为什么数据挖掘很重要？

数据挖掘允许您：

过滤数据中所有混乱和重复的噪音。了解什么是相关的，然后充分利用这些信息来评估可能的结果。加快做出明智决策的步伐。分析高质量的数据社区，等你加入~

数据挖掘的好处

数据挖掘帮助公司获取知识型信息。它可以在新系统和现有平台中实现。数据挖掘帮助组织在运营和生产中进行有利可图的调整。促进趋势和行为的自动预测以及隐藏模式的自动发现。与其他统计数据应用相比，数据挖掘是一种经济有效的解决方案。数据挖掘有助于决策过程。使用户能够在更短的时间内轻松分析大量数据。

数据挖掘工具

组织可以通过访问必要的工具来开始数据挖掘。由于数据挖掘过程是在数据获取之后立即开始的，因此找到具有不同数据结构的数据准备工具来支持数据挖掘分析非常重要。

1)甲骨文数据挖掘

Oracle数据挖掘，俗称ODM，是Oracle高级分析数据库的一个模块。这种数据挖掘工具允许数据分析师生成详细的见解并做出预测。它有助于预测客户行为、开发客户档案和识别交叉销售机会。

2)快速采矿机

Rapid Miner是最好的预测分析系统之一，它是用Java编程语言编写的。它为深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析提供了全面的环境。它提供了一系列产品来构建新的数据挖掘流程和预测设置分析。

3)橙色数据挖掘

它是机器学习和数据挖掘的完美软件套件。Orange的组件被称为“小部件”。这些小部件具有显著的功能，例如显示数据表并允许选择功能、数据读取、训练预测器和学习算法的比较、数据元素的可视化等。

4)韦卡

Weka有一个图形用户界面，可以轻松访问它的所有功能。它是用Java编程语言编写的。Weka是一个开源的机器学习软件，拥有大量的数据挖掘算法。它支持不同的数据挖掘任务，如预处理、分类、回归、聚类和可视化。

5)KNIME

它是KNIME.com公司开发的数据分析和报告的最佳集成平台。它以模块化数据管道的概念运行。KNIME由嵌入在一起的各种机器学习和数据挖掘组件组成。它是一个用于数据挖掘和机器学习的免费开源平台。

其直观的界面允许您创建从建模到生产的端到端数据科学工作流。的不同预建组件无需输入一行代码即可实现快速建模。有了KNIME，数据科学家可以为分析或商业智能创建应用程序和服务。例如，在金融行业，常见的案例包括信用评分、欺诈检测和信用风险评估。

6)西森塞

Sisense是为非技术用户设计的。它允许拖放工具和小部件。可以根据组织的目的选择不同的小部件，以饼图、折线图、条形图等形式生成报告。只需点击查看详细信息和全面数据，即可进一步分析报告。

Sisense具有出色的处理和处理小型/大型组织的数据的能力，它可以立即分析和可视化大型和不同的数据集。它是创建具有各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在一起，以构建一个公共存储库，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。

7)邓达斯

Dundas是另一个出色的仪表板、报告和数据分析工具。邓达斯的快速整合和洞察力非常可靠。它提供了无限的数据转换模式和吸引人的表格，图表和图表。Dundas BI以特定的方式将数据放入定义良好的结构中，方便用户处理。它构成了一种促进多维分析并关注关键业务问题的关系方法。

8)英特尔

Intetsoft是一款分析仪表盘和报表的工具，可以提供数据报表/视图的迭代开发，生成像素完美的报表。它允许快速灵活地转换来自不同来源的数据。

9)Qlik

Qlik是一个数据挖掘和可视化工具。它还提供了一个仪表板，并支持多种数据源和文件类型。它具有以下功能：拖放界面，可以创建灵活的交互式数据可视化，即时响应交互和变化，支持多种数据源和文件类型，允许所有设备的数据和内容轻松安全，并与集中式集线器共享相关分析。

10)猴子学习

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，您可以轻松地将MonkeyLearn与现有工具集成，以实时执行数据挖掘。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词和命名实体。MonkeyLearn的文本挖掘工具已用于在客户支持中自动实现票证标记和路由，自动检测社交媒体中的负面反馈，并提供精辟的见解以做出更好的决策。