数据挖掘主要是使用未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。
下面广西电脑培训为大家介绍数据挖掘具备的功能。
一、自动预测趋势和行为数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。
二、关联分析数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。
如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。
关联可以分为简单相关、时间相关和因果相关。
其中广西IT培训发现关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。
数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。
三、聚类数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。
聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。
广西IT培训发现聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。
四、概念描述概念描述是对目标类别的内容的描述,以及此类目的相关特征的摘要。
概念描述分为特征性描述和区别性描述,描述了不同物体之间的差异。
广西电脑培训认为制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。
进行区别描述的方法还是很多种,如决策树方法、遗传学方法等。
数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。
其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。
在本文中，贵阳电脑培训http://www.kmbdqn.cn/整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。
1、WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。
5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。
Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。
该程序包括许多工具，可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache在许可下免费使用。
该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。
Mahout包含许多实现，包括集群、分类、CP和进化程序。
此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。
7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。
ELKI是类似于weka的数据挖掘平台，用java编写，有GUI图形界面。
可以用来寻找离群点。
