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TipDM作为开源数据挖掘工具,提供TipDM建模平台。

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简介:
TipDM建模平台是由广东泰迪智能科技股份有限公司精心研发并公开提供的强大数据挖掘工具。该平台集成了数据丰富的预处理模块、全面的数据分析功能以及高效的数据挖掘组件,旨在助力众多中小企业迅速搭建起完善的数据挖掘项目,并显著提升其整体数据处理能力。此外,我们致力于积极发展大数据挖掘社区,努力搭建校企合作的桥梁,以便为企业精准地推荐具备专业技能的大数据挖掘人才,同时也在产业发展的需求基础上,推动高校开展相关的人才培养工作。该平台以Python为基础,构建了便捷直观的拖放式图形化界面,无需任何编程知识即可轻松构建复杂的数据挖掘工作流程。它还支持连接多种数据源,例如CSV文件和关系型数据库,并且能够实时预览每个挖掘流程节点的结果。TipDM建模平台提供了5大类共40种算法组件,涵盖了数据预处理、分类、聚类等多种关键的数据挖掘算法。用户可以灵活地新增或编辑这些算法组件,从而实现高度自定义化的建模需求。为了方便用户快速上手和学习,平台还提供了大量公开可用的数据挖掘示例工程,只需一键创建即可立即运行。

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客服
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  • TipDM利器,TipDM
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    TipDM是一款开源的数据挖掘与分析工具,提供强大的建模功能,助力用户轻松实现高效的数据处理和深度洞察。 TipDM建模平台是由广东泰迪智能科技股份有限公司研发并开源的数据挖掘工具。该平台提供了丰富的数据预处理、数据分析与数据挖掘组件,旨在帮助中小企业快速建立数据挖掘工程,并提升其在数据处理方面的效能。 同时,我们也在积极促进大数据挖掘社区的发展,搭建校企合作的桥梁,为企业精准推送优质的大数据人才;并且基于产业需求推动高校的人才培养工作。TipDM建模平台基于Python开发,在提供直观、易用的数据挖掘模型构建界面的同时不需要编程知识。它支持多种类型的数据源,包括CSV文件和关系型数据库,并且可以让用户在线预览每个节点的结果。 此外,该平台还提供了40种算法组件,覆盖数据预处理、分类以及聚类等不同领域;用户可以自由添加或编辑这些算法组件以满足个性化需求。最后,TipDM建模平台内置了大量可供参考的数据挖掘示例工程,并支持一键创建和运行功能。
  • 步骤
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    数据挖掘建模步骤简介:数据预处理、特征选择与提取、模型训练和评估、结果解释。通过这些步骤发现大数据中的模式和知识。 模式发现的数据挖掘方法——因子分析示例
  • Python分析及实战___
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘,并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章,并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里,作者详细介绍了数据挖掘的基本原理;而在实战篇,则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论,建议读者充分利用随书提供的建模数据,并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
  • 放药物警戒取、与分析——OpenVigil(
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    简介:OpenVigil是一款开源软件,用于从公开药物警戒数据库中提取和分析药品不良事件报告数据,帮助研究人员及医疗专业人员进行深入的数据挖掘。 OpenVigil 提供了一个 Web 界面来分析药物警戒性数据,包括治疗(即药物)的自发或系统收集以及观察到的不良事件(“药物副作用”)。该工具支持 FDA 不良事件报告系统 (AERS) 和其他国家的数据源,例如加拿大和德国。基于 Web 的 OpenVigil 分析工具提供了多种分析模式:提取、过滤、数据挖掘及通过不成比例测量进行分析(如比例报告比率或报告优势比),并可导出到电子表格程序(比如 Microsoft Excel)或统计软件(比如 R)。OpenVigil 1 对原始数据进行操作,而 OpenVigil 2 则对清理后的数据使用 drugbank.ca 和 drugs@FDA 的信息。此外,还有专门用于 FDA 官方在线 API 的 OpenVigil FDA 工具。OpenVigil 2 支持通过 ATC 编码或特定化学成分进行查询,并且该项目还包括一个不成比例计算器和一个使用 RxNorm 来映射药物名称的工具。
  • ——DBMiner
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    DBMiner是一款专为数据科学家和研究人员设计的高效数据库挖掘软件。它提供强大的数据分析功能,帮助用户快速从复杂的数据中提取有价值的信息。 很好的数据挖掘工具This版本的DBMiner只能在WinNT 4.0或以上且安装了Service Pack 4.0或以上的系统上运行。 安装DBMiner前,请先安装以下软件包: 1. Excel 2000 2. MS OLAP Service客户端 如遇任何问题,可联系DBMiner Technology Inc. 电话:(604) 291-5371 传真:(604) 291-3045
  • PhraseAnalysis: 仓库与业 —— 频繁
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    本项目为《数据仓库与数据挖掘》课程的大作业,旨在通过实现频繁模式挖掘算法来分析交易数据中的关联规则和高频项集。 Phrase Analysis:数据仓库与数据挖掘大作业 2018年春选用Apriori算法从多角度、多篮子粒度进行挖掘,并在多个数据集实现了多个应用。运行指令如下: 对于Gutenberg数据集,使用命令 `python Associations.py`; 对于DBLP数据集,使用命令 `python task1_active.py`; 任务一的执行命令为 `python task2_group.py`; 任务三的执行命令为 `python task3_topic.py`。
  • DataSphere-Service:
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    DataSphere-Service是一款全面开源的数据管理与分析工具,提供一站式数据服务体验。它简化了大数据应用开发流程,并支持多种计算引擎和存储系统,便于企业高效处理海量数据。 DataSphere服务层是一个综合性的数据即服务平台,由Huahuidata Inc.贡献并开源。它能够在任何数据源上提供统一的SQL接口、Restful API以及数据虚拟化功能。有关许可和其他文档资料,请参考相关文件。
  • 技术
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    简介:数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术,利用统计、机器学习等方法进行数据分析,帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题,是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识,旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性,并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展,在大数据时代背景下,数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息,但如果未经处理,则仅仅是无意义的数据集合。因此,数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下,数据挖掘的过程包括五个主要步骤:业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标,并了解要解决的问题;其次,在数据理解阶段通过探索性数据分析(EDA)来认识数据的特征与质量;在关键的数据准备阶段,则需进行诸如清洗、集成及转换等操作,以确保用于模型训练的数据具有高质量;接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型,并构建相应的数据模型。最后,在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括: 1. 分类:通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类:这是一种无监督学习的方法,旨在发现数据的自然分组结构,如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习:寻找项集之间的频繁模式,例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析:预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模:用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛,涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段,企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外,在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之,作为现代信息技术不可或缺的一部分,数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。
  • 基于Shiny框架的R语言原型构
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    本研究旨在开发一个基于Shiny框架的R语言数据挖掘平台原型,为用户提供直观的数据分析和可视化工具,助力科研与商业决策。 Shiny是R语言中的一个Web开发框架,它使用户无需深入了解CSS和JavaScript的知识,只需掌握一些HTML知识即可进行网页开发。通过学习Shiny及shinydashboard包的相关知识点,并学会如何搭建web框架以及使用shinythemes包来改变主题,学员可以达到自行创建网页应用的能力。以下是通过四个实际案例详细讲解这一过程。