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，因爲一般來說，能否充分利用數據，取決於是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，感興趣的小夥伴可以收藏。

Genism是用來做文字主題模型的庫，主要用來處理語言方面的任務，如文字相似度計算、LDA、Word2Vec等。Gensim支援TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支援流式訓練，並提供了諸如相似度計算、資訊檢索等一些常用任務的API介面。

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、音訊處理、推薦系統和自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。

Scipy基於Numpy，是專門爲爬蟲而生的工具，有URL讀取、HTML解析、儲存數據等功能，而且能夠提供矩陣支援，以及大量基於矩陣的數值計算模組，包括：插值運算，線性代數、影象信號，快速傅裡葉變換、優化處理、常微分方程求解等，可以靈活地完成各種需求。

Numpy能提供陣列支援，進行向量運算，並且高效地處理常式，線性代數處理等。而且 Numpy是包括Scipy、Matplotlib、Pandas等庫的。它比起python內建列表來說速度更快。因爲 Numpy內建函數處理數據速度與C語言同一級別，建議使用時儘量用內建函數。

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。它是好用的數據視覺化工具之一，主要用於二維作圖，需簡單幾行程式碼可以生成各式的圖表，只例如直方圖，條形圖，散點圖等。三維繪圖也是支援的，但只能畫比較簡單的。

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

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

Keras是一個能夠幫助深度學習的python庫，不但可以搭建普通神經網路，還能建各種深度學習模型，例如：自編碼器、回圈神經網路、遞回神經網路、折積神經網路等。而且它執行速度很快，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路。

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作者：快快網路