发表数据挖掘论文常用软件

常用的数据挖掘工具如下：1.R:用 于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语 言，即R语言。R语言和贝尔实验室开发的S语言类似。R支持一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。在CRAN上可以找到众多开源的扩展包。R软件的首选界面是命令行界面，通过编写脚本来调用分析功能。2Tanagra:使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。3.Weka:可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。想要了解更多有关数据挖掘工具的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，综合使用统计分析方法、统计模型、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。

数据库：oracle ,mysql，kylin等常用的数据库管理工具：pl sql（oracle），navicat（mysql）数据挖掘建模工具：SPSS modeler（spss clementine） ，smartmining 是无需编程的工具R，python需要编程，但是有很好的开源代码可以直接使用tableaus可以用来数据探索或者前期的数据分析，费用较高

来推荐一个最新的敏捷BI工具，叫DataFocus。它采用自然语言分析处理，运用搜索问答式的交互方式，更贴合用户使用习惯，并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。轻量建模、数据直连、灵活交互，性价比更高、上线更快、使用更方便、价值更大。基于大数据前提的数据处理技术，列存储、内存计算等支持对TB级的数据实现秒级响应，能交互式分析，上钻下钻挖掘数据。以无IT背景业务人员为目标用户，当然数据分析师也一样能用，而且可以更关注于问题本身，略去以前繁重的编程过程。不需要IT人员进行事先建模，可在分析过程中灵活调整以及自动建模，提升分析的效率从而提升企业决策的洞察力和及时性。他们的官网可以申请试用，有兴趣可以去试试。