8個優秀的數據挖掘工具

使用python的開發人員都少不了數據挖掘工具，由於通常來講，可否充分利用數據，取決因而否有合適的工具來清理、準備、合併並正確分析。今天小編介紹8個優秀的數據挖掘工具，感興趣的小夥伴能夠收藏。
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做者：快快網絡

一、Genism

Genism是用來作文本主題模型的庫，主要用來處理語言方面的任務，如文本類似度計算、LDA、Word2Vec等。Gensim支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型算法，支持流式訓練，並提供了諸如類似度計算、信息檢索等一些經常使用任務的API接口。

二、TensorFlow

TensorFlow是google開源的數值計算框架，採用數據流圖的方式，可靈活搭建深度學習模型，它在圖形分類、音頻處理、推薦系統和天然語言處理等場景下有着豐富的應用，是目前最熱門的機器學習框架之一。

三、Scipy

Scipy基於Numpy，是專門爲爬蟲而生的工具，有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，並且可以提供矩陣支持，以及大量基於矩陣的數值計算模塊，包括：插值運算，線性代數、圖像信號，快速傅里葉變換、優化處理、常微分方程求解等，能夠靈活地完成各類需求。

四、Numpy

Numpy能提供數組支持，進行矢量運算，而且高效地處理函數，線性代數處理等。並且 Numpy是包括Scipy、Matplotlib、Pandas等庫的。它比起python內置列表來講速度更快。由於 Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一級別，建議使用時儘可能用內置函數。

五、Matplotlib

MatplotlibMatplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪製一些統計圖形。它是好用的數據可視化工具之一，主要用於二維做圖，需簡單幾行代碼能夠生成各式的圖表，只例如直方圖，條形圖，散點圖等。三維繪圖也是支持的，但只能畫比較簡單的。

六、Pandas

Pandas是python數據挖掘必備的工具，應該不少人都不陌生，它源於NumPy，提供不錯的數據讀寫功能，支持增刪改查，數據處理函數很強大，而且支持時間序列分析功能，能很方便地對數據進行分析與探索。

七、Scikit-Learn

Scikit-Learn是很優秀的機器學習python庫，可以提供完整的學習工具箱，可以進行數據處理，迴歸，分類，聚類，預測，模型分析等操做。缺點是沒有提供神經網絡，以及深度學習等模型，不過這也還好，畢竟已經很實用了。

八、Keras

Keras是一個可以幫助深度學習的python庫，不但能夠搭建普通神經網絡，還能建各類深度學習模型，例如：自編碼器、循環神經網絡、遞歸神經網絡、卷積神經網絡等。並且它運行速度很快，步驟簡化，定製程度高，能輕鬆搭建幾百個輸入節點的深層神經網絡。