今天給大家介紹一下大數(shù)據挖掘工具軟件都有哪些。文章的內容小編覺得不錯，現(xiàn)在給大家分享一下，覺得有需要的朋友可以了解一下，希望對大家有所幫助，下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。

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對于數(shù)據挖掘來說，由于數(shù)據挖掘在大數(shù)據行業(yè)中的重要地位，所以使用的軟件工具更加強調機器學習，常用的軟件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要為商業(yè)挖掘提供機器學習的算法，同時，其數(shù)據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業(yè)環(huán)境下的快速挖掘，但是它的處理能力并不是很強，一旦面對過大的數(shù)據規(guī)模，它就很難使用。所以，下面小編將介紹另外一些大數(shù)據軟件工具。

1、Rapid Miner

Rapid Miner是一個數(shù)據科學軟件平臺，為數(shù)據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環(huán)境。它是領先的數(shù)據挖掘開源系統(tǒng)之一。該程序完全用Java編程語言編寫。該程序提供了一個選項，以便用戶試用大量可任意嵌套的操作符，這些操作符在XML文件中有詳細說明，可由Rapid Miner的圖形用戶界面來構建。

2、Orange

Orange是一個開源數(shù)據可視化、機器學習和數(shù)據挖掘工具包。它有一個可視化編程前端，可用于探索性數(shù)據分析和交互式數(shù)據可視化。Orange是一個基于組件的可視化編程軟件包，用于數(shù)據可視化、機器學習、數(shù)據挖掘和數(shù)據分析。Orange組件稱為窗口組件，范圍廣泛：從簡單的數(shù)據可視化、子集選擇和預處理，到學習算法和預測建模的評估，不一而足。Orange的可視化編程通過界面來進行，其中工作流程通過連接預定義或用戶設計的窗口組件來創(chuàng)建，而高級用戶可以將Orange用作Python庫，以便操縱數(shù)據和更改窗口組件。

3、Kaggle

Kaggle是世界上數(shù)據科學家和機器學習者社區(qū)。Kaggle以開設機器學習競賽起家，但現(xiàn)在逐漸變成基于公共云的數(shù)據科學平臺。Kaggle是一個平臺，有助于解決難題、招募強大的團隊并宣傳數(shù)據科學的力量。

4、Weka

懷卡托知識分析環(huán)境(Weka)是新西蘭懷卡托大學開發(fā)的一套機器學習軟件。該軟件用Java編寫。它含有一系列面向數(shù)據分析和預測建模的可視化工具和算法，附帶圖形用戶界面。Weka支持幾種標準數(shù)據挖掘任務，更具體地說是指數(shù)據預處理、聚類、分類、回歸、可視化和特征選擇。

5、R-Programming

R語言被廣泛應用于數(shù)據挖掘、開發(fā)統(tǒng)計軟件以及數(shù)據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數(shù)據相關功能嗎?其實，它還提供統(tǒng)計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統(tǒng)計測試，時間序列分析、分類、收集等等。

R，R-programming的簡稱，統(tǒng)稱R。作為一款針對編程語言和軟件環(huán)境進行統(tǒng)計計算和制圖的免費軟件，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，并且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由于出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數(shù)據人常用的工具之一。

6、NLTK

著名的開源數(shù)據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數(shù)據挖掘、機器學習、數(shù)據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處于不敗之地。想要感受這款深受數(shù)據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然后將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續(xù)葛優(yōu)癱N日游了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。

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文章標題：大數(shù)據挖掘工具軟件都有哪些
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