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行业发展作为一个数据分析师你一定要知道这六种强大的开源数据挖

发布日期:2020-01-16 08:50   来源:未知   阅读:

  【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题,今天就来讲讲六种强大的开源数据挖掘工具的问题。

  该工具是用Java语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

  另外,除了数据挖掘,RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R 脚本的学习方案、模型和算法。

  RapidMiner分布在AGPL开源许可下,可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括维基百科使用的MediaWiki。

  WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于,它在GNU通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

  WEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

  如果我告诉你R项目,一个GNU项目,是由R(R-programming简称,以下统称R)自身编写的,你会怎么想它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。

  除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

  Python之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个Python开发者,当涉及到需要找一个工作用的工具时,那么没有比Orange更合适的了。它是一个基于Python语言,功能强大的开源工具,并且对初学者和专家级的大神均适用。

  此外,你肯定会爱上这个工具的可视化编程和Python脚本。它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。

  数据处理主要有三个部分:提取、转换和加载。 而这三者KNIME都可以做到。 KNIME为您提供了一个图形化的用户界面,以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机器学习的组件和数据挖掘,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

  KNIME是基于Eclipse,用Java编写的,并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加,并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

  当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败NLTK。NLTK提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。而您需要做的只是安装NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。

  以上就是有关于六种强大的开源数据挖掘工具的相关内容,以及相应的解析,不论你是已经入职数据分析师岗位的新人,还是打算进入数据分析岗位的小白,以上的内容都或多或少会对大家有所帮助,环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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