程语言，具有丰富的数据处理和可视化功能，被数据科学家广泛使用。
6. Python：Python是一种简单易用的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和SciPy，被广泛用于数据科学和机器学习领域。
三、常见的数据可视化工具介绍1. Tableau：Tableau是一种流行的商业智能工具，能够将数据快速转化为交互式的可视化图表和仪表盘，帮助用户更直观地理解数据。
WEKA中文详细教程
Weka可以将分析结果导出为多种格式，如CSV、ARFF、LaTeX等，用户可以通过“文件”菜单 选择“导出数据”来导出数据。
数据清理
缺失值处理
Weka提供了多种方法来处理缺失值， 如删除含有缺失值的实例、填充缺失 值等。
异常值检测
Weka提供了多种异常值检测方法， 如基于距离的异常值检测、基于密度 的异常值检测等。
Weka中文详细教程
目录
• Weka简介 • 数据预处理 • 分类算法 • 关联规则挖掘 • 回归分析 • 聚类分析 • 特征选择与降维 • 模型评估与优化
01
Weka简介
Weka是什么
01 Weka是一款开源的数据挖掘软件，全称是 "Waikato Environment for Knowledge Analysis"，由新西兰怀卡托大学开发。
解释性强等优点。
使用Weka进行决策树 分类时，需要设置合 适的参数，如剪枝策 略、停止条件等，以 获得最佳分类效果。
决策树分类结果易于 理解和解释，能够为 决策提供有力支持。
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器是一种 基于概率的分类算法， 通过计算不同类别的 概率来进行分类。
Weka中的朴素贝叶斯 分类器是一种基于贝 叶斯定理的简单分类 器，适用于特征之间 相互独立的场景。
08
模型评估与优化
交叉验证
01
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，通过将数据集分成多个子 集，然后使用其中的一部分子集训练模型，其余子集用于测试模型。
02
常见的交叉验证方法包括k-折交叉验证和留出交叉验证。在k-折交叉验证中， 数据集被分成k个大小相近的子集，每次使用其中的k-1个子集训练模型，剩余 一个子集用于测试。
论文数据分析软件推荐
论文数据分析软件推荐数据分析在学术研究中起着至关重要的作用，以帮助研究人员整理、处理和解释大量的实验数据。
为了提高数据分析的效率和准确性，选择一款合适的数据分析软件是非常关键的。
在本文中，将介绍几款常用的数据分析软件，并对它们的特点和优势进行评估，帮助读者选择一款适合自己的软件。
1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款非常常用的数据分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和市场调查等领域。
SPSS提供了强大的数据处理和统计分析功能，可以进行描述性统计、回归分析、方差分析等多种分析方法。
此外，SPSS还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能，方便用户进行数据可视化。
2. SASSAS（Statistical Analysis System）是另一款被广泛使用的数据分析软件，特别适用于大规模数据处理和复杂统计模型的建立。
SAS提供了强大的数据管理和数据挖掘功能，可以进行数据清洗、变量转换和模式识别等操作。
SAS还支持多种统计分析方法和机器学习算法，如聚类分析、决策树和支持向量机等，以满足不同研究需求。
3. RR语言是一种开源的统计计算和图形绘制的编程语言，也是一款非常流行的数据分析工具。
R提供了丰富的数据操作和统计分析函数，以及灵活的数据可视化功能。
与SPSS和SAS不同，R基于命令行操作，需要一定的编程知识。
然而，R拥有庞大的社区支持和丰富的扩展包，可以满足各种复杂的数据分析需求。
4. PythonPython是一种面向对象的编程语言，也被广泛应用于数据分析和科学计算领域。
Python具有简洁易懂的语法和丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
这些库提供了大量的函数和方法，用于数据操作、数据分析和数据可视化。
由于Python的强大和灵活性，越来越多的研究人员选择Python作为数据分析的工具。
5. ExcelExcel是一款常见且易于上手的电子表格软件，它也可以用于基本的数据分析任务。
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。
大数据分析师常用的工具和软件介绍
大数据分析师常用的工具和软件介绍在当今信息化的时代，大数据分析成为了企业决策和业务优化的重要环节。
大数据分析师作为专业人员，需要掌握各种工具和软件来处理和分析海量数据。
本文将为您介绍一些大数据分析师常用的工具和软件。
一、数据处理工具1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，也是大数据分析师最常见的工具之一。
它能够对海量数据进行存储和处理，并提供高可靠性和可扩展性的分布式计算能力。
2. SparkSpark是另一个非常流行的大数据处理工具，它提供了快速、强大的数据处理能力，并支持多种编程语言。
Spark广泛用于大数据分析、机器学习和图形处理等领域。
3. HiveHive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL 的查询语言，使得分析师可以通过类似SQL的方式来查询和分析大数据。
Hive还支持自定义函数和用户定义的聚合函数，为分析师提供了更多的灵活性。
二、数据可视化工具1. TableauTableau是一款易于使用且功能强大的数据可视化工具，它能够将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。
Tableau支持多种数据库和数据格式，可与大多数分析工具和数据源无缝集成。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款自助商业智能工具，它能够将多个数据源的数据进行整合和分析，并提供丰富的数据可视化方式。
Power BI支持在线和离线模式，用户可以根据需要在不同平台上进行数据分析。
3. QlikViewQlikView是一款以关联性分析为核心的数据可视化工具，它能够高效地处理大规模数据，并能够实时跟踪和探索数据的变化。
QlikView提供了直观的用户界面和灵活的数据过滤机制，使得分析师能够快速发现数据中的关联性和趋势。
三、机器学习工具1. RR是一种广泛应用于统计分析和数据挖掘的编程语言和环境。
它提供了丰富的机器学习算法和统计分析函数，方便分析师进行数据建模和预测分析。
常见数据挖掘工具介绍
常用数据挖掘工具介绍1.SAS统计分析软件SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。
它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存与管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。
SAS统计分析软件特点如下：➢信息存储简便灵活➢语言编程能力强➢丰富的统计分析方法➢较强的统计报表与绘图功能➢友好的用户界面➢宏功能➢支持分布式处理➢采用输出分发系统➢功能强大的系统阅读器SAS统计分析软件界面如下：SAS分析案例如下：2.Clementine数据挖掘软件Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。
Clementine软件特点如下：➢支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作➢提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法➢具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效➢数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享➢提供模型评估方法➢数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中➢满足大数据量的处理要求➢能够对挖掘的过程进行监控，与时处理异常情况➢具有并行处理能力➢支持访问异构数据库➢提供丰富的接口函数，便于二次开发➢挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形Clementine软件界面如下：Clementine分析案例如下：3.R统计软件R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。
作为一个免费的统计软件，它有UNIX、LINUX、MacOS 和WINDOWS等版本，均可免费下载使用。
R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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
＜4＞
数据挖掘软件介绍
Knime：数据流模式的挖掘软件
类似数据流（data flow）的方式来建立分析挖掘流 程
用户可选择性地运行一些或全部的分析步骤 用Java开发的，可以扩展使用Weka中的挖掘算法 通过插件的方式，用户可以加入自己的处理模块，
@attribute children numeric 改为
@attribute children {0,1,2,3}
＜16＞
数据预处理
“age”和“income”的离散化需要借助WEKA中名为 “Discretize”的Filter来完成
点击“choose”后，出现一颗“Filter树” ，逐级找到 “weka.filters.unsupervised.attribute.Discretize”，点击 后进行离散化，例如“bins=3”则会将属性分成三段
用Weka进行分类
测试选项
应用选定的分类器后得到的结果会根据 Test Option 一栏中 的选择来进行测试。共有四种测试模式： • Using training set. 根据分类器在用来训练的实例上的预测 效果来评价它。 • Supplied test set. 从文件载入的一组实例，根据分类器在这 组实例上的预测效果来评价它。点击 Set… 按钮将打开一个 对话框来选择用来测试的文件。 • Cross-validation. 使用交叉验证来评价分类器，所用的折数 填在Folds 文本框中。 • Percentage split. 从数据集中按一定百分比取出部分数据放 在一边作测试用，根据分类器这些实例上预测效果来评价它 。取出的数据量由% 一栏中的值决定。
Classifier model (full training set). 用文本表示的基于整个训练集的分类模型
所选测试模式的结果可以分解为以下几个部分
Summary. 一列统计量，描述了在指定测试模式下，分类器预测 class 属性的 准确程度。
Detailed Accuracy By Class. 更详细地给出了关于每一类的预测准确度的描述 Confusion Matrix. 给出了预测结果中每个类的实例数。其中矩阵的行是实际
—— 做中国领先的科研资源提供商
《大数据处理》配套课件
第七章 常用的数据挖掘软件
总课时：6小时（实验：4小时）
＜1＞
提纲
➢ 数据挖掘软件介绍 ➢ Weka ➢ RapidMiner ➢ Knime
＜2＞
数据挖掘软件介绍
Weka：名气最大的机器学习和数据挖掘软件
高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析 组件
的类，矩阵的列是预测得到的类，矩阵元素就是相应测试样本的个数。
＜21＞
用Weka进行分类
结果列表在训练了若干分类器之后，结果列表中也就包含了若干个条目。 左键点击这些条目可以在生成的结果之间进行切换浏览。右键点击某个条 目则会弹出一个菜单，包括如下的选项：
View in main window. 在主窗口中显示输出该结果. View in separate window. 打开一个独立的新窗口来显示结果。 Save result buffer. 弹出一个对话框，使得输出结果的文本可以保存成一个文本文件。 Load model. 从一个二进制文件中载入以前训练得到的模型对象。 Save model. 把模型对象保存到一个二进制文件中。对象是以 Java“序列化”的形式保存的 Re-evaluate model on current test set. 通过 Supplied test set 选项下的 Set 按钮指定一个数据集，已建立的分类模型将在这个数据集上测试它的表现。 Visualize classifier errors. 弹出一个可视化窗口，把分类结果做成一个散点图。其中正确分
＜6＞
提纲
➢ 数据挖掘软件介绍 ➢ Weka ➢ RapidMiner ➢ Knime
＜7＞
Weka简介
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过 /ml/weka得到。
为普通用户提供了图形化界面 在Weka论坛有大量的扩展包 很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分
析功能
＜3＞
数据挖掘软件介绍
RapidMiner：耶鲁大学的研究成果
免费提供数据挖掘技术和库 数据挖掘过程简单，强大和直观 多层次的数据视图，确保有效和透明的数据 400多个数据挖掘运营商支持 强大的可视化引擎 耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包
＜11＞
Weka的数据格式
关系声明 关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation <relation-name> <relation-name>是一个字符串。如果这个字符串包含空格， 它必须加上引号（指英文标点的单引号或双引号）。
属性声明 属性声明用一列以“@attribute”开头的语句表示。数据集中 的每一个属性都有它对应的“@attribute”语句，来定义它的 属性名称和数据类型。 @attribute <attribute-name> <datatype>
＜19＞
用Weka进行分类
Class属性设置
WEKA 中的分类器被设计成经过训练后可以预测 一个 class 属性，也就是预测的目 标。默认的， 数据集中的最后一个属性被看作 class 属性。如 果想训练一个分类器，让它预测一个不同的属性 ，点击Test options 栏下方的那一栏，会出现一 个属性的下拉列表以供选择。
＜12＞
数据准备
使用WEKA作数据挖掘，面临的第一个问题往往是数 据不是ARFF格式的。
WEKA还提供了对CSV文件的支持，而这种格式是 被很多其他软件所支持的。
此外，WEKA还提供了通过JDBC访问数据库的功能 。
＜13＞
“Explorer”界面
＜14＞
数据属性
例如，bank-data数据各属性的含义如下：
同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自 新西兰。
WEKA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。
2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学 的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖， Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历 史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年 的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。
并可以集成到其它各种各样的开源项目中
＜5＞
数据挖掘软件介绍
IBM Intelligent Miner：IBM的商业级产品
简单易用 能处理大数据量的挖掘 功能一般，没有数据探索功能 与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的
数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装 DataJoiner作为中间软件
＜15＞
数据预处理
有些算法，只能处理所有的属性都是分类型的情况 。这时候就需要对数值型的属性进行离散化。
在这个数据集中有3个变量是数值型的，分别是 “age”，“income”和“children”。
其中“children”只有4个取值：0，1，2，3。
在UltraEdit中直接修改ARFF文件，把
@data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no
＜20＞
用Weka进行分类
分类器、测试选项和class属性都设置好后，点击Start 按钮就 可以开始学习过程。右边的Classifier output 区域会被填充一 些文本，描述训练和测试的结果。
输出结果分为几个部分
Run information. 给出了学习算法各选项的一个列表。包括了学习过程中涉及 到的关系名称，属性，实例和测试模式。
id a unique identification number age age of customer in years (numeric) sex MALE / FEMALE region inner_city/rural/suburban/town income income of customer (numeric) married is the customer married (YES/NO) children number of children (numeric) car does the customer own a car (YES/NO) save_acct does the customer have a saving account (YES/NO) current_acct does the customer have a current account (YES/NO) mortgage does the customer have a mortgage (YES/NO) pep did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan) after the last mailing (YES/NO)