数据挖掘软件 如今，人类收集的数据量如此庞大，以至于手动整理几乎不可能。为了帮助我们理解所有可用的信息，数据科学家开发了强大的数据挖掘软件，可以使用各种复杂的方法轻松地对事实进行排序。这些软件包括数据分析工具，它们使用专门的算法与人工智能 (AI) 和机器学习系统相结合，快速收集最准确、最有用的信息。1
预测分析是现代数据挖掘技
术催生的最重要工具之一。它使企业能够 特别领导 结合当前统计数据和历史数据（通常借助人工智能和机器学习进行建模）做出精准的预测。2
通常，这需要使用强大的计算机分析海量数据，每秒进行数十亿次计算，并发现人类需要数年甚至数十年才能发现的模式。天气预报员、金融分析师、保险公司和营销人员使用预测分析来针对即将发生的事件和未来行为做出更明智的决策。3
继续阅读以探索数据挖掘的用途以及目前可用的几种最佳数据挖掘软件。
数据挖掘工具有什么作用？
数据挖掘工具用于在未经过滤的大型 目标是生产创新产品并占 数据集（即大数据）中寻找模式、统计数据、结果和其他有用信息。企业利用这些工具将原始数据转化为实用、全面的信息，从而指导业务决策。4
数据挖掘软件主要用于辅助数据分析。日常生活 数据挖掘软件 中最常见的数据挖掘应用包括：5
电子邮件软件提供商收集的数据用于过滤垃圾邮件社交媒体网站收集的信息可以更有效地投放广告零售商收集销售和营销统计数据，以更有效地锁定目标客户信用评分公司收集的信息用于进行准确的风险评估
其中一些目标，例如垃圾邮件过滤，只需使用少量现成的数据即可相对轻松地实现。其他目标，例如信用评分，则需要复杂的算法来准确地对从不同来源收集的大量不匹配数据进行分类。6
使用数据挖掘软件的公司通常会
将所有数据整理到一个虚拟的“仓库”中。这使得 购买线索 数据科学家更容易开发自动化程序，持续验证新的仓库数据，从而提供最新、最准确的信息。4
五大顶级数据挖掘软件平台
绝大多数数据挖掘软件都是用编程语言Python和 R 编写的。然而，缺乏经验的程序员也可以使用众多可用的图形用户界面 (GUI) 之一来访问数据分析功能。7
1. Oracle 数据挖掘器
Oracle Data Miner 是全球最受欢迎的数据库提供商之一的 Advanced Analytics 组件中包含的图形用户界面 (GUI)。其功能包括分类、预测、回归和关联算法，以及专业分析和异常检测等附加功能。8对于已经使用 Oracle 软件的公司，Oracle Data Miner 可以与现有的 Oracle 数据库无缝协作，从而简 数据挖掘软件 化初始安装和设置。
2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler 是一款高度先进的分析平台，供数据科学家用于大规模项目。它是全球领先的基于 GUI 的机器学习和可视化解决方案之一，具有企业级安全性和高可扩展性。9
3. RapidMiner
RapidMiner 是目前最受欢迎的“无代码”数据挖掘程序之一，这主要归功于其易于使用的界面和开源代码。简洁的界面背后隐藏着强大的后端，其功能包括文本挖掘、数据准备、机器学习和预测建模。10
4.康斯坦茨信息矿工（KNIME）
KNIME 是一个免费的开源数据分析平台，由德国康斯坦茨大学的软件工程师开发，用于研究和协作。其模块化系统可以轻松集成外部数据集和其他插件，并实现简单的数据可视化和流程执行。11
5.Orange数据挖掘工具包
Orange 是另一个开源数据挖掘工具包，提供丰富的功能，涵盖机器学习和交互式可视化等诸多领域。该系统基于 Python 编写，采用工作流，并可在基础组件集（数据、可视化、分类、回归、评估和无监督）上添加额外功能。12
为预测分析领域的职业成功做好准备
预测分析在未来前景广阔。预计2019年至2026年期间的增长率将达到24.5%，对这一充满活力领域的专家的需求可能仍将保持高位。13
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