ibm数据挖掘培训

① 常用的数据分析工具有哪些

1.QUEST

QUEST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。系统具有如下特点：

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。

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。

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。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。
2.MineSet

MineSet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。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种 萃诰蚰J健0 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取?br>
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。

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。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner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：

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。

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。

提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。

能与关系数据库平滑集成。

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。

② 如何在家搭建一个ibm modeler数据挖掘服务器

数据挖掘是一项复杂的工程，为了让整个项目便于控制和管理，我们必须内遵从一定的标准流程。而 CRISP-DM 模型容就是数据挖掘业界比较流行的一种模型。
CRISP-DM，即跨行业数据挖掘标准流程，这是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。作为一种方法，它包含工程中各个典型阶段的说明、每个阶段所包含的任务以及这些任务之间的关系的说明；作为一种流程模型，CRISP-DM 概述了数据挖掘的生命周期。图 1 展示了 CRISP-DM 中定义的数据挖掘生命周期中的六个阶段。
商业理解：了解进行数据挖掘的业务原因和数据挖掘的目标
数据理解：深入了解可用于挖掘的数据
数据准备：对待挖掘数据进行合并，汇总，排序，样本选取等操作
建立模型：根据前期准备的数据选取合适的模型
模型评估：使用在商业理解阶段设立的业务成功标准对模型进行评估
结果部署：使用挖掘后的结果提升业务的过程
下面，我们以某超市的市场推广活动为例，从商业理解开始，一起来学习如何利用 Modeler 的强大功能来进行数据理解。

③ SPSS 与其他数据挖掘软件相比有什么优势

1、界面操作，入门快，不需要代码知识
2、集全了常用的数据分析
3、与excel，数据库等能想通
弱势
图表展示很差

④ 数据挖掘问题：各位亲们，请问如何在IBM SPSS MODELER中导入CSV和txt文件如何实现海量数据合并

csv和excel是可以共同使用excel打开的，只是csv缺少格式而已，所以你保存为xls文件，专直接导入即可属
spss和R不同，不能直接导入txt文件
海量数据不建议使用spss，会运行很慢的
我替别人做这类的数据分析蛮多的