ibm數據挖掘培訓

① 常用的數據分析工具有哪些

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發的一個多任務數據挖掘系統，目的是為新一代決策支持系統的應用開發提供高效的數據開采基本構件。系統具有如下特點：

提供了專門在大型資料庫上進行各種開採的功能：關聯規則發現、序列模式發現、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。

各種開采演算法具有近似線性（O(n)）計算復雜度，可適用於任意大小的資料庫。

演算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。

為各種發現功能設計了相應的並行演算法。
2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯合開發的多任務數據挖掘系統。MineSet集成多種數據挖掘演算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發掘、理解大量數據背後的知識。MineSet有如下特點：

MineSet以先進的可視化顯示方法聞名於世。

提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J健⒐亓 嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br>
支持多種關系資料庫。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數據，也可以通過SQL命令執行查詢。

多種數據轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數據項，統計、集合、分組數據，轉換數據類型，構造表達式由已有數據項生成新的數據項，對數據采樣等。

操作簡單、支持國際字元、可以直接發布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大學開發的一個多任務數據挖掘系統，它的前身是DBLearn。該系統設計的目的是把關系資料庫和數據開採集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發現各種知識。DBMiner系統具有如下特色：

能完成多種知識的發現：泛化規則、特性規則、關聯規則、分類規則、演化知識、偏離知識等。

綜合了多種數據開采技術：面向屬性的歸納、統計分析、逐級深化發現多級規則、元規則引導發現等方法。

提出了一種互動式的類SQL語言——數據開采查詢語言DMQL。

能與關系資料庫平滑集成。

實現了基於客戶/伺服器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統。

② 如何在家搭建一個ibm modeler數據挖掘伺服器

數據挖掘是一項復雜的工程，為了讓整個項目便於控制和管理，我們必須內遵從一定的標准流程。而 CRISP-DM 模型容就是數據挖掘業界比較流行的一種模型。
CRISP-DM，即跨行業數據挖掘標准流程，這是一種業界認可的用於指導數據挖掘工作的方法。作為一種方法，它包含工程中各個典型階段的說明、每個階段所包含的任務以及這些任務之間的關系的說明；作為一種流程模型，CRISP-DM 概述了數據挖掘的生命周期。圖 1 展示了 CRISP-DM 中定義的數據挖掘生命周期中的六個階段。
商業理解：了解進行數據挖掘的業務原因和數據挖掘的目標
數據理解：深入了解可用於挖掘的數據
數據准備：對待挖掘數據進行合並，匯總，排序，樣本選取等操作
建立模型：根據前期准備的數據選取合適的模型
模型評估：使用在商業理解階段設立的業務成功標准對模型進行評估
結果部署：使用挖掘後的結果提升業務的過程
下面，我們以某超市的市場推廣活動為例，從商業理解開始，一起來學習如何利用 Modeler 的強大功能來進行數據理解。

③ SPSS 與其他數據挖掘軟體相比有什麼優勢

1、界面操作，入門快，不需要代碼知識
2、集全了常用的數據分析
3、與excel，資料庫等能想通
弱勢
圖表展示很差

④ 數據挖掘問題：各位親們，請問如何在IBM SPSS MODELER中導入CSV和txt文件如何實現海量數據合並

csv和excel是可以共同使用excel打開的，只是csv缺少格式而已，所以你保存為xls文件，專直接導入即可屬
spss和R不同，不能直接導入txt文件
海量數據不建議使用spss，會運行很慢的
我替別人做這類的數據分析蠻多的