1樓：美林資料
前段時間國際權威市場分析機構idc釋出了《中國人工智慧軟體及應用(2019下半年)跟蹤》報告。在報告中，美林資料以11%的市場份額位居中國機器學習開發平臺市場榜眼，持續領跑機器學習平臺市場。在此之前，2023年idc釋出的《idc marketscape™：
中國機器學習開發平臺市場評估》中，美林資料就和bat、微軟、aws等知名一線廠商共同躋身領導者象限，成為中國機器學習開發平臺市場中的領導企業之一。
以上都是對美林資料tempo人工智慧平臺（簡稱：tempoai）在機器學習開發平臺領域領先地位的認可，更說明美林資料在堅持自主創新、深耕行業應用道路上的持續努力，得到了業界的廣泛認可，並取得了優異成績。
tempo人工智慧平臺（tempoai）為企業的各層級角色提供了自助式、一體化、智慧化的分析模型構建能力。滿足使用者資料分析過程中從資料接入、資料處理、分析建模、模型評估、部署應用到管理監控等全流程的功能訴求；以圖形化、拖拽式的建模體驗，讓使用者無需編寫**，即可實現對資料的全方位深度分析和模型構建。實現資料的關聯分析、未來趨勢**等多種分析，幫助使用者發現資料中隱藏的關係及規律，精準**「未來將發生什麼」。
產品特點：
1 極簡的建模過程
tempoai通過為使用者提供一個機器學習演算法平臺，支援使用者在平臺中構建複雜的分析流程，滿足使用者從大量資料（包括中文文字）中挖掘隱含的、先前未知的、對決策者有潛在價值的關係、模式和趨勢的業務訴求，從而幫助使用者實現科學決策，促進業務升級。整個分析流程設計基於拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式引數配置，使用者可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內建資料處理、資料融合、特徵工程、擴充套件程式設計等功能，讓使用者能夠靈活運用多種處理手段對資料進行預處理，提升建模資料質量，同時豐富的演算法庫為使用者建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的演算法和引數配置，結合「迴圈行」功能實現批量建模，幫助使用者高效建模，快速挖掘資料隱藏價值。
2 豐富的分析演算法
tempoai整合了大量的機器學習演算法，支援聚類、分類、迴歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾、統計分析等多種型別演算法，滿足絕大多數的業務分析場景；支援分散式演算法，可對海量資料進行快速挖掘分析；同時內建了美林公司獨創演算法，如視覺聚類、l1/2稀疏迭代迴歸/分類、稀疏時間序列、資訊抽取等；支援自然語言處理演算法，實現對海量文字資料的處理與分析；支援深度學習演算法及框架，為使用者分析高維海量資料提供更加強大的演算法引擎；支援多種整合學習演算法，幫助使用者提升演算法模型的準確度和泛化能力。
3 智慧化的演算法選擇
tempoai內建自動擇參、自動分類、自動迴歸、自動聚類、自動時間序列等多種自動學習功能，幫助使用者自動選擇最優演算法和引數，一方面降低了使用者對演算法和引數選擇的經驗成本，另一方面極大的節省使用者的建模時間成本。
4 全面的分析洞察
為了幫助使用者更好、更全面的觀察分析流程各個環節的執**況， tempoai提供了全面的洞察功能，通過豐富詳實的洞察內容，幫助使用者全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為使用者開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現資料中隱含的業務價值。
5 企業級的成果管理與應用能力
6 完善的斷點快取機制
tempoai提供節點的斷點快取機制，包括開啟快取、關閉快取、清除快取、從快取處執行、執行到當前節點、從下一個節點開始執行等功能，為使用者在設計端除錯建模流程提供了高效便捷的手段，顯著提升使用者的建模效率。
7 靈活的流程版本及模型版本管理機制
為了方便使用者更好的對多次訓練產生的挖掘流程和模型進行管理，平臺提供了流程版本及模型版本管理功能，支援使用者對流程的版本及模型的版本進行記錄和回溯，滿足使用者對流程及模型的管理訴求，提升使用者建模體驗。
8 跨平臺模型遷移及融合能力
tempoai平臺支援pmml檔案的匯入和匯出功能，可以實現跨平臺模型之間的遷移和融合，利於使用者進行歷史模型的遷移，實現使用者在不同平臺的模型成果快速共享，提升成果的複用性。
9 豐富的行業應用案例
tempoai支援應用模板功能，針對不同行業的痛點內建了豐富的分析案例，「案例庫」一方面為使用者學習平臺操作和挖掘分析過程提供指導，另一方面可以為使用者提供直接或間接的行業分析解決方案。
10 流資料處理功能
tempoai提供流資料處理功能，包括kafka輸入（流）、kafka輸出（流）、sql編輯（流）、資料連線（流）、資料水印（流），滿足使用者對實時流資料進行處理的需求。
11 一鍵式建模能力
2樓：匿名使用者
主流現在還是寫指令碼，現在python比r更流行，常用的工具還是spss modeler，這是各大高校多年教育的結果，高校的建模基本用的都是spss，統計分析用spss statistics，建模就用clementine，現在叫spss modeler
億信華辰豌豆dm視覺化資料探勘平臺深入洞察企業資料規律，充分挖掘資料潛在價值，多維度深度分析更精準。
3樓：
excel matlab origin 等等
當前流行的圖形視覺化和資料分析軟體有matlab，mathmatica和maple等。這些軟體功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機程式設計知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函式和命令。而使用origin就像使用excel和word那樣簡單，只需點選滑鼠，選擇選單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。
但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用excel，然後載入巨集，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支援
常用的資料探勘工具有哪些
4樓：匿名使用者
來推薦一個最新的敏捷bi工具，叫datafocus。它採用自然語言分析處理，運用搜尋問答式的互動方式，更貼合使用者使用習慣，並在使用中運用ai智慧去輔助使用者對資料進行探索。輕量建模、資料直連、靈活互動，價效比更高、上線更快、使用更方便、價值更大。
基於大資料前提的資料處理技術，列儲存、記憶體計算等支援對tb級的資料實現秒級響應，能互動式分析，上鑽下鑽挖掘資料。以無it背景業務人員為目標使用者，當然資料分析師也一樣能用，而且可以更關注於問題本身，略去以前繁重的程式設計過程。不需要it人員進行事先建模，可在分析過程中靈活調整以及自動建模，提升分析的效率從而提升企業決策的洞察力和及時性。
他們的官網可以申請試用，有興趣可以去試試。
5樓：天下無敵一個
rapidminer、r、weka、knime、ggobi、orange，都是優秀的挖掘工具，可以依據自己的需要選擇。
6樓：叔本凌
常用的spass sas，國內的有ethink資料探勘
請問常用資料探勘工具有哪些？
7樓：匿名使用者
你所謂的常用是什麼意思？市場份額？個人還是公司常用？
新版本的spss確實可以挖掘了。也是ibm的了。。。。
clementine是ibm的
sap還有基於各個資料庫的，ibm 的db2有iminer，teradata有twm。。。。
開源的有weka，r，orange。。。
雲的有mahout（現在在研究，沒有頭緒。。。）
8樓：匿名使用者
有ibm的spss，ms的clementine，sap等等。
雲平臺的有基於hadoop的mahout等。
9樓：美林資料
資料探勘工具可以試下tempo人工智慧平臺——tempoai，新一代人工智慧資料分析產品，平臺內嵌百餘種經典演算法、多種機器學習、深度學習演算法以及多種世界領先的獨創演算法。二十多項獨有的專利發明，分散式高效能運算，全面豐富的行業應用模板，為使用者提供「專業、智慧、敏捷」的分析體驗，降低ai應用門檻，幫助企業使用者快速構建ai能力，落地智慧應用實踐。
典型的應用案例介紹
1、基於使用者行為資料分析的「異常使用者」識別
通過對使用者的歷史行為資料分析，採用聚類分析、分類**等分析方法識別異常行為，標記異常樣本，從而為相應業務決策提供科學依據。
應用場景：
電力行業的「反竊電分析」
教育行業的「貧困生識別」
民生政務的「精準扶貧」
運營商的「客戶流失預警」
金融行業的「反洗錢、反欺詐」
公安行業的「敏感人群異常行為識別」
2、基於裝置執行資料分析的「裝置健康管理」
通過分析裝置執行資料及故障記錄資料，對裝置故障進行提前**預警，或對機器壽命/狀態進行評估，並以此為依據進行檢修維護或指導生產引數調整，從而降低維護成本，提高裝置執行效率。
應用場景：
新能源行業的「電池健康狀態評估「
製造行業的「**性裝置檢修維護」
電力行業的「配變裝置重過載**」
航空行業的「發動機壽命**」
精密加工行業的「刀具狀態評估」
3、基於生產過程資料分析的「產品工藝與質量優化」
基於物聯網採集的生產過程資料，經過機器學習探索業務規律，對相應的生產引數控制提供優化依據，提升產品質量，提高生產效率。
應用場景：
汽車行業的「衝壓件開裂風險**」
鋼鐵行業的「鋼鐵生產質量工藝引數優化」
製造行業的「產品裝配合格率提升」
航空行業的「發動機氣動效能優化」
4、基於使用者交易資料的「精準營銷」
基於使用者基本資訊與交易資料分析，進行客群細分、目標使用者識別、定製化產品服務，指導銷售策略制定，實現精準營銷，促進營銷利潤最大化。
應用場景：
金融行業的「理財產品精準推薦「
零售行業的」「產品組合銷售及產品貨架規劃」
運營商的「客戶細分實現精細化營銷」
電商行業的「產品關聯推薦」
5、基於運營資料的「運營效率提升」
針對運營類資料，基於迴歸**演算法、文字分類、觀點情感分析、綜合評價等方法，對相應的指標進行**、分析原因、綜合評價，為企業運營提供相應的參考，從而提升執行效率。
應用場景：
製造行業的「產品訂單量**」
零售行業的「店鋪銷量影響因素分析」
客服行業的「投訴熱點分析和工單投訴傾向性分析」
金融行業的「客戶信用等級評分」
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