最新三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1
数据挖掘工具(一)Clementine
数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。
本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。
1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。
尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。
熟悉常见的数据分析工具与平台
熟悉常见的数据分析工具与平台随着“大数据”时代的到来，数据分析工具和平台变得越来越重要。
它们可以帮助我们快速处理和分析大量的数据，从而得出有意义和有效的结论。
本文将介绍一些常见的数据分析工具和平台，以帮助更多人了解并利用这些工具来更好地分析数据。
一、ExcelExcel是最基础和常见的数据分析工具之一。
它可以用于数据管理、预测、数学计算和可视化等方面。
Excel可以将数据直接导入图表，方便快捷地对数据进行分析和可视化。
此外，Excel也可以通过自定义宏功能和插件来扩展其能力，例如，使用Excel VBA编程可创建复杂的定制化功能。
二、R语言R语言是一种广泛应用于统计学和数据分析的开源编程语言。
它具有丰富的数据处理和统计计算功能，如线性回归、聚类分析、决策树等。
R语言可用于数据可视化和报告生成，提供了大量的R包，几乎可以完成任何数据分析任务。
与其他主要编程语言相比，R语言更易学，具有快速、高效和灵活的分析能力。
三、PythonPython是另一种广泛应用于数据科学的编程语言，它可以很好地完成数据管理、分析、可视化和模型构建等任务。
Python有许多有用的库和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，可以大大简化数据处理和模型构建的任务。
例如，Pandas库是一个常用的数据分析库，为数据处理和分析提供了大量的功能，可用于数据操作、可视化、建模等多个方面。
四、TableauTableau是一个常用的商业化的数据分析和可视化平台。
它提供了易于使用和直观的数据可视化工具，可帮助用户发现数据中的有用结论。
Tableau支持多种类型的数据连接，可从不同来源（例如SQL Server、Excel、CSV等）导入数据，更可通过链接在线数据源来获得实时数据。
Tableau还提供了多种分析和可视化方法，如交互式可视化、地图视图和大屏幕监控等。
五、Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能平台。
常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
数据分类分级的技术工具与支持方案
数据分类分级的技术工具与支持方案随着大数据时代的到来，数据管理和分类已经成为一个重要的挑战。
数据分类的目的是为了将大量的数据按照其特征和属性进行组织和区分，以便更好地进行数据分析、存储和应用。
在实际应用中，数据的分类分级不仅需要高效的技术工具支持，还需要相应的支持方案来确保数据的准确性和安全性。
本文将介绍一些常用的数据分类分级的技术工具和支持方案。
一、技术工具1. 数据挖掘工具数据挖掘工具是将大数据进行挖掘和分析的重要工具。
通过数据挖掘工具，可以从海量的数据中提取出有价值的信息和规律。
在数据分类分级中，数据挖掘工具可以根据事先定义好的规则和模型，对数据进行自动分类和分级。
常用的数据挖掘工具包括SQL Server Analysis Services、RapidMiner、Weka等。
2. 机器学习算法机器学习算法是一种通过分析大量的数据来训练模型，并通过模型预测未来数据的一种方法。
在数据分类分级中，机器学习算法可以根据已有的数据样本来训练模型，然后利用训练好的模型对新的数据进行分类和分级。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
3. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是管理和组织大量数据的关键工具。
通过数据库管理系统，可以实现对数据的存储、管理和查询等操作。
在数据分类分级中，数据库管理系统可以根据数据的特征和属性将其归类，并提供相应的查询接口和安全保护机制。
常用的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
4. 数据加密技术数据加密技术是保护敏感数据安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以防止未经授权的访问和窃取。
在数据分类分级中，数据加密技术可以对不同级别的数据进行不同程度的加密，以保护数据的机密性。
常用的数据加密技术包括对称加密算法、非对称加密算法等。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是保障数据完整性和可用性的重要措施。
通过定期对数据进行备份，并建立完善的数据恢复机制，可以保证数据在意外灾害或系统故障发生时能够及时恢复。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
款常用的数据挖掘工具推荐
12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。
数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。
因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。
常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。
Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。
Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。
3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。
Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。
这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。
5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。
同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。
数据挖掘工具使用心得分享
数据挖掘工具使用心得分享数据挖掘是现代信息时代的关键技术之一，而数据挖掘工具则是数据挖掘实现的重要途径。
数据挖掘工具越来越多，越来越强大，让数据挖掘变得越来越简单，也越来越普及。
在实际的应用中，不同的数据挖掘工具可以拥有不同的优势，这也就需要使用者有所取舍并掌握不同工具的使用技巧。
一、R语言R语言是自由软件，是一种适用于数据分析、统计建模的编程语言和软件环境。
它是许多统计模型的实现者之一，提供了许多的算法和统计方法。
R语言在统计分析和数据可视化方面能够发挥巨大的优势，很多数据科学家认为它在数据挖掘中发挥的作用是不可替代的。
R语言的学习曲线略高，但是只要你掌握好了它的实现方式，你就可以从中获得大量的选项和自由度。
二、PythonPython是另一种流行的用于数据挖掘和机器学习的编程语言，具有简单的语法和清晰的代码风格。
它的强大之处在于可以轻松访问和处理数据，并配备了各种语言库、工具和框架，可以针对各种不同的挖掘和模型训练算法。
Python拥有功能强大的数据分析库，例如NumPy、SciPy和Pandas，这些库可以支持数据的统计分析和处理，因此在数据分析领域中得到了广泛的使用。
三、SQLSQL（Structured Query Language）是一种标准化的数据库语言，几乎所有的数据库都支持SQL，这也就使SQL成为非常重要的数据挖掘工具之一。
通过SQL，可以对数据库进行许多数据运算和操作，例如数据提取、数据分析、数据整合和数据建模等。
SQL具有读取、分析和处理大量信息的能力，而这些信息可以来自不同的来源，例如企业的ERP和CRM系统，这使得它成为进行大规模数据挖掘的理想工具。
四、WEKAWEKA是一个开放源代码的数据挖掘工具，它提供了一系列的数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则挖掘、数据预处理和可视化。
WEKA不仅能够自动化数据挖掘过程，而且可以支持自定义算法和数据处理流程，帮助让用户快速开发数据挖掘解决方案。
销售数据分析软件推荐洞悉销售趋势的利器
销售数据分析软件推荐洞悉销售趋势的利器销售是企业发展的重要环节，了解销售趋势对于制定市场策略和实现业绩目标至关重要。
然而，随着市场竞争的加剧和信息爆炸的时代，手工分析销售数据已经远远不能满足企业的需求了。
因此，采用一款功能强大的销售数据分析软件成为促进企业销售的必备工具。
本文将向您推荐几款优秀的销售数据分析软件，帮助您洞悉销售趋势。
一、数据可视化分析软件1. TableauTableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化工具。
它可以将复杂的销售数据转化为直观、易懂的图表和图像，帮助企业快速洞察销售趋势。
通过简单拖放的操作，用户可以轻松创建交互式的仪表板和报告，并实时更新数据。
Tableau还支持多种数据源的连接，使用户能够从不同的角度进行销售数据分析。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款领先的商业分析工具。
它可以快速将各种不同来源的销售数据整合，并通过直观的仪表板展示给用户。
Power BI不仅可以生成丰富的图表和图像，还提供高级分析功能，如预测分析和自然语言查询。
此外，Power BI可以与其他Microsoft Office工具无缝集成，帮助用户更好地分析和共享销售数据。
二、销售业绩管理软件1. SalesforceSalesforce是全球领先的销售自动化软件提供商，在销售业绩管理方面具有深厚的经验。
它提供全面的销售数据分析功能，包括销售漏斗分析、客户分析和销售预测等。
Salesforce还支持团队协作和任务分配，帮助企业更好地管理销售流程和提升销售效率。
2. HubSpotHubSpot是一款集市场营销、销售和客户服务于一体的全渠道增长平台。
它提供了强大的销售数据分析工具，帮助企业监控销售业绩，并了解每个销售漏斗阶段的细节。
HubSpot还可以通过制定智能目标、跟踪销售活动和提供实时分析来提高销售团队的效率和绩效。
三、预测与优化软件1. IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics是一款基于人工智能的数据分析工具，具有强大的预测和优化功能。
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三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1数据挖掘工具的评判刘世平姚玉辉博士/文要做数据挖掘，当然需要工具。
但若靠传统的自我编程来实现，未免有些费时费力，而且其性能也不一定比商业工具来得强和稳定。
目前，世界上已经有很多商业公司和研究机构开发出了各自的数据挖掘产品，而且功能和使用简易性也在日益提高。
例如：SAS 公司的Enterprise Miner以及IBM公司的 Intelligent Miner，等等。
直接采用商业数据挖掘工具来帮助项目实施，是一个很好的选择。
它既节省了大量的开发费用，又可以节约维护和升级的开销。
本文是目前国内第一份对主流数据挖掘工具的评估报告，该报告综合了国内一流业务专家和数据挖掘专家的意见，为帮助企业进行类似评估提供了很高的参考价值。
工具种类数据挖掘工具包括两种：● 数据挖掘(Mining for Data)工具：其所用的数据都存储在已经有了明确字段定义的数据库或文本文件里，我们称之为结构化的数据挖掘工具。
它主要是用来进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析以及统计分析等。
● 文本挖掘(Text Mining)工具：它是用来从非结构化的文档中提取有价值的信息，这些信息都隐藏在文档里并且没有清晰的字段定义。
文本挖掘主要是应用在市场调研报告中或呼叫中心(Call Center)的客户报怨定级、专利的分类、网页的分类以及电子邮件分类等。
根据著名数据挖掘网站KDnuggets统计，目前已有50多种数据挖掘工具问世。
● 一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。
企业型数据挖掘工具：应用在需要高处理能力、高网络容量和大数据量的场合下。
这些工具通常支持多种平台，并基于客户机/服务器结构。
它通常可以直接连接一些复杂的数据管理系统(不像普通文本文件)，并能处理大量的数据。
这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种数据挖掘算法，并有能力解决多种应用问题。
企业数据挖掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner等。
● 小型数据挖掘工具：它与企业型的工具着眼点不同。
小型数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户，或者是为解决特定的应用问题提供特定的解决方案。
比如Oracle公司的 Darwin，Insightful 公司的Insightful Miner，等等。
工具选择如何在众多工具中挑选出最适合本公司的呢？这的确是一个非常具有挑战性的工作。
由于各个公司的背景、财务、挖掘水平各不相同，对数据挖掘工具的需求也就各不一样。
到目前为止，可供参考的权威评估报告非常少。
最近的一份完整而权威的数据挖掘工具评估报告是由John F. Elder IV和Dean W. Abbott在1998年完成的。
可以说，它已经过时了。
但一般说来，对数据挖掘工具的选择可从以下几点着眼：● 公司的数据挖掘需求是短期行为还是长期使用如果是短期行为，就购买那些能解决特定问题的软件包或外包给咨询公司。
如果是长期使用，就需要购买功能比较丰富，使用比较方便，维护升级比较好的企业型数据挖掘工具。
● 公司的数据挖掘经验和水平公司应该根据内部数据挖掘团队的经验和水平，选取一些经过基本培训后就能掌握的工具。
而不要盲目求好，最终导致因不会使用工具而将其束之高搁，从而造成资源的浪费。
● 公司的数据状态在挑选数据挖掘工具前，公司必须对现有的数据进行评估。
如果没有具备进行业务主题数据挖掘(比如：风险预测)的数据或者现有格式不能满足数据挖掘工具的需求，那就需要等数据具备了，才可考虑购买工具。
● 公司的预算当然，在评估数据挖掘工具时，公司也要结合自身的财务预算来决定。
● 工具的性能好的工具可以更有效地挖掘出高准确和高价值的信息，所以工具性能的评估也是相当重要的。
下面，本文将结合国内某一家大公司数据挖掘工具评估的实际例子，对目前市场上最流行的数据软件工具从纯技术角度进行详细讲解和评估。
从而为行内公司进行类似的工作提供参考。
工具评判图1显示了数据挖掘工具评估的一般过程。
首先我们要通过不同途径(Internet，杂志，供应商提交材料等)尽可能多地收集数据挖掘工具的相关资料。
然后，根据公司的业务需求、工具性能、公司背景等情况，确定3～5个初选对象。
在确定完评估对象后，我们将从技术、业务需求、数据状态、供应商实力、财务预算等各个角度来制定比较详细的评估条款以及权值。
制定完标准后，下一步就是根据所制定的标准进行逐一评分。
最后，根据评分结果进行总结，从而提出数据挖掘工具的选取建议。
下面的案例，是国内某家大公司数据挖掘工具的技术评估过程：该公司于2002年开始启动数据挖掘项目。
对于该公司来说，数据挖掘是一项长期的工程。
由于同时考虑到数据量大、业务需求广泛，因此本次评估对象仅限于企业级的数据挖掘工具。
根据所收集的资料，我们对目前在中国市场上最为流行的三大数据挖掘软件(SAS公司的 Enterprise Miner、IBM公司的 Intelligent Miner和SPSS公司的 Clementine，进行了评估。
本次评估主要有6个主要标准，包括数据存取、数据处理、模型算法、自动建模、可视化以及其它系统要求。
下面的内容说明了对每个工具在6个主要标准上进行打分的具体情况。
1. 数据存取数据存取主要是考查数据挖掘工具或方案的数据访问能力。
它通常包括文本文件、EXCEL文件、NATIVE接口和ODBC等。
一般情况下，数据都存储在数据库里或文本文件中，所以相应的权值就比较高一些。
2. 数据处理数据处理主要是考查数据挖掘工具的数据处理能力。
它通常包括基本数学变化(比如log，Ln) 、连续变量的数据分段、数据整合(数据表格的合并)、数据过滤(数据的字段筛选或记录筛选)、数据转换(字符型数据转换成数字型等)、数据编码(无效数据编码或缺失数据编码等)、数据随机采样以及SQL支持等。
为了提供数据挖掘的准确性，我们经常需要对原始数据进行一系列的转换，以便从不同角度来更好地描述某种事物或行为，所以丰富的数学变化函数是非常需要的，其权值也相应地就比较高一些。
在实际建模中，我们经常会碰到这样的例子：假定要预测某种产品的购买概率，一般来说我们会采用分类模型。
但是，如果已购买者和没有购买者的比例是1∶100，此时我们就需要采用过度采样(Stratified Sampling)的方法，使得已经购买者和没有购买者的比例变小(比如达到1∶6)。
另外，我们也经常会随机采样50%的数据来建模，用另外50%来验证模型。
所以在评估过程中，我们决定给工具的随机采样功能比较高的权值。
因为数据挖掘工具经常需要和数据库打“交道”，SQL将很方便为数据的提取处理提供支持，所以我们给的权值为15%。
3. 模型算法算法是数据挖掘工具的核心部份，算法主要包括：聚类分析、分类分析、统计分析、关联分析、相关分析、时间序列、和值预测。
对于数据挖掘来说，一般最常用的算法就是值预测(比如预测个人收入、客户贡献度、股票价格等)、分类算法(比如用于风险评级、产品购买概率预测、客户流失预测等)以及聚类分析(比如用于客户分割、内幕交易监测等)。
因此，我们在评估过程中，按照算法的使用频率及其重要性，给予了下表的权值。
4. 自动建模自动建模是考查数据挖掘工具是否能够自我优化，从而方便一般的用户使用。
否则，用户必须很深刻地了解算法的优缺点才能手工地优化模型。
为了方便具备一般数据挖掘技术背景的用户使用，数据挖掘工具最重要的是要提供灵活的参数设置及其帮助。
同时，为了增强建模的效率，模型的并行运行和自我优化也是非常重要的。
5. 可视化技术为了方便数据挖掘人员更好地了解数据的分布和建模的结果，我们需要数据挖掘工具提供较强的可视化功能。
如何评估、预测模型的效果好坏，我们通常都采用Gain Lift图来了解。
因此，一个好的数据挖掘工具必须提供Gain Lift图，否则将会给用户带来很多额外的工作量。
为了了解数据的分布情况，2-D图和饼图是经常用到的，所以相应的权值也比较高一些。
其它比较重要的图形包括：树状显示，主要是用来显示决策树的结果；散点图，主要是用于关联分析的结果显示；线图，用来显示回归结果；ROC图，也是用来了解模型的性能。
6. 其它为了方便国内的用户使用，首先需要的是中文支持，否则有可能造成不必要的误解。
各个公司的IT环境不同，为了增加数据挖掘工具的应用灵活性，我们要使工具能在不同平台上运行。
当然为了使用者的方便，界面友好也是一个重要的考查对象。
在建模的过程中，我们经常会碰到过度训练的问题(训练集的准确性很高，测试集的准确性很低)。
为了保证模型的质量，数据挖掘工具必须提供过度训练的解决途径。
在建完模型后，我们还需要将模型的代码输出，从而可以将模型很方便地移植到决策系统上。
这样，业务人员就不需要直接应用数据挖掘工具就可以通过决策系统利用数据挖掘的模型。
数据挖掘工具的中文支持、过度训练解决、平台通用性、模型代码输出的权值以及评估得分如下表所示。
对于一个数据挖掘工具，最重要的是模型算法，其次是数据处理功能。
我们依据上面6个主题的重要性依次加权后总体得分如下表。
从总分表可以看出，SAS的数据挖掘工具在技术方面领先于IBM和SPSS的产品。
精品好文档，推荐学习交流结论虽然数据挖掘在国内目前尚处初级阶段，除了一些简单的统计分析以外，绝大部分企业还不具备这方面的知识和技能。
但最近两年来，国内一些大型企业或金融机构已经认识到数据挖掘的先进性和必要性，开始了这方面的立项和实施工作。
在数据挖掘的启动阶段，最有挑战性的工作之一就是: 如何在市场上林林总总的数据挖掘工具中选出适合企业的最佳。
本文对目前市场上的比较流行的数据挖掘工具进行了罗列和总结，同时对工具评估工作的着眼点、过程和评估标准进行了阐述。
文章结尾还结合国内某一大型企业的实际案例，对技术部份的评估进行了详细地描述和评估。
然而，并不是每一个公司的技术评估都需要参照以上的评估标准。
企业应当根据自身的业务需求和数据挖掘水平制定类似的评估条款和权值来进行评估。
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