请问常用数据挖掘工具有哪些？
新版本的spss确实可以挖掘了。也是IBM的了。。。。
Clementine是IBM的
SAP
还有基于各个数据库的，IBM 的db2有Iminer，Teradata有TWM。。。。
开源的有Weka，R，Orange。。。
云的有Mahout（现在在研究，没有头绪。。。）
chainway
2024-12-30 广告
云平台的有基于hadoop的Mahout等。
数据挖掘工具可以试下Tempo人工智能平台——TempoAI，新一代人工智能数据分析产品，平台内嵌百余种经典算法、多种机器学习、深度学习算法以及多种世界领先的独创算法。二十多项独有的专利发明，分布式高性能计算，全面丰富的行业应用模板，为用户提供“专业、智能、敏捷”的分析体验，降低AI应用门槛，帮助企业用户快速构建AI能力，落地智能应用实践。
典型的应用案例介绍
1、基于用户行为数据分析的“异常用户”识别
通过对用户的历史行为数据分析，采用聚类分析、分类预测等分析方法识别异常行为，标记异常样本，从而为相应业务决策提供科学依据。
应用场景：
电力行业的“反窃电分析”
教育行业的“贫困生识别”
民生政务的“精准扶贫”
运营商的“客户流失预警”
金融行业的“反洗钱、反欺诈”
公安行业的“敏感人群异常行为识别”
2、基于设备运行数据分析的“设备健康管理”
通过分析设备运行数据及故障记录数据，对设备故障进行提前预测预警，或对机器寿命/状态进行评估，并以此为依据进行检修维护或指导生产参数调整，从而降低维护成本，提高设备运行效率。
应用场景：
新能源行业的“电池健康状态评估“
制造行业的“预测性设备检修维护”
电力行业的“配变设备重过载预测”
航空行业的“发动机寿命预测”
精密加工行业的“刀具状态评估”
3、基于生产过程数据分析的“产品工艺与质量优化”
基于物联网采集的生产过程数据，经过机器学习探索业务规律，对相应的生产参数控制提供优化依据，提升产品质量，提高生产效率。
应用场景：
汽车行业的“冲压件开裂风险预测”
钢铁行业的“钢铁生产质量工艺参数优化”
制造行业的“产品装配合格率提升”
航空行业的“发动机气动性能优化”
4、基于用户交易数据的“精准营销”
基于用户基本信息与交易数据分析，进行客群细分、目标用户识别、定制化产品服务，指导销售策略制定，实现精准营销，促进营销利润最大化。
应用场景：
金融行业的“理财产品精准推荐“
零售行业的”“产品组合销售及产品货架规划”
运营商的“客户细分实现精细化营销”
电商行业的“产品关联推荐”
5、基于运营数据的“运营效率提升”
针对运营类数据，基于回归预测算法、文本分类、观点情感分析、综合评价等方法，对相应的指标进行预测、分析原因、综合评价，为企业运营提供相应的参考，从而提升运行效率。
应用场景：
制造行业的“产品订单量预测”
零售行业的“店铺销量影响因素分析”
客服行业的“投诉热点分析和工单投诉倾向性分析”
运营商的“评论主题分析和评论情感分析”
金融行业的“客户信用等级评分”
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