数据挖掘主要工具软件简介

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1、数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。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。通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST

2、系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统、SASEnterpriseMiner、IBMIntelligentMiner、OracleDarwin、SPSSClementine、UnicaPRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括CognosSc

3、enario和BusinessObjects等。面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有

4、如下特点：(1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。　　(2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。　　(3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。　　(4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。M

5、ineSet2.6有如下特点：（1）MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet2.6中使用了6种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果,以便更好地理解。MineSet2.6中的可视化工具有SplatVisualize、ScatterVisualize、MapVisualize、TreeVisualize、RecordViewer、StatisticsVisualize、ClusterVisualizer，其中RecordViewer是

6、二维表，StatisticsVisualize是二维统计图，其余都是三维图形，用户可以任意放大、旋转、移动图形，从不同的角度观看。　　（2）提供多种数据挖掘模式。包括分类器、回归模式、关联规则、聚类归、判断列重要度。　　（3）支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。　　（4）多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。　　（5）操作简单。　　

7、（6）支持国际字符。　　（7）可以直接发布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：（1）能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。　　（2）综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。　　（3）提出了一种交互式的类SQL语言——

8、数据开采查询语言DMQL。　　（4）能与关系数据库平滑集成。　　（5）实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。4、IBMIntelligentMinerIBM公司以它在美国及世界各地的研究实验室发展数年的资