最新版：【大数据工具】2018年最值得推荐的6款大数据采集工具

　　[大数据工具] 2018年最受推荐的6种大数据采集工具

　　数据绝对是无价的. 但是分析数据并不容易，因为结果越准确，成本就越高. 鉴于数据的快速增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终将其转变为实用的见识.

　　数据挖掘是指在巨大数据集中发现模式并将其转换为有效信息的过程. 这项技术使用特定的算法，统计分析，人工智能和数据库系统从庞大的数据集中提取信息，并将其转换为易于理解的形式. 本文介绍了在大数据行业中广泛使用的10种综合数据挖掘工具.

　　1. 快速矿工

　　Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备，机器学习，深度学习，文本挖掘和预测分析提供了集成的环境. 它是领先的数据挖掘开源系统之一. 该程序完全用Java编程语言编写. 该程序为用户提供了一个选项，可以试用大量可以任意嵌套的运算符. 这些运算符在XML文件中有详细说明，可以通过Rapid Miner的图形用户界面进行构造.

　　2. Oracle数据挖掘

　　它是Oracle Advanced Analysis数据库的代表. 市场领先的公司使用它来最大化数据的潜力并做出准确的预测. 该系统与强大的数据算法配合使用，以锁定最佳客户. 此外，它可以识别异常情况和交叉销售机会，使用户可以根据需要应用不同的预测模型. 此外，它以所需的方式自定义客户肖像.

　　3. IBM SPSS Modeler

　　对于大型项目，IBM SPSS Modeler最适合. 在此建模器中，文本分析及其最高级的可视界面非常有价值. 它有助于生成数据挖掘算法，并且基本上不需要编程. 它可广泛用于异常检测，贝叶斯网络，CARMA，Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络.

　　4. 尼姆

　　Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台. 您可以快速部署，扩展并熟悉其中的数据. 在商业智能领域，KNIME声称是一个可以为经验不足的用户提供预测智能的平台. 此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据的潜力. 此外，它包括数千个模块和现成的示例以及大量集成的工具和算法.

　　5. Python

　　Python是一种免费的开源语言，由于易于使用，因此经常与R并驾齐驱. 与R不同，Python通常易于学习和使用. 许多用户发现他们可以在几分钟内开始构建数据并执行极其复杂的亲和力分析. 只要您熟悉变量，数据类型，函数，条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就非常简单.

　　6. 优采云 采集器

　　优采云 采集器由合肥乐威信息技术*敏*感*词*开发. 它是一款专业的网络数据采集 /信息挖掘处理软件. 通过灵活的配置，可以轻松，快速地从网页上获取它，可以编辑和过滤结构化的文本，图片，文件和其他资源信息，然后发布到网站后台，各种文件或其他数据库系统.