大数据挖掘公司介绍


1.  optimove


2.

Alteryx 

3. Revolution Analytics


4. Alpine 

http://alpinenow.com/



开源实现:

以下链接为加入PMML组织的成员:

http://www.dmg.org/about.html


KNIME (Konstanz Information Miner) 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。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道,可选择性 地运行一些或全部的分析步骤,并以后面研究结果,模型 以及 可交互的视图。 KNIME 由Java写成,其基于 Eclipse 并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件,用户可以为文件,图片,和时间序列加入处理模块,并可以集成到其它各种各样的开源项目中,比如:R 语言,Weka, Chemistry Development Kit, 和 LibSVM.


RapidMiner 

RapidMiner, (Rapid-I)以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment), 其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境,同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成,而这些算子由详细的XML 文件记录,并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子,并且,其结合了学习方案 和Weka学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析,同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。



Weka

大数据挖掘公司介绍_第1张图片

Weka 由Java开发的 Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一个知名机器学机软件,其支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文 件或关联的,在那里,每个数据点都被许多属性标注。 Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer,也同样支持相同功能的命令 行,或是一种基于组件的知识流接口。


Orange

Orange 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。


以上都是单机版工具,都不太适用于对海量数据的分析处理。


新闻报道:


5 Hot Big Data Startups

http://www.enterpriseappstoday.com/business-intelligence/5-hot-big-data-startups.html#Alpine%20Alpine%20Data%20Labs

你可能感兴趣的:(云计算/大数据)