数据挖掘的重要性

数据挖掘可以帮助我们从混乱和重复的数据中筛选出有价值的信息。通过理解哪些数据是相关的，我们可以利用这些信息来评估潜在的结果。这能够加快我们做出明智决策的速度。

数据挖掘的优势

数据挖掘能够为公司提供基于知识的信息，同时可以在新系统和现有的平台上实施。它还能帮助组织在运营和生产方面做出更有利的调整，自动预测趋势和行为，发现隐藏的模式。此外，与其他统计应用相比，数据挖掘是一种经济有效的解决方案。它不仅有助于决策过程，还能让用户在短时间内轻松分析大量的数据。

数据挖掘工具

为了开始数据挖掘，组织需要合适的工具来准备数据。数据挖掘通常在数据摄入后立即开始，因此找到适合不同数据结构的数据准备工具非常重要。

Oracle Data Mining (ODM)

Oracle Data Mining是一个模块化的工具，它允许数据分析师生成详细的见解并进行预测。它可以用来预测客户行为，开发客户档案，识别交叉销售机会。

Rapid Miner

Rapid Miner是一款优秀的预测分析系统，用Java编写。它提供了一个综合的环境，用于深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析。它提供了一系列的产品，以构建新的数据挖掘过程和预测设置分析。

Orange Data Mining

Orange是一个强大的机器学习和数据挖掘软件套件。它的组件称为“小部件”，具备显著的功能，例如显示数据表、选择特征、数据读取、训练预测器和比较学习算法，以及数据元素的可视化。

Weka

Weka有一个图形用户界面（GUI），可以方便地访问其所有特性。它是用Java编程语言编写的，是一个开源的机器学习软件，拥有大量的数据挖掘算法。它支持各种数据挖掘任务，如预处理、分类、回归、聚类和可视化。

KNIME

KNIME是由KNIME.com AG开发的数据分析和报告最佳集成平台。它以模块化的数据管道概念运行，由嵌入在一起的各种机器学习和数据挖掘组件构成。它是一个免费的开源平台，用于数据挖掘和机器学习。其直观的界面允许你创建端到端的数据科学工作流程，从建模到生产。不同的预建组件无需输入单行代码即可实现快速建模。使用KNIME，数据科学家可以创建分析或商业智能的应用程序和服务。例如，在金融行业，常见案例包括信用评分、欺诈检测和信用风险评估。

Sisense

Sisense专为非技术性的用户设计，允许拖放功能以及小部件。可以根据组织的目的选择不同的小部件以饼图、线图、条形图等形式生成报告。只需单击即可检查详细信息和综合数据，以便进一步深入分析报告。Sisense具有处理和处理小型/大型组织数据的能力，能够立即分析和可视化大的和不同的数据集。它是创建具有多种可视化功能的仪表板的理想工具。它允许将来自各种来源的数据组合起来，建立一个共同的存储库，并进一步细化数据以生成丰富的报告，供各部门共享以进行报告。

Dundas

Dundas是另一个出色的仪表板、报告和数据分析工具。它的快速集成和快速洞察力非常可靠。它提供无限的数据转换模式，具有有吸引力的表、图表和图表。Dundas BI以特定的方式将数据置于定义明确的结构中，便于用户处理。它构成了促进多维分析并专注于业务关键事项的关系方法。

Intetsoft

Intetsoft是一款分析仪表板和报告工具，可以提供数据报告/视图的迭次开发，并生成像素完美的报告。它允许从各种来源快速灵活地转换数据。

Qlik

Qlik是一款数据挖掘和可视化工具。它还提供仪表板，并支持多个数据源和文件类型。它具有以下功能：拖放接口，可创建灵活的交互式数据可视化，即时响应交互和更改，支持多个数据源和文件类型，允许所有设备的数据和内容轻松安全，允许使用集中式集线器共享相关分析。

MonkeyLearn

MonkeyLearn是一个专门从事文本挖掘的机器学习平台。在用户友好的界面中，你可以轻松地将MonkeyLearn与现有工具集成，以便实时执行数据挖掘。MonkeyLearn支持各种数据挖掘任务，从检测主题、情绪和意图到提取关键字和命名实体。MonkeyLearn的文本挖掘工具已经用于在客户支持中自动实现票务标记和路由，自动检测社交媒体中的负面反馈，并提供精辟的见解，从而更好地决策。