Common data挖掘-3/如下:1。r:用于統(tǒng)計分析和圖形的計算機(jī)語言和分析工具。為了保證性能，其核心計算模塊用C、C 和Fortran編寫。同時，為了使用方便，它提供了一種腳本語言，即R語言。R語言類似于貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的S語言。r支持一系列分析技術(shù)，包括統(tǒng)計測試、預(yù)測建模、數(shù)據(jù)可視化等。你可以在CRAN上找到很多開源的擴(kuò)展包。

2Tanagra: Data 挖掘使用圖形界面的軟件，采用類似于Windows Explorer中的樹形結(jié)構(gòu)組織分析組件。Tanagra缺乏高級的可視化能力，但它的強(qiáng)項是統(tǒng)計分析，提供了許多參數(shù)和非參數(shù)檢驗(yàn)方法。3.Weka:可能是最著名的開源機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘軟件。高級用戶可以通過Java編程和命令行調(diào)用他們的分析組件。同時，Weka還為普通用戶提供了一個圖形界面，名為WekaKnowledgeFlowEnvironment和WekaExplorer。

數(shù)據(jù)可視化就是以柱狀圖、餅狀圖等形式顯示數(shù)據(jù)。它將技術(shù)和藝術(shù)完美地結(jié)合在一起，通過圖形化的手段讓用戶更直觀、更快捷地了解和獲取信息。我認(rèn)為數(shù)據(jù)可視化平臺主要有以下優(yōu)點(diǎn):1。它很快。用圖表來匯總復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以保證對關(guān)系的理解比那些混亂的報表或者電子表格更快，讓數(shù)據(jù)更容易理解。2.多維顯示數(shù)據(jù)在可視化的分析下，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、排序、組合并顯示各個維度的值，從而可以看到表示對象或事件的數(shù)據(jù)的多個屬性或變量。

決策者可以很容易地解釋各種數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)可視化平臺不可靠。讓我們試試Smartbi。經(jīng)過多年的自主研發(fā)，Smartbi凝聚了大量的業(yè)務(wù)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了數(shù)據(jù)分析的功能需求和各行業(yè)的決策支持。滿足終端用戶在企業(yè)報表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、data 挖掘建模、AI 智能分析等方面的需求。

Da 數(shù)據(jù)分析具有前瞻性，這使得很多公司和企業(yè)開始使用Da 數(shù)據(jù)分析來幫助公司決策，而Da 數(shù)據(jù)分析是為了分析海量數(shù)據(jù)，所以我們不得不用一些工具來分析。一般來說，數(shù)據(jù)分析在工作中有很多層，分別是數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)報表層、數(shù)據(jù)分析層和數(shù)據(jù)表示層。不同級別有不同的工具工作。下面小編給大家介紹一下Da 數(shù)據(jù)分析 工具。

在分析數(shù)據(jù)時，我們首先需要存儲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的存儲是一件非常重要的事情，如果我們很好的了解和操作數(shù)據(jù)庫技術(shù)，我們可以提高數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)存儲的工具主要是下面的工具，1.MySQL數(shù)據(jù)庫，部門或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用必備。這時，掌握數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力就至關(guān)重要了，2，最新版本的SQLServer，針對中小企業(yè)，一些大型企業(yè)也可以使用SQLServer數(shù)據(jù)庫。其實(shí)這次除了數(shù)據(jù)存儲，還包括數(shù)據(jù)報表和數(shù)據(jù)分析，甚至數(shù)據(jù)挖掘-3/都包括在內(nèi)。