最值得推荐的几款大数据采集平台

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数据肯定是无价的。但分析数据并非易事,因为结果越准确,成本就越高。鉴于数据急剧增长,需要一个过程来提供有意义的信息,最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程:在庞大数据集当中发现模式,将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统,从庞大数据集中提取信息,并转换成易于理解的形式。本文介绍了几种比较好的大数据信息平台。

1.数据超市

数据超市是一款基于云平台的大数据计算、分析系统,拥有丰富高质量的数据资源,通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源,是真正意义上的大数据资源,并所有数据都经过审核,保证数据的高可用性。涵盖了数十个分类,包括了科研多个方向和领域,并在不断增加中。并封装了数十种算法组件,在浏览器上就可以直接拖拽进行计算,导出结果就可直接用于科研论文。专业提供7大类80多种通用算法,还提供了丰富的文本挖掘模型和算法,而且还可以对一定的计算结果进行可视化的展示,支持自定义选择可视化展示的维度和指标等,数据超市平台上面有详细的信息。

2. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项,以便用户试用大量可任意嵌套的操作符,这些操作符在XML文件中有详细说明,可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力,做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法,锁定最佳客户。此外,它可识别异常情况和交叉销售机会,让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外,它以所需的方式定制客户画像。

4. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目,IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中,文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法,基本上不需要编程。它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

5. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界,KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。此外,数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外,它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

6. Python

Python是一种免费的开源语言,因易用性常常与R相提并论。与R不同,Python学起来往往很容易上手,易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据,并进行极其复杂的亲和度分析。只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念,最常见的业务用例数据可视化就很简单。

7.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发,是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件,通过灵活的配置,可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息,可编辑筛选处理后选择发布到网站后台,各类文件或其他数据库系统中。

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