26 款最佳数据挖掘软件

数据挖掘的基本目标是在大量数据中找到模式,并将这些数据转化为更精细/可操作的信息。数据(Data)挖掘可以使用多种工具来完成。以下是精选的最佳免费数据挖掘软件列表,以及热门功能和最新下载链接。用于比较的最佳挖掘工具集合包括开源和商业选项。

26 款最佳数据挖掘软件

26 款最佳数据挖掘软件(26 Best Data Mining Software)

数据(Data)挖掘是一种帮助发现数据中先前未预料到或未发现的相关性以获得经济优势的方法。这是一种复杂的数据分析方法,结合了机器学习和人工智能来提取相关信息,使公司能够更多地了解客户的需求、增加收入、降低开支并改善客户关系等。继续阅读以了解免费数据挖掘软件。

1. 思感(1. Sisense)

有道理。 最佳数据挖掘软件

最好的免费数据挖掘软件或工具列表中的第一名是Sisense

  • 它是最伟大的免费数据挖掘软件解决方案之一,用于实时分析和可视化大量多样的信息(analyzing and visualizing large and diverse information in real-time)
  • 它是生成具有一系列视觉效果的仪表板的绝佳工具。
  • 它允许非技术人员创建交互式仪表板。
  • Sisense 是最有效和最适合(most effective and well-suited BI software)公司内部报告的 BI 软件。
  • 它允许将来自多个来源的数据合并到一个存储库中,并对数据进行精炼以生成丰富的报告,这些报告可以跨部门共享以进行报告。
  • 它基于一致的证据创建统一的真相表示。
  • 此外,它将不同的数据整合到一个位置(disparate data into a single location)
  • 拖放用户界面很简单。
  • 它具有处理和分析小型和大型企业数据的出色能力。
  • Sisense在 2016 年被评为顶级 BI 软件,并继续保持强势地位。
  • 它是在考虑非技术用户的情况下创建的。
  • 根据组织的目标,可以使用几个小部件来生成饼图、折线图、条形图(pie charts, line charts, bar graphs)等形式的报告。
  • 单击以查看更多信息和统计数据,可以进一步挖掘报告。
  • 它允许从移动设备访问仪表板。
  • 它有一个非常吸引人的设计(appealing design)
  • 使用过滤器和计算,您可以识别关键指标。
  • 单个商品服务器处理大规模数据。

2. Zoho 分析(2. Zoho Analytics)

Zoho 分析

Zoho Analytics是一款商业智能和自助式分析软件。

  • 它允许用户快速构建信息仪表板并以图形方式评估任何数据。
  • 它配备了一个人工智能助手(AI-powered assistant),允许客户提出查询并以有用报告的形式接收智能回复。
  • 主要业务软件、云存储和数据库有 100 多个即用型连接。
  • 图表、数据透视表、摘要视图、KPI 小部件和自定义样式的仪表板(Charts, pivot tables, summary views, KPI widgets, and custom-styled dashboards)只是可用的可视化可能性中的一小部分。
  • 统一的业务分析允许您在一个地方分析来自所有公司系统的数据。
  • 人工智能、机器学习和自然语言处理 (NLP)(AI, machine learning, and natural language processing (NLP))正被用于增强分析。
  • 它具有嵌入式分析解决方案和白标 BI 门户。

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3. 大量(3. Xplenty)

很多。 最佳数据挖掘软件

Xplenty提供了一个具有集成、处理和准备数据以进行分析的功能的平台。

  • 现在,Xplenty 以Integrate.io的形式提供。
  • 在Xplenty(Xplenty)的帮助下,企业将能够利用大数据带来的潜力,而无需投资相关人员、设备或软件。
  • 它是一套用于创建数据管道(creating data pipelines)的综合工具。
  • 它提供数据库和数据仓库之间的数据传输和转换功能。
  • 支持服务可通过电子邮件、聊天、电话和在线会议(email, chat, phone, and online meeting)获得。
  • 您将能够使用丰富的表达式语言来创建复杂的数据准备例程。
  • 它包括一个易于使用的接口,用于实现ETL、ELT 或复制(ETL, ELT, or replication)
  • 工作流引擎将允许您编排和安排管道(orchestrate and schedule pipelines)
  • Xplenty 是通用数据集成平台。有可用的无代码和低代码替代方案(no-code and low-code alternatives available)
  • 高级(Advanced)定制和灵活性将通过API组件提供。

4. R 编程(4. R-Programming)

R 编程

R-Programming也是最好的免费数据挖掘软件之一。它是一种统计计算和图形语言。

  • 它也可用于分析大量数据。
  • 它有大量的统计检验(large number of statistical tests)
  • 它提供了一个运行良好的数据处理和存储设施(data handling and storage facility)
  • 它包括一组用于处理数组,尤其是矩阵的操作。
  • 它为数据分析提供了一套全面和集成的大数据工具。
  • 它包括可以在屏幕上看到或打印出来的图形数据分析工具。(graphical data analysis tools)

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5. 董事会(5. BOARD)

木板。 最佳免费数据挖掘软件

Board是管理智能的工具包。

  • 该软件结合了商业智能和企业绩效管理功能。
  • 它旨在在一个软件包中提供商业智能和商业分析。
  • 它允许您使用单一平台来分析、模拟、计划和预测(analyze, simulate, plan, and anticipate).
  • 它可以帮助您创建独特的分析和规划软件。
  • 董事会商业智能、企业绩效管理和商业分析(Board Business Intelligence, Corporate Performance Management, and Business Analytics)都包含在 All-In-One 中。
  • 它使公司能够创建和维护复杂的分析和规划系统。
  • 独特的平台通过允许用户访问大量数据源来帮助报告。

6. 数据融化(6. Data Melt)

数据融化

DataMelt是一款结合了数百个Java库的强大功能和(Java)Python、Ruby 和 Groovy(Python, Ruby, and Groovy)等脚本语言的易用性的软件

  • 是一款免费的数值计算、数学、数据分析、数据可视化应用软件
  • 它提供统计、大规模数据处理和科学可视化(statistics, large-scale data processing, and scientific visualization)
  • 它为数据显示和分析提供了一个交互式平台。
  • 它主要面向工程师、科学家和学生(engineers, scientists, and students)
  • DMelt是一个用(DMelt)Java构建的多平台应用程序。
  • 它将在任何与JVM 兼容的操作系统(Java 虚拟机)(JVM compatible (Java Virtual Machine))上运行。
  • 里面有科学和数学库。
  • DataMelt是一款用于分析海量数据集、数据挖掘和统计分析(data sets, data mining, and statistical analysis)的工具。
  • 它通常用于金融市场分析、自然科学和工程(financial market analysis, natural sciences, and engineering)
  • 它适用于各种编程语言和操作系统。
  • 它使您能够生成可与LaTeX和其他文本处理器一起使用的高质量矢量图形图像(EPSSVGPDF等)。(PDF)
  • Data Melt允许您使用比 C 中的传统(Data Melt)Python实现快得多的脚本语言。

7.互联网软件(7. Inetsoft)

网络软件

Inetsoft Intelligence的数据挖掘工具风格是一种数据挖掘和非常有益的智能工具。

  • 它支持来自各种来源的快速灵活的数据转换。
  • 它有助于访问有组织的半结构化数据和本地(organized, semi-structured data and on-premise)应用程序。
  • 应用程序(Apps)可能会针对数据使用和升级进行优化。
  • 它提供可定制且安全的数据探索和报告选项。
  • 使用内置 Spark(Inbuilt Spark)平台,您可以针对海量用户数据集进行扩展(scale up for massive data sets of users)
  • 您可以使用其中固有的业务逻辑和参数化创建分页报表。

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8. 水(8. H2O)

水。 最佳免费数据挖掘软件

另一个出色的开源数据挖掘工具是H2O

  • 它用于分析存储在云计算应用系统中的数据。
  • H2O使您能够使用分布式系统和内存计算的计算能力。
  • 使用Java 和二进制格式(Java and binary format),它可以快速轻松地部署(quick and easy deployment)到生产环境中。
  • 它使您能够使用R、Python(R, Python, and others)等计算机语言在H2O中创建模型。
  • 它的处理是分布式的并且在内存中。

9. Alteryx

奥特里克斯

Alteryx是一家专门从事企业商业智能和分析的公司。

  • 这是一个专门为数据分析师和商业领袖创建的平台。
  • 它为中小型企业提供分析。
  • 临时分析(Ad Hoc Analysis)是可能的。
  • 及时提供在线分析处理。
  • (Automatically Scheduled Reporting)还包括自动计划的报告。
  • 它有一个可以完全定制的仪表板。

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10.甲骨文商业智能(10. Oracle BI)

甲骨文商业智能

Oracle BI是一种开源机器学习和数据可视化工具。

  • 它适合新手和高级用户(novice and advanced users)
  • Oracle 软件是Oracle Advanced Analytics的一部分。
  • 它为数据分类、预测、回归和专业分析提供出色的数据挖掘算法,使分析师能够分析洞察力、做出更好的预测、瞄准最佳客户、发现交叉销售机会并检测欺诈行为。
  • ODM中内置的算法利用了 Oracle 数据库的功能。
  • SQL 的数据挖掘功能可以从数据库表、视图和模式(database tables, views, and schemas)中提取信息。
  • Oracle Data Miner 的图形用户界面是Oracle SQL Developer的更高级版本。
  • 它允许用户直接在数据库中拖放数据(drag and drop data),从而提供更好的洞察力。
  • 它支持使用广泛的工具包进行交互式数据分析的工作流。
  • 它提供交互式数据可视化。
  • 它提供交互式数据探索,以清晰的视觉效果进行快速定性分析。
  • Orange 鼓励实践学习和(hands-on learning and visual representations)数据科学原理的可视化表示。
  • 它具有大量用于从外部来源进行数据挖掘的附加组件。

12. Teradata

太数据。 最佳免费数据挖掘软件

Teradata是一种大规模并行开放处理技术,可用于创建大型数据仓库应用程序。

  • Teradata 可以安装在Unix/Linux/Windows服务器上。
  • Teradata Optimizer能够在一个查询中处理多达 64 个联接。
  • Tera数据的总拥有成本极低。
  • 它易于设置、维护和管理。
  • 它是一个面向企业的数据仓库,包括数据管理和数据挖掘软件。
  • 它有可能用于业务分析。
  • Teradata用于了解企业数据,例如销售、产品定位和消费者偏好等(sales, product positioning, and consumer preferences, among other things)
  • 它还可以区分热数据和冷数据,将不经常使用的数据放在较慢的存储部分。
  • Teradata 采用无共享设计(shared-nothing design),每个服务器节点都有自己的内存和处理能力。
  • 它允许您使用SQL(SQL)与包含在表中的数据进行交互。它用作扩展。
  • 它可以帮助您自动将数据分发到驱动器,而无需个人参与。
  • Teradata 提供加载和卸载功能(load and unload functions),以将数据传输进出Teradata系统。

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13. 登打士(13. Dundas)

邓达斯

Dundas是一个企业级数据挖掘平台,可用于创建和检查交互式仪表板、报告(create and examine interactive dashboards, reports)和其他数据可视化。

  • Dundas BI可用作组织的核心数据站点。
  • 它是一个包含产品所有功能的服务器应用程序。
  • 它还允许您集成和检索来自各种来源的数据。
  • 它提供了可以定制的数据可视化。
  • Dundas是可靠的,因为它的快速集成和洞察力。
  • 它带有无限数量的数据转换模式和吸引人的表格、图表和图形(data transformation patterns and appealing tables, charts, and graphs)
  • Dundas BI有一个了不起的功能,它允许各种设备访问数据,同时保持无间隙的文档安全性。
  • 它以指定的方式将数据组织成定义明确的结构,以使用户更容易处理。
  • 它包含允许多维分析并专注于业务关键问题的关系方法。(relational methodologies)
  • 由于它提供可靠的报告,因此可以节省资金并消除对额外软件的需求。
  • 它具有一系列智能拖放功能。
  • 它还使用地图来可视化数据。
  • 它具有先进的数据分析和预测分析。

14. 快客(14. Qlik)

Qlik

Qlik是一种数据可视化和最佳挖掘工具。

  • 它还包括仪表板和报告(dashboards and reports)
  • 支持多种(Multiple)数据源和文件类型。
  • 它通过拖放界面(drag-and-drop interfaces)创建灵活和动态的数据可视化(flexible and dynamic data visualizations)
  • 它实时响应交互和变化。
  • 支持多种数据源和文件类型(Multiple data sources and file kinds)
  • 它可以在所有设备上轻松实现数据和内容安全。
  • 您可以使用单个中心交换相关分析,包括应用程序和故事。

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15. 快速矿工(15. RapidMiner)

快速矿工。 最佳免费数据挖掘软件

Rapid Miner是(Rapid Miner)Rapid Miner公司生产的最有效的预测分析系统之一。

  • 商业应用程序、商业应用程序、培训、教育、研究、应用程序开发和机器学习只是可以使用该工具的几个应用程序。
  • JAVA 编程语言(JAVA programming language)用于构建它。
  • 它是一个结合了深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析(deep learning, text mining, machine learning, and predictive analysis)的单一平台。
  • Rapid Miner将服务器作为on-premises and public/private cloud option
  • 它包括三个模块(three modules)Rapid Miner Studio、Rapid Miner Server 和 Rapid Miner Radoop(Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server, and Rapid Miner Radoop)
  • Rapid Miner Studio 模块用于设计(designing) 工作流程、原型设计和验证它们(workflows, prototyping, and validating them)等等。
  • 您可以使用 Rapid Miner Server运行工作室创建的预测数据模型。
  • 为了使预测分析更容易,程序使用Rapid Miner Radoop在(Rapid Miner Radoop)Hadoop集群中直接执行。
  • 它基于客户端/服务器方法。
  • 这款免费的数据挖掘软件具有基于模板的框架,可以加快交付速度,同时减少手动代码创作中的常见错误。
  • 数据准备、机器学习和模型部署(Data preparation, machine learning, and model deployment)都是使用它完成的。
  • 这个免费的数据挖掘程序包括几个用于创建新数据挖掘过程和分析预测设置的工具。
  • (Multiple)这个数据挖掘程序可以实现多种数据管理方法。
  • 它具有图形用户界面 ( GUI ) 或批处理功能。
  • 它连接到内部数据库。
  • 它具有交互式和共享的仪表板。
  • 它还具有基于大数据(Big Data)的预测分析功能。
  • 它可以进行远程分析。
  • 该数据挖掘程序具有数据过滤、连接、合并和聚合(data filtering, joining, merging, and aggregation)功能。
  • 它允许您创建、训练和验证预测模型。
  • 该数据挖掘程序生成报告并发送触发通知。

16. 刀(16. KNIME)

刀。 最佳免费数据挖掘软件

KNIME是一个用于构建数据科学应用程序和服务的开源平台。KNIME是由KNIME.com AG创建的数据分析和报告集成平台。

  • 它基于模块化的数据管道思想(modular data pipeline idea)
  • KNIME由多个连接在一起的机器学习和数据挖掘组件组成。
  • KNIME是一个广泛用于(KNIME)药理学研究(pharmacological research)的软件程序。
  • 它在消费者数据分析、财务数据分析和商业智能任务(consumer data analysis, financial data analysis, and business intelligence tasks)方面表现出色。
  • KNIME包括许多出色的功能,例如快速部署和可扩展性(rapid deployment and scalability)
  • 用户可以在很短的时间内学习KNIME,即使是最缺乏经验的用户也可以使用它进行预测分析。
  • KNIME通过将节点放在一起来预处理数据以进行分析和可视化。
  • 它是用于理解数据和创建数据科学过程的最伟大的数据挖掘工具之一。
  • 它有助于创建端到端的数据科学流程(creation of end-to-end data science processes)
  • 它使您能够组合来自多个来源的数据。
  • 它允许您在本地、数据库或分布式大数据环境中聚合、排序、过滤和连接数据(aggregate, sort, filter, and connect data locally, in a database, or across distributed big data environments)
  • 它创建分类、回归和降维机器学习模型(classification, regression, and dimension reduction machine learning models)

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17. 求解器(17. Solver)

求解器

Solver 的 XLminer(Solver’s XLminer)是一个专业的数据挖掘应用程序,用于在 Excel 中进行数据可视化、预测和数据挖掘,(data visualization, forecasting, and data mining in Excel)使用简单。

  • 它带有用于导入和清理数据的全套数据准备工具。
  • XLMiner 拥有一套完整的基于统计和机器学习技术(statistics and machine learning techniques)的分析工具。
  • 您可以使用该程序处理Excel无法处理的大数据集。
  • 它带有内置的数据探索和可视化工具(built-in data exploration and visualization tools)
  • 探索数据可以快速洞察数据的潜在联系。

18. 埃尔基(18. ELKI)

埃尔基

ELKI是一个基于 Java 的开源数据挖掘工具。

  • 该工具使我们能够研究专注于无监督聚类分析和异常值识别方法(unsupervised cluster analysis and outlier identification approaches)的算法。
  • ELKI提供了大量高度参数化的算法。
  • 它使算法评估和基准测试变得简单而公平(simple and fair)
  • R*-tree 是ELKI提供的用于帮助数据挖掘的数据索引结构之一。(data index structures)

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19. SPMF

SPMF。 最佳免费数据挖掘软件

SPMF是一个基于 Java 的开源数据挖掘框架。

  • 它是根据GNU 通用公共许可证发布(GNU General Public License)的。
  • 它使您能够将源代码与其他Java应用程序结合起来。
  • (Association)使用该数据挖掘程序可以进行关联规则挖掘。
  • 它允许您挖掘顺序模式和顺序规则(mine sequential patterns and sequential rules)
  • 它提供了高度有用的模式挖掘。
  • 时间序列挖掘(Time-series mining)可用。
  • 该数据挖掘程序有助于数据的聚类和分类(clustering and categorization of data)

20.企业矿工(20. Enterprise Miner)

企业矿工

Enterprise Miner是一个 SAS 程序,它为您提供尖端算法,以帮助您解决最困难的问题并(solving the most difficult problems and finding the finest solutions)为您的公司找到最好的解决方案。

  • 它有助于提高预测精度(improvement of prediction accuracy)
  • 应该分享可靠的结果。
  • 它提供了一个简单的用户界面和批处理(simple user interface and batch processing)
  • 它具有先进的预测和描述性建模功能。
  • (Automated scoring)此数据挖掘应用程序提供自动评分。

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21. 数据观察(21. Datawatch)

数据观察。 最佳免费数据挖掘软件

Datawatch桌面是一个企业智能和数据挖掘系统。

  • 这款免费的数据挖掘软件可让您实时专注于数据可视化(concentrate on data visualization in real-time)
  • 它提供了工具来帮助用户开发和部署监控和分析系统,而无需编写任何代码。
  • 用户可以使用拖放功能(drag-and-drop functionality)创建自定义的数据显示。
  • 它检测贸易违规行为(trade irregularities)
  • 它使用以前的数据分析不同情况如何影响性能。

22. 高级矿工(22. Advanced Miner)

高级矿工

Advanced Miner是用于数据处理、分析和建模(data processing, analysis, and modeling)的有用工具。

  • 您可以使用其用户友好的工作流界面(user-friendly workflow interface)检查多种形式的数据。
  • from/to various database systems, files, and data transformations数据提取和存储。
  • 它提供了多种数据操作,例如采样、连接数据集等(sampling, connecting datasets, and so on)
  • 它构建统计模型,进行变量重要性分析、聚类分析(statistical models, does variable importance analysis, clustering analysis)等。
  • 模型与外部 IT 系统的交互简单而有效(simple and effective)

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23. SSDT(SQL Server 数据工具)(23. SSDT (SQL Server Data Tools))

SSDT SQL Server 数据工具。 最佳免费数据挖掘软件

SSDT是最好的免费数据挖掘软件列表中的另一个。它是一种声明性和通用范式(declarative and universal paradigm),将 Visual Studio IDE扩展到数据库开发的各个方面。

  • BIDS是以前的Microsoft数据分析和商业智能解决方案(data analysis and business intelligence solutions)环境。
  • SSDT事务是一种SQL设计功能,开发人员使用它来创建、管理、调试和改造数据库(create, manage, debug, and remodel databases)
  • 用户可以直接使用数据库或链接数据库,从而启用内部或外部功能(database or a linked database, enabling on-premise or off-premise functionality)
  • 创建SSDT BI(SSDT BI)是为了替换与 Visual Studio2010不兼容的BIDS
  • 用户可以通过 C#、Visual Basic和其他语言利用 Visual Studio技术(如IntelliSense, code navigation tools, and programming support via C#, Visual Basic
  • SSDT中的表设计器(Designer)允许您在直接和链接数据库中(direct and linked databases)构建新表和更改现有表(build new tables and change existing tables)

24. 橙色(24. Orange)

橙子

Orange是一款出色的机器学习和数据挖掘软件包。

  • 它是一个基于组件的程序,最有助于数据可视化。
  • 橙色(Orange)吸引了很多用户的关注。
  • 通过快速比较和评估数据,Orange使用户能够在更短的时间内做出更好的决策。
  • Orange 的组件被称为小部件(widgets),因为它是基于组件的程序。
  • 这些小部件涵盖了从数据可视化和预处理到算法评估和预测建模的所有内容。
  • Python 编程语言(Python programming language)用于创建它。
  • 输入Orange的数据会立即组织成所需的模式,并且可以通过拖动或翻转小部件(dragging or flipping the widgets)轻松移动。
  • 该数据挖掘程序显示数据表并允许用户选择特征(table of data and allows users to pick characteristics)
  • 这个数据挖掘程序使您能够读取数据(read data)
  • 它有助于训练预测器、比较学习算法和可视化数据片段(training predictors, comparing learning algorithms, and visualizing data pieces)等。
  • Orange还为有时单调乏味的分析工具提供了一种更吸引人、更愉快的感觉。玩起来很有趣。

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25.公民(25. Civis)

公民

考虑到数据科学家和决策市场,Civis使您能够做出明智的决策。

  • 它使您的团队能够更有效地互动并更快地找到答案。
  • 该数据挖掘软件提供有助于数据安全的架构、工具和方法(architecture, tools, and methods that aid in data security)
  • 一组数据采集和 ETL 模块(data intake and ETL modules)可供设置。
  • 它在脚本中创建代码,将许多脚本或任务组合到一个流程中,并安排一个工作流程。
  • 这款免费的数据挖掘软件使您能够将您的研究和模型转换为可在可扩展的生产就绪平台上运行的应用程序。

26. 发现(26. Viscovery)

发现。 最佳免费数据挖掘软件

Viscovery是一个专注于工作流程的软件包。

  • 对于探索性数据挖掘和预测建模(explorative data mining and predictive modeling),它使用自组织地图和多元统计。
  • 该系统在用户友好的导航和成熟的实施方面大放异彩(user-friendly navigation and mature implementation)
  • 它为面向目标的操作提供了一个完美的项目环境。
  • 专用流程允许您提供有针对性的导航。
  • 程序中的步骤已明确定义,默认设置已验证正常运行。
  • 工作流分支允许创建模型变体。
  • 它提供集成的文档和注释功能(integrated documentation and annotation functions)
  • 为了使其更易于使用,有各种处理工具。

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我是一名软件工程师,在 Xbox 行业拥有超过 10 年的经验。我专注于游戏开发和安全测试。我也是一位经验丰富的评论员,并且一直在为一些游戏界的知名人士开发项目,包括 Ubisoft、Microsoft 和 Sony。在空闲时间,我喜欢玩电子游戏和看电视节目。



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