02 數據挖掘技術在社交媒體中的應用(數據挖掘的應用領域有哪些)

涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

功能和特點

免費提供數據挖掘技術和庫；100%用Java代碼(可運行在操作系統)；數據挖掘過程簡單，強大和直觀；內部XML保證了標準化的格式來表示交換數據挖掘過程；可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程；多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據；圖形用戶界面的互動原型；命令行(批處理模式)自動大規模應用；Java API(應用編程接口)；簡單的插件和推廣機制；強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模；400多個數據挖掘運營商支持；耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。

RapidMiner的局限性；RapidMiner 在行數方面存在大小限制；對于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件資源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺不同于傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業級BI產品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如J買粉絲、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

Pentaho BI 平臺，Pentaho Open BI 套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平臺上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平臺包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平臺中來。 Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。

Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平臺、Pentaho示例數據庫、可獨立運行的Pentaho平臺、Pentaho解決方案示例和一個預先配制好的 Pentaho網絡服務器。其中Pentaho平臺是Pentaho平臺最主要的部分，囊括了Pentaho平臺源代碼的主體;Pentaho數據庫為 Pentaho平臺的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對于Pentaho平臺來說它不是必須的，通過配置是可以用其它數據庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平臺是Pentaho平臺的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平臺在沒有應用服務器支持的情況下獨立運行;

Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平臺開發相關的商業智能解決方案。

Pentaho BI 平臺構建于服務器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 服務器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標準的，可使用其他產品替換之。

七、Druid

Druid是實時數據分析存儲系統，Java語言中最好的數據庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。

八、Ambari

大數據平臺搭建、監控利器;類似的還有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。

Ambari處理集群Hadoop服務的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。

3、監視Hadoop集群

Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀表板。

九、Spark

大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景：復雜的批量數據處理(batch data processing);基于歷史數據的交互式查詢;基于實時數據流的數據處理，Ceph:Linux分布式文件系統。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public - 大數據分析工具

這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，并交叉核對您的見解。

2、Tableau Public的使用

您可以免費將交互式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有數據都是公開的，并且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 數據分析工具

以前稱為GoogleRefine的數據清理軟件。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系數據庫表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用于將地址地理編碼到地理坐標。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不適用于大型數據集;精煉對大數據不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 數據分析工具

KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用于集成各種組件，用于數據挖掘和機器學習。

2、KNIME的用途

不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

數據可視化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

對于數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一，大數據分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起；您可以合并兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是關系和網絡的可視化和分析軟件。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網絡分析和可視化軟件。NodeXL是用于數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網絡指標。此外，訪問社交媒體網絡數據導入程序和自動化。

2、NodeXL的用途

這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：

數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟件可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek .買粉絲，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。

3、NodeXL的局限性

您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應并解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。并有助于創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?

十六、Google搜索運營商

1、什么是Google搜索運營商

它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。

2、Google搜索運算符的使用

更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加載項是Microsoft Office Excel加載項程序。此外，它在您安裝Microsoft Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助于快速解決問題。

2、求解器的使用

Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它采用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化算法和遺傳算法，以找到解決方案。

3、求解器的局限性

不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

這是一個協作數據科學軟件平臺。此外，它還有助于團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 數據分析工具提供交互式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用SQL等語言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可視化功能;UI障礙：重新加載代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成

以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：

1、前端展現

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