数据挖掘工具和技术|数据挖掘公司

这一页封面数据挖掘工具和技术。它提到了数据挖掘公司使数据挖掘工具。它还提到了各种数据挖掘技术、算法和方法。

作品简介:
正如我们所知的数据挖掘教程,数据挖掘是指从大量的数据提取相关数据可以在数据库、数据仓库、WWW和其他存储库。

数据挖掘的工具和技术将帮助为各种应用程序或用例。数据挖掘是知识发现(KDD)(在数据库中知识发现)的关键部分。整个KDD过程或子过程分为以下步骤。
•数据选择•数据清理•数据转换•模式(即搜索。数据挖掘,发现表示,找到解释,发现评价)。

如下列出的数据挖掘技术。
•链接分析:关联规则,序列模式、时间序列
•预测模型:树感应、神经网络回归
•数据库分割:k - means聚类
•偏差检测:可视化,统计数据

还有其他技术数据挖掘包括机器学习、数据库系统、粗糙集、神经网络等。

下面的表1中提到的数据挖掘工具和描述。工具分为两组。第一组包括Aureka和STN AnaVist,用户不需要任何学习。这第一批工具易于使用,并提供基本的分析以最少的努力。

第二组包含OmniViz和TDA vantagePoint。这些工具可以用于任何类型的数据。学习是需要使用这些工具。这两个工具都有默认值,并提供过滤器/向导来导入数据。

数据挖掘工具	描述
Aureka	汤森路透(Thomson Reuters)发达,工具使用数据从MicroPatent检索数据库。
STN Anavist	由美国化学学会,工具使用数据从四个STN专利检索数据库。
OmniViz	由BioWisdom开发,旨在分析生物数据的工具。它也可以用于其他技术。它提供了许多不同的可视化技术。它是灵活、高效、互动的本质上。它是伟大的工具,用户知识的数据挖掘方法和算法。任何格式的数据可以用OmniViz数据挖掘工具。相关的过滤数据可以出口到microsoft excel。
汤姆森数据分析仪(VantagePoint)	汤森路透(Thomson Reuters)开发的。它使用VantagePoint软件进行分析。VantagePoint是开发的搜索技术。它也分析数据的格式。它提供了三种类型的预定义的报告。这些报告包括:公司报告,公司比较报告和技术报告。

为数据挖掘提供了非常有价值的信息从大型数据集,它是使用在许多技术和领域。它包括财务数据分析、零售行业、电信行业、bio-logical数据分析、其他科学应用等。有数据挖掘工具开发专门为了解决这些生动的市场需求。下面的表2中提到的一些公司。

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