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六款强大的开源数据挖掘工具推荐
浏览次数:2145次 大数据魔镜 2014年10月14日 字号: 大 中 小
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当今这个大数据时代,数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡,数据则呈现出了指数级增长。然而,百分之八十的数据是非结构化的,因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息,并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。
在数据挖掘过程中,有大量的工具可供使用,比如采用人工智能、机器学****以及其他技术等来提取数据。
以下为您推荐六款的数据挖掘工具:
1、WEKA
WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于,它在GNU通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后,WEKA将会变得更强大,但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用Java语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。
另外,除了数据挖掘,RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学****方案、模型和算法。
RapidMiner分布在AGPL开源许可下,e上下载。e是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括维基百科使用的MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败NLTK。NLTK提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学****数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。
4、Orange
Python之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个Python开发者,当涉及到需要找一个工作用的工具时,那么没有比Orange更合适的了。它是一个基于Python语言,功能强大的开源工具,并且对初学者和专家级的大神均适用。
此外,你肯定会爱上这个工具的可视化编程和Python脚本。它不仅有机器学****的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。
5、KNIME
数据处理主要有三个部分:提取、转换和加载。而这三者KNIME都可以做到。KNIME为您提供了一个图形化的用户界面,以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机器学****的组件和数据挖掘,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
KNIME是基于Eclipse,用Java编写的,并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加,并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
6、R-Programming