SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SPSS公司的Clementine、Statsoft公司的Statistica Data Miner、DB Miner公司的DBMiner、NCR公司的Teradata Warehouse Miner、Unica公司的Affinium Model、Insightful公司的Insightful Miner、Data Miner公司的RIK, EDM and DMSK、Information Discovery公司的Data Mining Suite、Angoss公司的KnowledgeSTUDIO、Data Mining Technologies公司的Nuggets、Fujitsu公司的GhostMiner、Oracle公司的Darwin。
数据挖掘工具大比拼概览
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欢迎参加MATLAB竞赛,创意是最重要的准则。我们将寻找最有创意的参赛者。
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监督学习
分类
决策树
支持向量机
朴素贝叶斯
K近邻
逻辑回归
回归
线性回归
岭回归
Lasso回归
无监督学习
聚类
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层次聚类
DBSCAN
关联规则挖掘
Apriori算法
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其他
时间序列分析
文本挖掘
图挖掘
算法与数据结构
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数据挖掘:2008 年应用领域概览
数据仓库与数据挖掘基础
数据仓库作为数据挖掘的基础,为其提供强大的数据存储和分析能力。数据挖掘技术则利用统计学、机器学习等方法,从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息。
数据挖掘的现实应用
超市
通过分析顾客购物篮数据,超市可以优化商品摆放、制定精准营销策略,提升销售额和顾客满意度。
图书馆管理
数据挖掘帮助图书馆分析借阅模式、用户偏好,从而优化馆藏结构、推荐相关书籍,提升服务效率。
保险金融业
在风险评估、欺诈检测、客户关系管理等方面,数据挖掘为保险金融机构提供数据驱动的决策支持。
产品制造业
从产品设计、生产流程到质量控制,数据挖掘帮助制造企业提高效率、降低成本、提升产品质量。
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2024-05-25
开源数据挖掘工具
数据挖掘是一门新兴学科,融合了统计学、机器学习等领域。随着技术发展,数据挖掘软件从笨拙的命令行界面进化为易用的可视化界面。虽然开源数据挖掘工具的稳定性和成熟度可能不及商用软件,但某些开源工具仍表现出色,提供了一系列功能。
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数据挖掘工具指南
本指南循序渐进地讲解了数据挖掘工具的使用流程。
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数据挖掘工具分类
数据挖掘工具根据其功能和应用场景,可分为两大类:
专用挖掘工具: 这类工具专注于特定领域的数据挖掘任务,例如文本挖掘、图像识别等。它们针对特定数据类型和分析目标进行优化,提供专门的功能和算法。
通用挖掘工具: 这类工具提供更广泛的数据挖掘功能,适用于各种数据类型和分析任务。它们通常包含多种算法和技术,例如分类、聚类、关联规则挖掘等,用户可以根据需求选择合适的工具和方法。
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2024-05-21