HCIE-Big Data 笔记

1.3.2 数据挖掘开发工具

本小节主要介绍数据挖掘开发工具，包括MLS、Python、Spark MLlib、Rapid Miner、IBM SPSS Modeler、Oracle Data Mining等工具，以及介绍了数据挖掘认证课程的学习路径。

数据挖掘开发工具：

◯ MLS

◯ Python

◯ Spark MLlib

◯ Rapid Miner

◯ IBM SPSS Modeler

◯ Oracle Data Mining

MLS：

机器学习服务MLS：

◯ 易用：通过可视化的拖拽式服务，实现数据建模、分析、预测、可视化。

◯ 开放：交互式Notebook，支持多种开源建模语言（Python）

◯ 丰富：预置丰富的机器学习算法，满足从数据导入和处理，到模型训练和评估、导出，覆盖预测分析端到端业务。

◯ 一站式：提供特征工程、机器学习算法、建模、预测、模型全生命周期管理的机器学习一站式机器学习应用。

Python：

◯ Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。

◯ Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版于1991年。

Spark MLlib：

◯ 便于使用：可用于Java，Scala，Python和R。

◯ 性能：高质量算法，比MapReduce快100倍。

◯ 到处运行：Spark运行在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云端，针对不同的数据源。

Rapid Miner：

◯ 可以轻松地为预测建模准备数据。

◯ 交互式地探索数据以评估其健康，完整性和质量。

◯ 快速修复缺失值和异常值等常见问题。

◯ 将多个数据集混合在一起，并使用简单的表示式编辑器创建新列。

IBM SPSS Modeler：

◯ 加快数据研究员执行操作任务的速度，从而帮企业加速实现价值并获得预期的成果。

◯ 依靠IBM的产品和服务进行数据准备和发现、预测分析、模型管理和部署以及机器学习。

Oracle Data Mining：

◯ 提供了强大的数据挖掘算法，使数据分析人员能够进行预测并利用其Oracle数据进行投资。

◯ 在Oracle数据库中构建和应用预测模型，以帮助您预测客户行为，定位最佳客户，开发客户档案，识别交叉销售机会并检测异常和潜在欺诈。

数据挖掘学习路径：

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