Question

哪些工具可以用于数据挖掘

Answer 1

1.IBMSPSS
SPSS(StatisticalPackagefortheSocialSciences)是目前最流行的统计软件平台之一。自2015年开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功被广泛地运用于学习算法、统计分析(包括描述性回归、聚类等)、文本分析、以及与大数据集成等场景中。同时，SPPS允许用户通过各种专业性的扩展，运用Python和R来改进其SPSS语法。
2.R
如前所述，R是一种编程语言，可用于统计计算与图形环境。它能够与UNIX、FreeBSD、Linux、macOS和Windows操作系统相兼容。R可以被运用在诸如：时间序列分析、聚类、以及线性与非线性建模等各种统计分析场景中。同时，作为一种免费的统计计算环境，它还能够提供连贯的系统，各种出色的数据挖掘包，可用于数据分析的图形化工具，以及大量的中间件工具。此外，它也是SAS和IBMSPSS等统计软件的开源解决方案
3.SAS
SAS(StatisticalAnalysisSystem)是数据与文本挖掘(texmining)及优化的合适选择。它能够根据组织的需求和目标，提供了多种分析技术和方法功能。目前，它能够提供描述性建模(有助于对客户进行分类和描述)、预测性建模(便于预测未知结果)和解析性建模(用于解析，过滤和转换诸如电子邮件、注释字段、书籍等非结构化数据)。此外，其分布式内存处理架构，还具有高度的可扩展性。
4.OracleDataMining
OracleDataMining(ODB)是OracleAdvancedAnalytics的一部分。该数据挖掘工具提供了出色的数据预测算法，可用于分类、回归、聚类、关联、属性重要性判断、以及其他专业分析。此外，ODB也可以使用SQL、PL/SQL、R和Java等接口，来检索有价值的数据见解，并予以准确的预测。