国外先进数据挖掘工具的比较分析
28款经典数据库管理工具
28款经典数据库管理工具1、MySQL WorkbenchMySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。
它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。
你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。
该软件支持Windows 和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：2、数据库管理工具Navicat LiteNavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。
它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。
Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。
界面如下图所示：Navicat 提供商业版Navicat Premium 和免费的版本Navicat Lite 。
免费版本的功能已经足够强大了。
Navicat 支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL 和SQL Server 等。
3、开源ETL工具KettleKettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。
Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
·授权协议：LGPL· 开发语言：Java· 操作系统：跨平台4、Eclipse SQL ExplorerSQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse连接到一个数据库。
SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。
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。
数据挖掘中的评估指标比较研究
数据挖掘中的评估指标比较研究在数据挖掘领域，评估指标是评估模型性能和选择最佳模型的重要工具。
不同的评估指标可以提供对模型在不同方面的评估结果，帮助分析师或数据科学家做出决策。
本文将对几种常见的数据挖掘评估指标进行比较研究，包括准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC等。
一、准确率（Accuracy）准确率是最常用的数据挖掘评估指标之一，用于评估模型预测结果的正确性。
准确率等于预测正确的样本数量除以总样本数量。
然而，当数据不平衡或存在噪声时，准确率可能会出现偏差。
二、精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率和召回率常一起使用，用于评估二分类模型的性能。
精确率定义为预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率定义为真正为正例的样本被预测为正例的比例。
精确率和召回率之间存在一种权衡关系，提高精确率可能会导致召回率降低，反之亦然。
三、F1值F1值是精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。
F1值越接近1，表示模型的性能越好。
四、ROC曲线和AUCROC曲线是通过绘制真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）之间的关系而得到的曲线。
ROC曲线可以帮助分析师在不同阈值下选择最佳的模型。
AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体性能。
AUC越大，表示模型的性能越好。
在不同的数据挖掘任务中，选择适当的评估指标非常重要。
例如，在二分类任务中，如果更关注将负例正确分类为负例，可以选择准确率、精确率和召回率作为评估指标。
如果负例样本相对较多，更关注将正例正确分类为正例，可以选择F1值作为评估指标。
而在处理多分类或回归任务时，可以使用类似的指标进行评估，如多分类的准确率、宏平均和微平均精确率/召回率、回归任务的均方误差（MSE）等。
需要注意的是，单一评估指标无法全面地评估模型的性能，因此在实际应用中通常会综合考虑多种评估指标，结合具体任务和需求进行模型选择与优化。
应用SASEM进行数据挖掘
成本较高：由于SAS EM是商业软件，其价格相对较高，可能不适合 小型企业和个人用户。
04
开放性不足：与其他开源工具相比，SAS EM的开放性较低，限制了 用户对其进行定制和扩展的能力。
SAS EM的未来发展前景
1 2 3
持续优化与升级
随着技术的不断发展，SAS EM将继续优化算法 和界面，提高数据挖掘的效率和准确性。
案例三：销售预测
总结词
利用SAS EM进行销售预测，通过分析历 史销售数据和市场趋势，预测未来的销 售情况，帮助企业制定合理的生产和销 售计划。
VS
详细描述
在销售预测中，SAS EM通过时间序列分 析方法，分析历史销售数据和市场趋势， 预测未来的销售情况。通过对不同产品、 地区、销售渠道的销售数据进行整合和分 析，SAS EM能够发现销售规律和市场变 化趋势，为企业制定合理的生产和销售计 划提供依据，提高企业的市场竞争力。
应用SAS EM进行数据挖掘
目录
• SAS EM简介 • 数据挖掘流程在SAS EM中的实现 • 案例分析 • SAS EM与其他数据挖掘工具的比较 • 结论
01
SAS EM简介
SAS EM是什么
SAS Enterprise Miner（EM）是SAS公司开发的一款数据挖掘 软件，它提供了一套完整的数据挖掘解决方案，包括数据预处 理、模型构建、模型评估和部署等。
它基于图形化界面，用户可以通过拖放节点的方式进行数据 挖掘任务的构建，无需编写复杂的代码，大大降低了数据挖 掘的门槛。
SAS EM的特点与优势
易用性
高效性
SAS EM提供了直观的图形化界面，用户可 以通过简单的拖放操作完成数据挖掘流程 的构建，无需具备深厚的编程基础。
数据库设计中的数据挖掘和分析工具推荐
数据库设计中的数据挖掘和分析工具推荐在当今大数据时代，数据的价值愈发凸显。
数据库设计作为数据管理的核心环节，不仅需要考虑数据的组织和存储方式，更需要将数据转化为有用的信息，并利用数据挖掘和分析工具来探索数据背后的价值。
本文将介绍几种常用的数据挖掘和分析工具，并分析其优劣以及适用场景。
一、关系型数据库管理系统关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS）是常用的数据存储和管理工具。
它以表格的形式存储数据，并且具有强大的SQL查询语言，可以灵活地从不同的表中提取和聚合数据。
MySQL、Oracle和SQL Server等都是常见的关系型数据库管理系统。
虽然关系型数据库管理系统在传统的数据存储和查询方面表现出色，但在数据挖掘和分析方面存在一些局限性，例如处理大规模数据时性能较差和对非结构化数据支持欠缺等。
二、Hadoop和SparkHadoop和Spark是分布式计算与存储平台，能够处理大规模的结构化和非结构化数据。
Hadoop基于分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和MapReduce编程模型，可以将大数据分为多个小数据块进行处理，并在集群中并行计算和存储。
相比之下，Spark基于内存计算，具有更快的速度和更好的性能。
Hadoop和Spark主要应用于大数据分析和机器学习，适用于那些需要处理数十亿条数据的场景。
三、商业智能工具商业智能工具（Business Intelligence, BI）可以帮助企业从已有的数据中发现关键的信息和趋势。
它通过可视化的方式呈现数据分析结果，如图表、仪表盘等，使用户可以直观地理解数据，并进行决策。
常见的商业智能工具包括Tableau、Power BI和QlikView等。
这些工具具有友好的用户界面和丰富的可视化功能，适用于需要实时监控和分析业务数据的场景。
数据挖掘的常用工具和技术
数据挖掘的常用工具和技术数据挖掘在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
它是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏于其中的有用信息的过程。
在进行数据挖掘时，人们借助各种工具和技术来加快和优化挖掘过程，本文将介绍数据挖掘的常用工具和技术。
一、数据采集工具在进行数据挖掘之前，首先需要进行数据采集。
数据采集工具是帮助我们从不同来源获取数据的工具。
常见的数据采集工具包括网络爬虫、API（Application Programming Interface）和传感器等。
1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术。
它可以按照设定好的规则，通过访问网页，并提取所需数据。
常见的网络爬虫工具有Scrapy和BeautifulSoup等。
2. APIAPI是软件应用程序之间进行交流的一种方式。
通过API，我们可以与各种应用、平台和数据库等进行数据交换。
比如，Facebook和Twitter等社交媒体平台提供了API，使得我们可以获取其用户的数据。
3. 传感器传感器是一种能够感知环境并将感知到的数据转换为电信号的设备。
通过安装在各种设备上的传感器，我们可以采集到各种数据，例如温度、湿度、气压等。
二、数据预处理工具在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理。
数据预处理工具是帮助我们清洗、处理和转换数据的工具。
常见的数据预处理工具包括Excel、Python和R等。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件。
它提供了丰富的函数和工具，可以较方便地进行数据处理、筛选和转换等操作。
2. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言。
它提供了许多数据处理和分析库，如Pandas和NumPy，可以帮助我们对数据进行清洗、分析和转换。
3. RR是一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2和caret，可以帮助我们进行各种数据处理和分析操作。
三、数据挖掘算法在进行数据挖掘时，我们需要借助各种算法来发现、提取和分析数据中的模式和关系。
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。
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。
国外部分著名数据挖掘软件评价,作者不详
大化客户的生命周期价值，从而作出一对一的市场。学生分析人口统 计数据、POS 交易数据、商品目录和经常购买的数据。利用 MODEL1 做客户分片，分析过去推销的商品的有效性，定位将来的市场，增加 交叉销售，标记最有价值的客户。 Fort Worth Star-Telegram 是新闻单位， 利用 MODEL1 进行数据库营 销 DRG 集团是出版公司，利用 MODEL1 进行 MAIL 战略
Sears, Roebuck and Co.公司是大的服饰、家庭和汽车零售商，利用 该产品分析其忠诚卡交易的欺诈行为
IBM /data/
Decision Edge for Finance——专门为金融行业设计的综合解决方 案。Decision Edge for Finance 不仅仅是简单的报告工具，它提供了行 销经理所需的全部技术，以制定战略业务决策并开展行销活动。 Decision Edge for Insurance——端到端的解决方案，包括硬件、软 件、顾问和服务，其设计目的是帮助保险业行销经理制定战略业务决 策并开展行销活动。
IBM Discovery Series for Banking——为满足“客户至上”的银行业 需求而设计的应用程序套件。 IBM Discovery for telecommunications——为电信行业提供完美的 客户服务的应用程序套件。 Business Analysis Suite for SAP——适用于下列公司： 已经安装 SAP 事务处理系统，并需要建立数据仓库，以充分利用日常运作中收集的 所有事务数据。 Surf－Aid——数据采集应用程序，用于分析 Web 站点利用率。 Info Print Business Intelligence Solution——允许企业将自定义消息、 姓名及地址同图形和条形码相结合，向客户提供有独特个性的行销资 料。 Global Services BI Offering——包含不同角度（行业、业务功能、技 术）的战略和规划功能，以及帮助客户理解和解决业务困难、管理数 据仓库项目、开发和实现先进分析功能的方法。 Insurance Underwriting Profitability Analysis－将数据仓库和数据采 集技术相结合，帮助保险业执行人员处理保险业过程。
这些强大的数据分析软件你都知道吗？
1、智能数据分析软件——RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
2、智能数据分析软件——思迈特软件Smartbi通过Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。
不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
还提供了更多常见功能，比如表格查询、图形分析、分析跳转、预警、多种输出方式、多种时间计算等等。
3、智能数据分析软件——数据观数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：百度网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。
4、智能数据分析软件——神策分析神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。
5、智能数据分析软件——数加平台数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。
可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。
6、智能数据分析软件——Tableau这也是目前主流bI分析工具里面最为常见的一款产品，也成为了名列前茅的一个选择，其实它的功能非常的强大，主要就为大家带来了自助式的一种分析，非常适合于业务人员或者是数据分析师来使用，在可视化的效果上做的还是非常受到大家关注的，能够有效的给大家实现出炫酷的数据图表，产品的专业性也非常的高，所以说它的得分相对来说就更高。
PubChem数据库挖掘指南
药物发现与开发
要点一
总结词
pubchem数据库在药物发现与开发过程中发挥了重要作用 ，提供了药物筛选和作用机制研究所需的信息。
要点二
详细描述
在药物发现阶段，研究人员可以利用pubchem数据库中的 化合物信息，进行大规模虚拟筛选，以寻找具有潜在活性 的药物候选物。同时，pubchem数据库还提供了化合物与 生物靶点相互作用的信息，有助于研究药物的作用机制和 药效。
化学结构分析
总结词
pubchem数据库提供了化学结构分析工具，用户可以对化合物的结构进行详细的剖析和比较。
详细描述
通过pubchem数据库的化学结构分析工具，用户可以查看化合物的二维和三维结构，进行详细的剖 析和比较。此外，用户还可以利用这些工具进行化学结构的合成和预测，为化学研究和药物开发提供 有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
掌握pubchem数据库的检索方法和技巧，提高数据 检索的准确性和效率。
03
了解pubchem数据库在化学、生物和药物研发等领 域的应用价值，为相关领域的研究提供支持。
pubchem数据库简介
1
pubchem数据库是一个大型的化学物质信息数 据库，包含了全球范围内数百万种化学物质的信 息。
2
pubchem数据库提供了详细的化学物质结构、 性质、谱图等信息，是化学、生物和药物研发等 领域的重要数据来源。
05
pubchem数据库数据应 用
化学物质合成与设计
总结词
pubchem数据库提供了大量已知化学物质 的信息，有助于指导新化学物质的合成与设 计。
详细描述
通过查询pubchem数据库，研究人员可以 了解已知化学物质的性质、结构、活性等信 息，为新化学物质的合成与设计提供理论依 据和参考。此外，还可以利用pubchem数 据库中的化合物结构信息，进行虚拟筛选和
数据挖掘的常用商用工具
数据挖掘的常用商用工具由于数据挖掘技术在各领域产生的巨大商业价值，一些著名的大学和国际知名公司纷纷投入数据挖掘工具的研发中，开发出很多优秀的数据挖掘工具。
数据挖掘工具可分为商用工具和开源工具。
商用工具主要由商用的开发商提供，通过市场销售，并提供相关服务。
商用工具不仅提供易用的可视化界面，还集成数据处理、建模、评估等一整套功能，并支持常用的数据挖掘算法。
与开源工具相比，商用工具功能更强大，软件性能更成熟和稳定。
主流的商用工具有SAS Enterprise Miner、Clementine、Intelligent Miner等，这些工具在各行业的数据统计和数据挖掘工作中得到了广泛的应用。
1 SAS Enterprise MinerSAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照SAS 定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样(Sample)、探索(Explore)、修改(Modify)、建模(Model)、评价(Assess)的方式进行数据挖掘。
它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用于建模的图形化流程处理环境，可利用具有明确代表意义的图形化模块将数据挖掘的工具单元组成一个处理流程图，并以此来组织数据挖掘过程。
图形化的界面、可视化的操作，使统计学无经验的用户也可以理解和使用它；但对于有经验的专家，它也可让用户精细地调整分析处理过程。
它支持并提供一组常用的数据挖掘算法，包括决策树、神经网络、回归、关联、聚类等，还支持文本挖掘。
2 ClementineClementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具，支持整个数据挖掘过程，即从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM。
Clementine结合了多种图形使用接口的分析技术，不仅具有分析功能，还能够提供可使用的、简单的、可视化程序环境。
Clementine 资料读取能力强大，支持多种数据源的读取，而且为用户提供大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络、聚类分析、关联分析、因子分析等）。
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。
国外常用专利分析工具比较分析
国外常用专利分析工具比较分析本文将重点列举国外常用的专利分析工具，并依据专利分析工具可分析的数据源，将其分为非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具和混合型数据分析工具三大类。
1.1 非结构化数据分析工具非结构化数据分析工具是指擅长分析专利全文、期刊论文、网页内容等非结构化数据的软件，主要包括ClearForest, Goldfire Innovator, OminiViz和TEMIS。
1.1.1 ClearForestClearForest是美国Thomoson Reuters公司开发的具有强大功能的文本分析解决方案，包括先进的文本标记抽取平台、分析平台以及开发环境。
ClearForest最具特色的功能是可以将非结构化数据库转化为结构化数据，如从论文、网页等非结构化文本中抽取相关词语生成结构化数据，进而利用其分析功能对结构化数据进行文本挖掘，如分类、聚类，生成列表、共现矩阵、聚类图等。
此外该工具还提供了文本分析可视化功能，用于挖掘类间隐含关系和发现新知识。
1.1.2 Goldfire InnovatorGoldfire Innovator是由美国Invention Machine公司开发的一款文本挖掘分析工具，由创新工作平台（Innovator's Workbench)、“研究者”（Researcher）和Goldfire 智囊库（Goldfire Intelligence）三部分组成。
创新工作平台提供了一个解决问题的环境，可以利用多种分析工具、方法辅助对问题的理解；“研究者”是其知识搜取和创新趋势分析模块，利用复杂的语义分析技术将非结构化数据转化为可检索的语义索引进行专利分析，帮助用户发现核心技术、发明人及其合作伙伴和竞争对手；Goldfire 智囊库（Goldfire Intelligence）涵盖全球1500多万件专利、3000个专业技术网站和8000多种科技期刊，用于辅助其专利分析决策。
计算思维该如何评基于国内外14种评价工具的比较分析
通过本次演示对国内外14种评价工具的比较分析，我们可以得出以下结论：
1、计算思维评价具有重要的现实意义和实践价值。通过对计算思维能力的 评价，可以帮助个体了解自身在计算思维方面的不足，从而有针对性地提高相关 能力。同时，对于教育机构、企业等实践单位来说，通过评价可以选拔和培养优 秀人才，提高计算思维教育的整体水平。
SooPAT是深圳市索普科技有限公司开发的专利搜索引擎，提供全球专利数据 检索、关键词检索、IPC分类检索、法律状态查询等功能。其优点是数据质量较 高，响应速度快，支持多种检索方式，支持结果导出和可视化展示等。
Patentics是国内最受欢迎的专利搜索引擎之一，主要提供中国专利全文检 索、统计分析、引证分析、IPC分类分析等功能。其优点是检索结果准确度高， 可定制化程度高，支持多种数据格式导出和可视化展示等。
计算思维该如何评？——基于 国内外14种评价工具的比较分
析
基本内容
计算思维是一种涉及问题解决、算法设计、形式化语言、自动化和智能化等 领域的思维方式，它已经成为当前信息技术时代背景下的一种基本素养。因此， 对计算思维进行评价具有重要意义，有助于了解个体的计算思维能力水平，进而 为教育教学提供指导。本次演示将探讨计算思维评价的方法，并以国内外14种评 价工具进行比较分析。
10、TCT（Test of Creative Thinking）：测试学生的创造性思维能力， 涉及计算思维；
11、SCT（Systems Thinking Course and Test）：通过系统思考课程和测 试评价学生的计算思维能力；
12、MCT（Mathematical Thinking Course and Test）：通过数学思维课 程和测试评价学生的计算思维能力；
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。
我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。
该数据集通常是万亿或EB的大小。
这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。
大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。
大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
二、第一种工具：HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：●高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
●高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
使用MySQL进行数据分析与数据挖掘的工具推荐
使用MySQL进行数据分析与数据挖掘的工具推荐随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘成为了企业最为关注的话题之一。
而作为一个开源的关系型数据库管理系统，MySQL不仅能够支持高速的数据处理，还具备丰富的数据挖掘和分析功能。
本文将介绍一些在使用MySQL进行数据分析和数据挖掘过程中常用的工具和技术。
一、数据预处理工具1. Talend Open Studio：这是一个功能强大的开源数据集成工具，支持多种数据源的连接和数据转换。
通过Talend，可以将不同格式的数据源导入到MySQL中，并进行数据清洗、转换和集成操作。
2. Pentaho Data Integration：这是一个面向企业级的开源数据集成工具，提供了丰富的数据处理和转换功能。
它支持将数据从多个来源导入到MySQL中，并进行数据清洗、归档和转换等操作。
3. MySQL Workbench：这是MySQL官方提供的图形化管理工具，除了常用的数据库管理功能外，还支持数据导入、导出和数据转换等操作。
通过MySQL Workbench，可以方便地对数据进行预处理，为后续的数据分析和挖掘做好准备。
二、数据分析工具1. R语言：作为一种用于统计分析和图形表示的开源编程语言，R语言在数据分析领域具有广泛的应用。
通过R语言的MySQL驱动程序，可以直接连接MySQL数据库，对数据进行统计分析、可视化和建模等操作。
2. Python：Python作为一种通用编程语言，具备强大的数据处理和分析能力。
通过Python的MySQL连接库，可以轻松地与MySQL数据库进行交互，并利用其丰富的数据分析和挖掘工具进行业务分析和预测建模。
3. Tableau：作为一种流行的商业智能工具，Tableau提供了丰富的数据可视化和交互分析功能。
通过Tableau与MySQL的连接，可以直接在Tableau中创建仪表盘、报表和数据故事，快速理解和探索数据。
三、数据挖掘工具1. RapidMiner：这是一种功能强大的开源数据挖掘工具，支持多种数据源的导入和预处理。
国内外数据库的特点及利用
国内外数据库的特点及利用大家好呀！今天咱就来好好唠唠国内外数据库那些事儿。
一、国内数据库的特点。
国内的数据库那可是有着自己独特的魅力哟。
一方面，它的数据内容具有很强的本土特色。
咱国内的数据库啊，里面包含了大量和咱们国家的历史、文化、经济、社会等方面相关的数据。
比如说，有很多关于传统中医药的数据库，里面详细记录了各种中药材的特性、功效、用法，还有古代的中医药典籍内容呢。
这些数据对于研究咱们国家的传统医学，那可是相当有价值的，毕竟中医药可是咱老祖宗留下来的宝贝呀。
再比如说，一些经济类的数据库，会着重关注国内的市场动态、产业发展情况，能帮助咱们更好地了解国内经济的运行规律，为企业制定发展战略提供有力的支持。
另一方面，国内数据库在数据的更新和维护上也越来越给力啦。
很多数据库都有专业的团队在不断地对数据进行更新和完善，确保数据的准确性和时效性。
就像一些新闻资讯类的数据库，会及时把最新的时事新闻、政策法规等信息收录进去，让咱们能第一时间了解到国内的各种动态。
而且啊，国内的数据库也越来越注重用户体验，界面设计得越来越友好，操作起来也更方便啦，就算是不太懂技术的小伙伴，也能轻松上手。
二、国外数据库的特点。
国外的数据库呢，也有不少值得咱们关注的地方。
首先得说说它的国际化程度高。
国外的数据库往往汇聚了来自世界各地的数据资源，具有更广泛的视野和更丰富的内容。
比如说一些学术研究类的数据库，里面收录了全球各个国家的学术论文、研究成果，这对于咱们想要了解国际前沿学术动态的同学来说，简直就是一座知识的宝库。
还有一些商业数据库，包含了全球各大企业的信息、市场数据等，对于想要拓展国际业务的企业来说，那是非常重要的参考资料。
再就是国外数据库在数据挖掘和分析技术方面相对比较先进。
它们运用了各种复杂的算法和模型，能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
比如说一些金融领域的数据库，通过先进的数据分析技术，可以预测市场走势、评估投资风险，为投资者提供更准确的决策依据。
企业数据挖掘工具的分析与选择
企业数据挖掘工具的分析与选择
郭秋萍
【期刊名称】《航空档案》
【年(卷),期】2004(000)010
【摘要】本文首先比较分析了几种有较大影响的数据挖掘工具，在此基础上阐述了企业如何从企业需求状况和数据挖掘工具性能两方面选择合适的数据挖掘工具。
【总页数】3页(P80-81,84)
【作者】郭秋萍
【作者单位】郑州航空工业管理学院信息科学系
【正文语种】中文
【中图分类】F270.7
【相关文献】
1.基于数据挖掘的企业竞争情报智能采集策略研究(Ⅱ)——采集信息源的分析、选择与集成策略 [J], 张玉峰;部先永;王翠波;吴金红
2.创业投资企业的投资工具选择策略--基于分阶段融资的动态博弈分析 [J], 黄大柯;李象涵
3.电信企业数据挖掘工具的选择和评估 [J], 朱莹
4.货币政策工具选择和小微企业融资经营——基于全国调查数据的实证研究和DSGE模型的分析 [J], 中国人民银行成都分行调查统计处课题组
5.养殖企业畜禽粪尿处理方式选择、影响因素与适用政策工具分析——以太湖流域上游为例 [J], 冯淑怡;罗小娟;张丽军;石晓平
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“未来３～５年内将对＿：ｆ：ｑｋ产生深远影响的５大关键技术”之 前的是数槲挖扣【和人１：智能，“未来５年内投资焦点的１０大 新兴技术”前州ｆ矗垃，ｆ行处理体系和数据挖掘；麻省理工学 院的“科技ｎⅡ删挣公；ＩＩｉ“改变未来的ｌＯ项新＊科技趋势”之 ‘怂数札ｅ挖掘；荚国罔家科学基金会的数据库研究项目中， ＫＤＤ被＃，Ｊ为最有价值的项日。
第２９卷２９１６１ｔｔ］
计算机工程
２００３年９月
・发展趋势，热点技术・
文章■号：Ｉｏｏｍ０４２８（２帅３）１６—＿０帅Ｉ—ｍ３
文＿晦艰珥：Ａ
中田分类粤ｌ
ＴＰ３
国外先进数据挖掘工具的比较分析
张薯类
（南京农业大学信息科技学院，南京２１００９５） 捕蔓：近年来，园外ｌ辅续推出了－些先进的数据挖掘工具。国内也在不断地引入这些数据挖掘］二具。随着数据挖掘工具的不断涌现，如何 选择适合证北自身特定需要的数据挖掘ｒ再。已成为企业引八数据挖掘拉术的一大难题ｅ文章在摘要概述数据挖掘技术背景昀基础上，从食 ＿ｋ应用的埔『堑，仝而洋缃地比较分析了当前国外先进的数据挖掘工具。 关ｔ诩：数拊挖捌；知识发现；数据挖掘工具
Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ
基盒疆日：南京农业大学青年科技创新基金资助项Ｈ
作者蕾舟：张雪英【ｔ９７０－－】．女．讲ｌＩＩ｜ｊ、博士生，ｔ要研究方向为
智能信息｛盘索和Ｗｅｂ数据挖掘 收藕Ｂ蠢：２００２—０８一０７
的性能测试报告。订荧这屿数据挖掘工具的简要内容可参考
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ｌ概述
数据挖掘正成为计算机科学和技术应用的一・大研究热 点。ｍ奖Ｈ人Ｉ：智能坍会主办的ＫＤＤ例际研讨会已经召开 ｒ７次，研究煎点逐渐从发现方法转向系统应用。一些章题 会议也把数辩挖撕Ｉ和知识发现列为议题之‘，数据库、人工 帮能、信息处瑚！、知识］：程等锁域的国际学术刊物也纷纷开 辟ＫＤＤ章ｌ趣或专列。例如ＩＥＥＥ的Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ
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如：Ｃｏｇｎｏｓ Ｓｃｅｎａｒｉｏ午ｌｌＢｔｔｓｉｎｅｓｓ Ｏｂｊｅｃ如；（３）面向特定应用的
数据挖掘【：具包括ＫＤＩ（零售）、０ｐｔｉｏｎｓ＆Ｃｈｏｉｃ叫保险）、
ＨＮＣ（欺诈行为探查），ＨｌＵｎｉｃａＭｏｄｅｌＩ（市场）。
…玑陶外比较有影响的典型数据挖掘系统有：ＳＡＳ公
ｌ习的Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｍｉｎｅｒ、ＩＢＭ公司的Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｉｎｅｒ、ＳＧＩ公司 的Ｍｉｎｅ，Ｓｅｔ、ＳＰＳＳ公司的Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ、Ｒｕｌｅ＇Ｑｕｅｓｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ公 司的Ｓｅｅ５、还柯ＣｏｖｅｒＳｔｏｒｙ、ＥＸＰＬＯＲＡ、Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｗｏｒｋｂｅｎｃｈ、ＤＢＭｉｎｅｒ、Ｑｕｅｓｌ等。参见ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ ｄａｔａｍｉｎｉａｇｌａｂ ｃｏｎｌ，该网科ｉ提供了许多数据挖掘系统和工具
２数据挖掘工具特性比较
数越｝挖捌ｌ：具市场分为３个部分：（１）通用数据挖掘工具 包括：ＳＡｇ
Ｅｎ＇・ｅｒｐｒｉｓｅ Ｍｉｎｅｒ、ＩＢＭ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｉｎｅｒ、
ＵｎｉｅａＰＲＷ、ＳＰＳＳ Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｃ、ＳＧＩ ＭｉｎｅＳｅｔ、Ｏｒａｃｌｅ Ｅ｝ａｒｗｌｎ
平｜ＩＡｎｇｏｓｓ ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＳｅｅｋｅｒ；（２）综合数据挖掘工具能提供管 删报告、在线分析处删和在酱通结构・ｐ的数据挖掘能力。
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ｆ１：钳川 Ｈ柯ＩＩ：；：ｉｉ＇ｇ！ｆｉ的啦 槲艘小披ｓ，ｊ、ｆＩｌ ｉｉ＿ｉ｜１需型“杂的 傺ｆ１・．比较近卉 柞询凡¨ 仪ＩＩ Ｊ（１ １Ｕｎｉｘ系缱ｈ必坝址ｃ， ｓ鼎蜘√ｋ诚入Ｏｒａｃｌｅ