常用的数据挖掘工具有哪些

市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。常用的数据挖掘工具有很多，例如：

1、思迈特软件Smartbi的大数据挖掘平台：通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式 *** 作和可视化配置体验。

2、Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样——探索——转换——建模——评估”的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的“端到端”知识发现。

3、SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准——CRISP-DM。

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在学数据分析之前，我们首先要明确知识架构。一般来说，数据分析师需要的技能就是这些：需要掌握SQL数据库的基本 *** 作，同时掌握基本的数据管理。会用Excel和SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，Python或者R；有获取外部数据的能力加分，比如爬虫；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法（数据分析算法包括回归分析、决策树、分类、聚类方法等）。这些技能掌握了，就能够入门数据分析师了。

数据挖掘需要的技能：1.需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2.需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解数据库原理，能够熟练 *** 作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理 *** 作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

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