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2018年最值得推荐的6款大数据采集工具

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事,因为结果越准确,成本就越高。鉴于数据急剧增长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的

作者: | 2018-09-26 11:50:18 | 来源:搜狐

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事,因为结果越准确,成本就越高。鉴于数据急剧增长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的洞察力。

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数据挖掘是指这个过程:在庞大数据集当中发现模式,将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统,从庞大数据集中提取信息,并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的10种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。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。该程序提供了一个选项,以便用户试用大量可任意嵌套的操作符,这些操作符在XML文件中有详细说明,可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力,做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法,锁定最佳客户。此外,它可识别异常情况和交叉销售机会,让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外,它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目,IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中,文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法,基本上不需要编程。它可广泛用于异常检测、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。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界,KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。此外,数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外,它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言,因易用性常常与R相提并论。与R不同,Python学起来往往很容易上手,易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据,并进行极其复杂的亲和度分析。只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念,最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发,是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件,通过灵活的配置,可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息,可编辑筛选处理后选择发布到网站后台,各类文件或其他数据库系统中。