常见的数据挖掘软件介绍

随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图像、音频、视频等多种类型的复杂数据。数据库在给我们提供丰富信息的同时也使得有效信息难以提炼。

    数据库技术从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图像、音频、视频等多种类型的复杂数据。数据库在给我们提供丰富信息的同时也使得有效信息难以提炼。迫切需要对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。

什么是数据挖掘

    数据挖掘是指基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘技术能对企业的数据高度自动化地分析，从而作出归纳性的推理，挖掘出潜在的模式，目的是帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

如何进行数据挖掘

（1） 信息收集：根据数据分析对象确定所需要的特征信息，选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入合适的数据存储和管理的数据仓库。
（2） 数据集成：把不同来源、特点性质、格式的数据在物理逻辑上集中，从而打破企业孤岛，为企业提供全面的数据共享。
（3） 数据规范：统一制定数据标准与规范，提高数据质量的同时，得到接近于保持原数据的完整性，并且数据标准化后执行数据挖掘，会更高效的得到更准确的结果。
（4） 数据清理：数据库中存在大量低质量数据，即信息重复的数据、信息缺失的数据、格式不统一的数据、空数据、无用数据以及错误数据等，需要将对这些数据进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。
（5） 数据变换：通过数据概化，概念分层、平滑聚集，离散化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、决策树、事例推理、模糊集、规则推理、甚至遗传算法、神经网络、人工智能、机器学习、深度学习的方法处理信息，得出有用的分析信息。
（7） 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。
（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析结果以可视化的方式呈现给用户，建立知识图谱，数据共享，供其他应用程序使用。

    豌豆DM是亿信华辰精心打造的一款零门槛、全程可视化的数据挖掘平台。

1）豌豆DM提供全程可视化的建模过程，从训练数据集选择、分析指标字段设置、挖掘算法、参数配置、模型训练、模型评估、对比到模型发布都可以通过零编程、可视化的配置操作，简单、便捷的完成；

2）内置丰富的数据预处理组件，帮助用户快速直观的配置预处理流程；

3）挖掘算法是数据挖掘产品的核心和灵魂，豌豆DM提供了涵盖分类、回归、聚类、关联规则以及时间序列等五大类、十余个小类的核心数据挖掘算法，同时支持扩展数据挖掘算法，让用户能够快速找到与业务更为贴合的数据挖掘模型；

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5）豌豆DM可对多个训练模型进行一键比较，系统智能推荐最佳模型，并可基于分类正确率、均方根误差、Kappa统计量、提升率、ROC面积等专业的模型评估指标，提供综合模型比较报告，极大的降低数据挖掘项目实施难度。