北大青鳥java培訓：八個最佳的數據中心開源挖掘工具？

數據挖掘，又稱為資料探勘、數據采礦。

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它是數據庫知識發現(英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD)中的一個步驟，是一個挖掘和分析大量數據并從中提取信息的過程。

其中一些應用包括市場細分-如識別客戶從特定品牌購買特定產品的特征，欺詐檢測-識別可能導致在線欺詐的交易模式等。

在本文中，貴陽電腦培訓整理了進行數據挖掘的8個最佳開源工具。

1、WekaWEKA作為一個公開的數據挖掘工作平臺，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法，包括對數據進行預處理，分類，回歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界面上的可視化。

2、RapidMinerRapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。

它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

3、OrangeOrange是一個基于組件的數據挖掘和機器學習軟件套裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽數據分析和可視化，基綁定了Python以進行腳本開發。

它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理，并提供了數據帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。

其由C++和Python開發，它的圖形庫是由跨平臺的Qt框架開發。

4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一個用戶友好，智能的，并有豐演的開源的數據集成，數據處理，數據分析和數據勘探平臺。

5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向對象科學數據分析框架。

Jython宏是用來展示一維和二維直方圖的數據。

該程序包括許多工具，可以用來和二維三維的科學圖形進行互動。

6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)開發的一個全新的開源項目，其主要目標是創建一些可伸縮的機器學習算法，供開發人員在Apache在許可下免費使用。

該項目已經發展到了它的最二個年頭，目前只有一個公共發行版。

Mahout包含許多實現，包括集群、分類、CP和進化程序。

此外，通過使用ApacheHadoop庫，Mahout可以有效地擴展到云中。

7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用來聚類和找離群點。

ELKI是類似于weka的數據挖掘平臺，用java編寫，有GUI圖形界面。

可以用來尋找離群點。

我是學Java的，想嘗試大數據和數據挖掘，該怎么規劃學習

兩個工作內容聯系不大，你是學習java的，我就主要介紹數據挖掘吧

數據挖掘是提取數據、建立模型分析數據、得出結果后與需求部門進行溝通的一個職業。

舉個例子：銀行的事業部有很多潛在的貸款申請者，事業部向數據挖掘人員提出需求，希望能夠分析哪些申請者是優質放貸對象？

數據挖掘人員首先要充分理解事業部的需求，其次要從數據庫提取相關數據，提取數據的工作有些時候是由DBA來完成，好了，現在你得到了歷史數據，你的任務就是通過歷史數據來建立模型，分析具備什么特征的申請者是有能力還貸、不拖欠的，然后用建立好的模型來預測我們剛剛得到的新的一批申請者。

再具體一點：例如，我們通過歷史數據發現，年齡大于35歲，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申請者是理想的放貸對象，那么我們用這個標準來限定新的申請者。

當然我舉的例子，為了淺顯易懂，是非常簡單的示意例子，實際情況要復雜得多，會涉及到個人的貸款歷史、信用評估、自然屬性、社會屬性、資產評估等情況——就是說，數據挖掘人員是要通過數據庫中的海量數據，整理出哪些是有用數據，再用這些有用的數據來分析其它部門的問題，幫助他們解決問題，或者為公司的發展提供數據依據

數據挖掘的上升方向是：數據挖掘——產品層——決策層

java是屬于開發，比如開發軟件、接口、應用程序等，如果一個公司需要開發數據挖掘軟件，那么則需要數據挖掘知識+java開發能力，只有在這種時候，才需要兩個都具備

但是一般自主開發數據挖掘軟件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市場有很多現成的軟件，沒必要開發。

如果你想從事數據挖掘，你必須具備：

數據挖掘模型、算法的數學知識以及一些數據分析軟件（SPSS、SAS、matlab、clementine）

一些數據庫相關的知識（oracle、mySQL）

了解市場、其它部門需求

當然這些都是一點一滴積累起來的，沒必要一蹴而就，特別是對市場、行業的了解以及對公司其它部門的需求的理解非常重要，這決定了你能否從基礎的分析人員上升到產品層、決策層，都是要在實際的工作中積累起來的

至于放棄java什么的，我覺得真的不是放棄，因為你具備了java的基礎，一定能派上用場，比如技術型產品經理（face book的扎克伯格和騰訊的馬化騰都是技術型產品經理），這種產品經理能夠清晰的把握產品的開發過程，還有市場知識。總結起來就是沒有什么東西會浪費掉，你學的所有的東西都將在工作中派上用場，只是你遇到的情況不夠多不夠復雜而已

誰有JAVA實現數據挖掘APRIORI算法的代碼？？急用！

要比較好的實現的話去WEKA源碼里面找，或者也有~

不過其實要把人家寫的讀懂也挺煩的，Apriori是很基本的，Java也有很多好用的集合類，加把勁一天就能寫個能用的出來~

數據挖掘要知道的編程基礎知識

SQL：數據庫的熟練使用是任何數據挖掘人員必不可少的技能。

C++ ：有很多的標準模板庫以及機器學習模型庫進行調用可以方便編程實現。

Python：對字符串處理有比較大的優勢，是解釋型語言，實現簡單，并且有很多開源的機器學習模型庫的支持，可處理大規模數據。

Matlab：擁有強大的矩陣運算，也是解釋型語言，有很多發展較成熟庫可以直接調用，支持數據結果的可視化表示，但是處理數據量有限。

R：近年興起的數據分析編程語言，數據可視化做的比較好，語法簡單，學習成本很低，很多非程序設計人員都可以數量掌握。

Java：使用范圍最廣的編程語言，有很多社區進行交流，進行編程實現具有靈活高效的特點，不足之處就是實現功能的代碼量較大(相對于其他數據挖掘編程語言)。

Scala: 一種具有面向對象風格、函數式風格、更高層的并發模型的編程語言。同時Scala是大數據處理平臺Spark的實現語言。

關于數據挖掘要知道的編程基礎知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關于數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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網站題目：java數據挖掘代碼 java實現挖礦
網頁地址：http://vcdvsql.cn/article48/ddijghp.html

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