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开源分布式文件存储 2018年一定要收藏的20款免费预测分析软件!

电脑杂谈  发布时间:2018-02-14 11:25:15  来源:网络整理

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摘要:本文推荐一些免费的预测分析软件,它们主要用于分析统计使用,机器学习和数据挖掘来寻找关于客户行为,市场趋势和原始数据集中其他领域的线索的相关性和模式。其中一些预测建模解决方案可通过许可,免费获得开源或社区版本;其中一些预测分析软件是商业版本的免费版或社区版,但提供的功能较少。开源分布式文件存储

【IT168 技术】本文推荐一些免费的预测分析软件,它们主要用于分析统计使用,机器学习和数据挖掘来寻找关于客户行为,市场趋势和原始数据集中其他领域的线索的相关性和模式。其中一些预测建模解决方案可通过许可,免费获得开源或社区版本;其中一些预测分析软件是商业版本的免费版或社区版,但提供的功能较少。

什么是预测分析软件?

预测分析是高级分析的一个分支,用于对未来未知事件进行预测。预测分析使用数据挖掘,统计,建模,机器学习和人工智能等多种技术来分析当前数据,以预测未来!那么下面将为大家简单介绍一下以下的20多款工具!

1.R Software Environment

R是用于统计计算和图形的免费软件,可运行在各种UNIX,Windows和Mac OS平台上。R提供了广泛的统计功能,如线性,非线性建模,经典统计测试,时间序列分析,分类,聚类和图形技术。它也是高度可扩展的,提供数据操作,计算和图形显示,数据处理,数组计算,数据分析工具,包括条件,循环和许多其他功能的编程语言。语言主要用于统计方法论的研究,R为它们提供了一个开源的途径,可以在R中产生精心设计的质量图,包括数学符号和公式。

2.Dataiku

Dataiku Data Studio(DSS)是一个软件平台,汇总了从原始数据到生产应用程序所需的所有步骤和大数据工具。DSS分析数据通过简单的界面操作,即可找到数据中的相关性和重要变量,并测试最佳拟合模型。DSS还可以将模型和预测值发布到各种其他目的地,例如ElasticSearch,FTP服务器和内部数据仓库。

3.Orange Data mining

Orange Data mining是一个开源的数据可视化和分析工具。数据挖掘是通过可视化编程或通过Python脚本完成的。开源分布式文件存储Orange会记住这些选择,提供最常用的组合,并智能地选择要使用的小部件之间的通信通道。可以利用情节,条形图,树状图,网络和热图来进行可视化。有机器学习的组件,可用于生物信息学和文本挖掘。该解决方案包含了用于数据分析的功能,并且在Orange中有超过100个小部件。

4.RapidMiner

RapidMiner可作为数据分析的独立应用程序使用,也可作为集成到专有产品中的数据挖掘引擎。RapidMiner提供数据挖掘和机器学习程序,包括数据加载和转换,数据预处理,可视化,建模,评估和部署。RapidMiner是用Java编程语言编写的。它采用的学习计划和归属来自于Weka的机器学习环境,统计建模方案来自R Project。可用于文本挖掘,多媒体挖掘,功能设计,数据流挖掘的集成方法的发展,以及分布式数据挖掘。

RapidMiner v6.0仍然是开源的。RapidMiner的最新版本现在仅作为试用版或商业许可证提供。

5.Anaconda

Anaconda是一个由Python支持的开放式数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能版本,包括超过100种用于数据科学的最受欢迎的Python,R和Scala软件包。还可以访问超过720个软件包,可以使用包含在Anaconda中的conda,包,从属关系等。

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6.KNIME


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