这个数据发掘工具，我找了好久

数据发掘通常也被称为数据库中的知识发现，可以从数据库或数据仓库及其他各种数据库的各种类型数据中自动抽取或发现出有用的形式知识。


大部分状况下，数据发掘都要先把数据从数据仓库中提取到数据发掘库中，当然，也可以从其他数据库或者平面文件中提取，只是数据仓库的数据清算和数据发掘的数据清算差不多，假如数据在导入数据仓库是曾经清算过，那么在执行数据发掘时就不需求再清算数据，且一切数据都可以直接运用于发掘算法。


数据发掘系统可以独立于数据仓库系统，但是，为了提高发掘效率，普通以数据仓库为基础，运用发掘算法从预备好的数据中发掘出潜在的形式，协助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。


预测将来并非靠什么法术或天书，而是采用迷信的方法和先进的Smartbi数据发掘迷信平台，去分析发掘隐藏在大量数据里的机密，揭示数据之间的关系，对事务发展的趋向停止研判。
传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，而数据发掘揭示的是未知的、将来的数据关系；传统的数据分析采用计算机技术，而数据发掘不只采用计算机技术，还触及到统计学、模型算法等技术。由于数据发掘发现的是将来的信息，所以最次要就是用来：预测！预测公司将来的销量，预测产品将来的价格等等。
Smartbi数据发掘迷信平台提供一站式的数据发掘服务，涵盖数据预处理、机器学习算法运用、模型训练、评价、部署、服务发布全生命周期。
其广泛运用于各个范畴，包括企业运营、消费控制，市场分析，工程设计、城市规划和迷信探求等，从大量的数据中发掘出有用的信息和知识，以更好地指点我们的工作；功能具有如下的特征：

思迈特软件Smartbi预测分析汇集50+种数据发掘算法组件，次要包含分类、聚类、关联规则、回归等丰富的算法组件；支持Java和Python算法扩展可以针对用户场景停止专门定制。

图：机器学习算法种类

业务人员可经过轻松拖延拽组件的操作，停止可视化建模，完成模型流程的搭建，并能将模型发布管理。每个节点都可以经过添加备注来直观展现建模的过程。

图：机器学习算法包表示图

图：可视化建模表示图

什么价位

回个帖子，下班咯~

lz也多多分享一下感受，想换工作了

报告！别开枪，我就是路过来看看的。。。