数据挖掘主要工具软件简介
【转载】必看：数据平台的搭建教程及软件工具
【转载】必看：数据平台的搭建教程及软件⼯具按系统功能分，不同的数据平台对应着不同的常⽤软件。
在⼤数据兴盛的今天，欲进军数据界的你，应该对此有更进⼀步的了解。
1.数据挖掘模块作为⼀个跨学科的计算机科学分⽀，数据挖掘是⽤⼈⼯智能、机器学习、统计学和数据库的交叉⽅法在相对较⼤型的数据集中发现模式的计算过程，属于⾮传统的数据处理。
相对于传统ETL数据处理，数据挖掘更侧重于知识发现，其计算和规则也更加复杂。
【现阶段常⽤的数据挖掘软件】AnalysisService、KNIME、KXENAnalyticFramework、MicrosoftSQLServer、OracleDataMining、Python、R语⾔、RapidMiner、SAS、SPSS、Weka等。
2.ETL模块⽬前，对于传统ETL，⼤部分ETL软件都可以胜任；但是对于⼤数据下的ETL，ETL⼯具对其⽀持⾮常有限。
Informatica为⼤数据下的ETL开发推出InformaticaBigData版本，它将之前的Mapping翻译为HQL脚本，从⽽在Hive引擎上执⾏。
IBM的DataStage则通过相应BalancedOptimizer实现Mapping到Netezza、Oracle和DB2等专⽤数据库的脚本翻译，以利⽤不同的更为强⼤的数据处理引擎。
TalendETL则把Mapping翻译为SparkSQL，从⽽利⽤Spark引擎对数据进⾏处理。
【现阶段常⽤的ETL软件】IBMDataStageandQualityStage、InformaticaPowerCenter、MicrosoftIntegrationService、OracleOWB、PentahoDataIntegration（Kettle）、TalendETL等，主要表现为通过拖拽和配置的⽅式可视化、免编码地完成ETL⼯作；脚本包括标准AWK、HQL、Java、Pig、PL/SQL、Python、Ruby、SparkSQL、SQL等，主要表现为通过特定的语法进⾏编码实现ETL⼯作。
mathematica软件简介
数据清洗
02
03
数据统计和分析
Mathematica可以方便地导入和 导出各种数据格式，如CSV、 Excel、数据库等。
Mathematica可以进行数据清洗 ，包括缺失值处理、异常值处理 等。
Mathematica可以进行各种数据 统计和分析，如描述性统计、回 归分析、聚类分析等。
图形和可视化
丰富的可视化功能
Mathematica软件具有丰富的可视化功能，可以生成各 种类型的图表和图形，包括二维和三维图形、动画、图像 处理等。
灵活的编程环境
Mathematica软件提供了一个灵活的编程环境，用户可 以使用Mathematica的编程语言（Wolfram Language ）编写自定义函数和程序，扩展软件的功能。
THANK YOU
01
Mathematica可以进行各种代数运算，包括多项式
运算、矩阵运算、微积分运算等。
符号求解方程
02 Mathematica可以求解各种符号方程，如线性方程
、非线性方程、微分方程等。
符号化简
03
Mathematica可以将复杂的数学表达式进行符号化
简，得到最简形式。
数据处理和分析
01
数据导入导出
02
mathematica的基本操作
mathematica的基本操作
• Mathematica是一款由Wolfram Research公司开发的数学软 件，它以符号计算为核心，广泛用于科学计算、数值计算、数 学建模、数据分析和可视化等领域。
03
mathematica的功能介绍
符号计算
代数运算
mathematica的主要特点和优势
符号计算
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用近年来，在大数据浪潮的带动下，以及教育信息化的快速发展，教育数据挖掘成为越来越多研究者和教育工作者的关注焦点。
教育数据挖掘是利用数据挖掘技术对教育领域中的数据进行分析和挖掘，以发现其中潜藏的知识和信息，为教育决策提供科学依据。
本文将介绍教育数据挖掘的方法、工具和应用。
教育数据挖掘的方法主要可以分为以下几类：1. 聚类分析：聚类分析是将数据点分组的一种方法。
在聚类中，数据点被分配到距离最近的簇中。
这种方法可以帮助我们发现相似性和模式，例如，可以根据学生的学习行为将他们分成不同的簇，找到他们之间的差异和共性。
2. 分类分析：分类分析是根据已知类别的数据训练模型，并将预测数据点分配到其中一个类别的方法。
在教育领域中，可以根据学生成绩、学习行为和其它特征，预测学生是否能够成功完成学业或有哪些学生需要额外的关注。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现一些列隐含在数据之间的、有潜在规律的并发生频率很高的数据项之间的关系。
在教育领域，可以利用这种方法来挖掘学生学习过程中的行为特征，比如学生在某种天气下的考试成绩如何。
4. 时间序列：时间序列是按照时间顺序的数据集，例如：每天的气温、学生的学习行为等。
在教育领域，可以使用时间序列方法对学生的学习时间、学习内容、学科表现等进行研究。
教育数据挖掘的工具目前有很多，常见的有：1. WEKA：WEKA是一款Open Source软件工具，它支持各种机器学习任务，可以应用于教育领域中的数据分析、数据挖掘和知识发现。
2. R软件：R是一种功能强大的统计软件，它可以进行数据的处理、绘图、建模和分析。
它广泛应用于教育数据的挖掘。
3. Excel：Excel是一种广泛应用于教育领域的电子表格软件，它可以处理各种类型的数据，并使用它们进行数据挖掘。
4. SPSS：SPSS是一种专业的统计软件，它可以处理和分析大量数据，并生成报告和图表。
它常常被用于实施教育决策和管理。
《R软件基本操作》课件
R软件的应用领域
01
统计学研究
R软件在统计学领域的应用非常广 泛，包括科研、教学和实际应用
。
03
金融领域
R软件在金融领域的应用也非常广 泛，包括风险评估、投资组合优
化、股票价格分析等。
02
数据挖掘和机器学习
R软件提供了大量的数据挖掘和机 器学习算法，可以帮助用户进行 数据分类、聚类、预测等任务。
04
1
函数参数
通过`...`传递可变数量的参数 ，使用`arg()`函数获取函数
参数的值。
函数返回值
使用`return()`函数返回函数 的值。
函数文档
使用`?`和`??`获取函数的帮 助文档。
程序调试与优化
错误处理
使用`try()`和`tryCatch()`函数处理运行时错 误。
日志记录
使用`message()`和`warning()`函数记录程 序运行过程中的信息或警告。
变量与向量
总结词
变量定义、向量创建、向量操作
总结描述
介绍如何定义变量和创建向量，以及向量的基本操作，如赋值、索引、数学运算等。
矩阵与数组
总结词
矩阵创建、数组操作、矩阵运算
总结描述
介绍如何创建矩阵和数组，以及矩阵 和数组的基本操作，如赋值、索引、 矩阵运算等。同时，通过实例演示矩 阵运算在数据分析中的应用。
数据整理
讲解如何对数据进行重新排列、排序 、分组和合并等操作，以方便后续的 数据分析和可视化。
数据筛选与排序
要点一
数据筛选
介绍如何使用R的条件语句和逻辑运算符筛选出符合特定条 件的数据。
要点二
数据排序
讲解如何对数据进行升序和降序排序，以及如何根据多个 变量进行排序。
计算机软件中的常见数据处理工具介绍
计算机软件中的常见数据处理工具介绍一、数据处理工具的作用与意义在计算机软件中，数据处理工具是非常重要的组成部分，其主要作用是对大量的数据进行分析、处理和管理，以帮助用户更好地理解和利用数据。
数据处理工具可以帮助用户提取、转换、加载和清洗数据，使其变得更具有实际应用价值。
下面将介绍几种常见的数据处理工具，以及它们在实际应用中的作用与意义。
二、数据抓取工具数据抓取工具是一种用来从网络上收集数据的工具。
随着互联网的快速发展，网络上的数据量急剧增加，而在实际应用中，我们常常需要从网络上收集一定范围的数据，以进行后续的分析和处理。
数据抓取工具可以通过自动化的方式，将网络上的数据快速、准确地抓取下来，并存储到本地或远程服务器上。
常见的数据抓取工具有Python的BeautifulSoup、爬虫框架Scrapy等。
三、数据清洗工具数据清洗工具是一种用来对数据进行去重、过滤、格式化等操作的工具。
在实际应用中，我们往往会遇到一些数据质量较低、格式不统一的问题，这些问题会对后续的分析和计算造成困扰。
数据清洗工具可以帮助用户清洗数据，去除无用信息，修复格式错误，使数据变得更加整洁和可用。
常见的数据清洗工具有OpenRefine、DataCleaner等。
四、数据分析工具数据分析工具是一种用来对数据进行统计、挖掘、建模等操作的工具。
在计算机软件中，数据分析工具是非常重要的一类工具，它们可以帮助用户快速、准确地从大量的数据中提取有用信息，发现数据中隐藏的规律和趋势。
数据分析工具通常包括统计分析软件、数据挖掘工具、机器学习平台等。
常见的数据分析工具有Excel、R、Python的Pandas等。
五、数据可视化工具数据可视化工具是一种用来将数据转化为图形、图表、地图等可视化形式的工具。
通过数据可视化工具，用户可以更直观地理解数据，发现其中的规律和趋势。
数据可视化工具可以帮助用户更好地向他人展示数据，以便更好地传达信息和观点。
数据分析中常见的技术和工具介绍
数据分析中常见的技术和工具介绍数据分析是当今信息时代的一项重要技术，它通过对大量数据的收集、整理、分析和解释，为企业和组织提供了有力的决策依据。
在数据分析的过程中，常常会使用一些常见的技术和工具，本文将对其中一些常见的技术和工具进行介绍。
一、数据收集与整理技术数据收集是数据分析的第一步，它涉及到从各种渠道获取数据的过程。
常见的数据收集技术包括网络爬虫、API接口、传感器等。
网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类浏览器的行为，从互联网上抓取数据。
API接口则是一种通过特定的接口获取数据的方式，许多网站和应用程序都提供了API接口，方便其他应用程序获取数据。
传感器则是一种用于感知和采集环境信息的设备，可以将环境中的数据转化为数字信号，供数据分析使用。
数据整理是数据分析的第二步，它涉及到对收集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。
常见的数据整理技术包括数据清洗、数据转换和数据合并。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行处理，保证数据的质量和准确性。
数据转换是指将数据从一种形式转化为另一种形式，常见的转换方式包括数据格式转换、数据类型转换等。
数据合并是指将多个数据源的数据合并到一起，以便进行后续的分析和挖掘。
二、数据分析与挖掘技术数据分析是数据分析的核心步骤，它涉及到对数据进行统计、建模和预测的过程。
常见的数据分析技术包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析和关联规则挖掘等。
描述统计是指通过计算数据的平均值、标准差、频率分布等指标来描述数据的基本特征。
推断统计是指通过对样本数据进行统计推断，从而对总体数据进行估计和推断。
回归分析是指通过建立数学模型，分析自变量和因变量之间的关系。
聚类分析是指将相似的数据对象归为一类，不相似的数据对象归为不同类。
关联规则挖掘是指发现数据中的频繁项集和关联规则，从而揭示数据中的关联关系。
数据挖掘是数据分析的延伸和拓展，它涉及到对大规模数据进行模式发现和知识发现的过程。
市场调研的数据分析工具与软件介绍
市场调研的数据分析工具与软件介绍市场调研是企业制定战略、进行产品开发和市场推广的重要依据。
在信息时代，海量的数据对于市场调研变得尤为重要，同时也导致了数据分析工具和软件的快速发展。
本文将介绍几种常用的市场调研数据分析工具与软件，帮助企业更加高效地进行市场调研。
一、ExcelExcel是一款常见的数据分析工具，拥有强大的计算和处理数据的能力。
通过Excel，用户可以进行数据的整理、排序、筛选、统计等操作，进而分析数据并得出有效结论。
Excel提供了多种函数和图表，可用于构建数据模型和制作可视化报告。
此外，Excel还支持与其他软件的数据导入导出，方便数据的共享和协作。
二、SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是专业的统计分析软件，旨在帮助用户进行高级数据分析和建模。
SPSS提供了丰富的统计方法和模型，例如t检验、方差分析、回归分析等，可以满足用户对于多种统计分析需求。
SPSS界面友好，操作简单，适用于不具备编程技能的用户。
此外，SPSS还支持数据的预测和数据挖掘，为企业提供决策支持。
三、PythonPython是一种功能强大的编程语言，拥有广泛的应用领域。
Python 具有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以进行数据清洗、处理、分析和可视化。
Python具有较高的灵活性和扩展性，用户可以根据具体需求自由定制数据分析流程。
此外，Python还可以与其他工具和软件进行集成，实现更复杂的数据分析任务。
四、TableauTableau是一款先进的数据可视化工具，可以帮助用户直观地展示和分析数据。
Tableau支持多种数据源的连接，用户可以轻松导入和整合数据。
Tableau提供了丰富的可视化选项，如折线图、柱状图、地图等，用户可以根据需要创建交互式的数据仪表盘和报告。
Tableau还支持数据的实时更新和在线共享，便于团队协作和决策沟通。
WEKA完整中文教程
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did the customer buy a PEP (Personal Equity Plan
个人参股计划) after the last mailing (YES/NO)
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3、数据准备（续）
上图显示的是 “Explorer”打开“bank-data.csv”的情况。我 们根据不同的功能把这个界面分成8个区域。 1. 区域1的几个选项卡是用来切换不同的挖掘任务面板。 2. 区域2是一些常用按钮。包括打开数据，保存及编辑功 能。我们可以在这里把“bank-data.csv”另存为“bankdata.arff”。 3. 在区域3中“Choose”某个“Filter”，可以实现筛选数据或者 对数据进行某种变换。数据预处理主要就利用它来实现。 4. 区域4展示了数据集的一些基本情况。 5. 区域5中列出了数据集的所有属性。勾选一些属性并 “Remove”就可以删除它们，删除后还可以利用区域2的 “Undo”按钮找回。区域5上方的一排按钮是用来实现快速 勾选的。在区域5中选中某个属性，则区域6中有关于这个 属性的摘要。注意对于数值属性和标称属性，摘要的方式 是不一样的。图中显示的是对数值属性“income”的摘要。
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2、数据格式（续）
字符串属性和标称属性的值是区分大小写的。若值中含 有空格，必须被引号括起来。例如：
@relation LCCvsLCSH @attribute LCC string @attribute LCSH string @data AG5, 'Encyclopedias and dictionaries.;Twentieth century.' AS262, 'Science -- Soviet Union -- History.'
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数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。
商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。
这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。
这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。
下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
系统具有如下特点：(1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。
(2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。
(3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。
(4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。
2. MineSetMineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。
MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。
MineSet 2.6 有如下特点：（1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。
MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。
对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。
MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、MapVisualize、Tree Visualize、Record Viewer、Statistics Visualize、Cluster Visualizer，其中Record Viewer 是二维表，Statistics Visualize 是二维统计图，其余都是三维图形，用户可以任意放大、旋转、移动图形，从不同的角度观看。
（2）提供多种数据挖掘模式。
包括分类器、回归模式、关联规则、聚类归、判断列重要度。
（3）支持多种关系数据库。
可以直接从Oracle、Informix、Sybase 的表读取数据，也可以通过SQL 命令执行查询。
（4）多种数据转换功能。
在进行挖掘前，MineSet 可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。
（5）操作简单。
（6）支持国际字符。
（7）可以直接发布到Web。
3. DBMinerDBMiner 是加拿大Simon Fraser 大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。
该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。
DBMiner 系统具有如下特色：（1）能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。
（2）综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。
（3）提出了一种交互式的类SQL 语言——数据开采查询语言DMQL。
（4）能与关系数据库平滑集成。
（5）实现了基于客户/ 服务器体系结构的Unix 和PC（Windows/NT）版本的系统。
4、IBM Intelligent MinerIBM公司以它在美国及世界各地的研究实验室发展数年的资料探勘解决方案，发展出了一系列包括在人工智能、机制学习、语言分析及知识发掘上的应用和基本研究的精密软件。
IBM的Intelligent Miner在资料探勘工具的领导地位上是极具竞争力的，因为它提供了以下的好处：包含了最广泛的资料探勘技术及算法，可容纳相当大的资料量的能力且有强大的计算能力；事实上，这套产品在IBM SP的大量平行硬件系统上执行效率最好，这套产品也可以在IBM或非IBM平台上执行丰富的APIs可用来发展自定的资料探勘应用软件；所有资料探勘引擎和资料操作函式可以透过C 函式库来存取Intelligent Miner支持classification、prediction、association rules generation、clustering、sequential pattern detection和time series analysis算法，Intelligent Miner藉由利用精密的资料可视化技术及强大的Java-based使用者接口来增加它的可用性（目标大多锁定在有经验的使用者），Intelligent Miner支持DB2关系型数据库管理系统，并整合大量精密的资料操作函式结论整体而言，Intelligent Miner(for Data)是市场上最大容量及功能强大的工具，在顾客评定报告中它的整体效能是最好的，有所算法的效能甚至比其它应用不同的应用软件还要好，IBM将它定位在企业资料探勘解决方案的先锋。
5、SAS Enterprise MinerSAS Enterprise Miner在资料探勘工具市场是非常杰出的工具，它运用了SAS统计模块的力量和影响力，且它增加了一系列的资料探勘算法，SAS使用它的取样、探测、修改、模式、评价(SEMMA)方法提供可以支持广泛的模式，包含合并、丛集、决策树、类神精网络、和统计回归SASEnterpriseMiner适用于初学者及专业使用者，它的GUI接口是以资料流为导向，且它容易了解及使用，它允计分析师藉由使用连结连接资料节点及程序节点的方式建构一视觉数据流程图，除此之外，接口还允许程序码直接嵌入资料流因为支持多重模式。
Enterprise Miner允许使用者比较models和利用评估节点所选择之最适模式，除此之外，Enterprise Miner提供产生评定模式之评定节点能够存取任何SAS 应用软件结论SAS利用它在统计分析软件上的专业来发展全功能、易于使用、可靠且可管理的系统，有大范围的模式选项和算法、设计良好的使用者接口、利用已存在的资料储存能力，和在统计分析上相当大的市场占有率(允许公司取得SAS新增的组件比增加一套新的工作来得好多了)，对SAS来说，它在资料探勘市场上终究还是领导者整体而言，这个工具适用于企业在资料探勘的发展及整个CRM的决策支持应用.6、Oracle DarwinDarwin常被认为是最早资料探勘工具之一，可见它的知名度，最近，Oracle 从Thinking Machines公司取得Darwin来加强它的产品系列?S别是CRM方面，资料探勘可以扮演一个重要的角色，以下将讨论由Thinking Machines公司发展和行销的Darwin之特色(Oracle也许决定改变任何组件及工具架构) Darwin资料探勘工具组是一个复杂的产品，包含了三个资料探勘工具：neural networks、decision tree、和K-nearest neighbor，Darwin neural network tool (Darwin-Net)提供广泛的model建立工具组，它可以处理明确和连续预测因素和目标变量且可以用于分类、预测及预测问题决策树工具(DarwinTree)使用CART算法，且可以用于以明确和连续变量来分类问题解决，K-nearest neighbor工具(DarwinMatch)可用于以明确相依变量，和明确且连续预测变量来分类问题解决虽然每个组件工具有一些缺点，Darwin包含了模式评价的完全功能组，它可对所有模式型态产生summary statistics、confusion matrices、lift tablesDarwin 提供初学者及专家相当好的使用者接口，虽然接口显得较适合专业使用者从一个大量并行计算机的第一制造者可知，Darwin在处理效能及范围有强大的优势，它的算法对并行计算是最适合的，且有足够的弹性执行平行及循序架构，Oracle 当然不会忽视这种能力，且它定位在帮助Oracle成为可以包含到一个大型的全球企业的数据库及应用产品的首要厂商主要使用的算法为neural network、decision tree、和K-nearest neighborneural network-training algorithms包含back propagation，steepest descent，modified Newton等方法decision tree 使用CART algorithms可选择所需的子树数目自动的修改决策树K-nearest neighbor algorithm是memory-based reasoning(MBR)技术，它可依训练组中K 最接近的匹配记录来预测相依变量值结论Darwin的优点是支持多重算法(计画加入基因算法及人工智能逻辑)它可在多种主从式架构上执行，服务器端可以是单处理器、同步多处理器或大量平行处理器，在多处理器服务器上，Darwin可以取得硬件及大范围能力的优势，Darwin证明了强大的效能及大范围的能力，整体而言，Darwin定位在中、大范围的执行.7、Clementine(SPSS)Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，此工具结合了多种图形使用者接口的分析技术，包含neural networks、association rules、及rule-induction techniques，这些工具提供容易使用的可视化程序环境来执行这些分析功能。