数据挖掘工具性能比较.ppt

数据挖掘工具性能比较 主要数据挖掘工具 SAS公司的 Enterprise Miner IBM公司的 Intelligent Miner SPSS公司的 Clementine Statsoft公司的Statistica Data Miner DB Miner公司的 DBMiner NCR公司的Teradata Warehouse Miner Unica公司的Affinium Model Insightful公司的Insightful Miner Data Miner 公司的RIK, EDM and DMSK Information Discovery 公司的Data Mining Suite Angoss 公司的 KnowledgeSTUDIO Data Mining Technologies 公司的 Nuggets Fujitsu公司的 GhostMiner Oracle公司的 Darwin 数据挖掘工具选择指导原则 公司的数据挖掘需求是短期行为还是长期使用 公司的数据挖掘经验和水平 公司的数据状态 公司的预算 工具的性能 工具评判-数据存取 工具评判-数据处理 工具评判-模型算法 工具评判-自动建模 工具评判-可视化技术 工具评判-其它 工具评判-总分 * 80 90 75 100% 总分 25 25 20 30% ODBC/JDBC/OLEDB 20 25 20 30% 通过数据库的NATIVE接口取得数据 5 10 5 10% EXCEL文件 30 30 30 30% 文本文件 Clementine Miner Miner 权值 SPSS Enterprise Intelligent 特征 ? SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 数据存取  功能和特征 98 100 93 10.00% 总分 15 15 15 15% SQL支持 20 20 15 20% 数据随机采样 10 10 10 10% 数据编码 10 10 10 10% 数据转换 10 10 10 10% 数据过滤 10 10 10 10% 数据整合 5 5 5 5% 数据分段 18 20 18 20% 基本数学变化 Clementine Miner Miner 权值 SPSS Enterprise Intelligent 特征 ? SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 数据处理 ? 功能和特征 ? 91 96 91 100% 总分 18 20 18 20% 值预测 4 5 4 5% 时间序列 10 10 10 10% 相关分析 15 15 15 15% 关联分析 10 10 8 10% 统计 18 20 16 20% 分类 16 16 20 20% 聚类 Clementine Miner Miner 权值 SPSS Enterprise Intelligent 特征 ? SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 模型算法 ? ? ? ? 功能和特征 86 100 92 100% 总分 35 40 35 40% 参数设置灵活性 8 10 9 10% 模型间结果共享 18 20 18 20% 模型优化 25 30 30 30% 模型并行性 Clementine Miner Miner 权值 SPSS Enterprise Intelligent 特征 ? SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 自动建模 功能和特征 ? ? ? 91 95 88 100% 总分 20 20 20 20% Gain Lift 图 10 10 5 10% ROC 图 15 15 15 15% 饼图 8 10 10 10% 线图 8 10 8 10% 散点图 10 10 10 10% 树状显示 8 8 5 10% 3-D 图 12 12 15 15% 2-D 图 Miner Miner 权值 Enterprise Intelligent 特征 ? SPSS Clementine SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 可视化技术 功能和特征 56 92 78 100% 总分 16 18 12 20% 用户友好界面 10 12 10 15% 模型代码输出 20 20 18 20% 平台通用性 10 12 8 15% 过度训练解决 0 30 30 30% 中文支持 Clementine Miner Miner SPSS Enterprise Intelligent 特征权值 ? SAS IBM ? 软件 ? 带权得分 其它 功能和特征 86 96 88 100% 总分 56 92 78 15% 其它 91 95 88 15% 可视化 86 100 92 10% 自动建模 91 96 91 30% 模型算法 98 100 93 2