2025年最好的138个data mining工具

Wand, 云数据平台, Chat2Stats, DAOHub, AskCSV, Finned-tech, QnA3, Aime, 22Analytics, Anania 是最好的付费/免费 data mining tools.

63.6K
29.56%
1
轻松解决业务问题,创造AI影响。
18.9K
30.75%
2
云平台用于数据使用、可视化和集成。
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5
Chat2Stats是一个分析聊天对话的网络应用程序,为企业提供有价值的见解。
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0
由人工智能驱动的平台,帮助DAO做出更明智的决策。
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56.97%
6
AskCSV是一款简化CSV文件中数据分析和可视化过程的工具。
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1
Finned-tech汇集和分析行业数据,从而为金融和体育博彩行业的明智决策提供支持。
34.6K
22.49%
8
QnA3是一种由人工智能驱动的平台,用于查找有关加密货币行业的答案。
164.3K
30.42%
4
通过人工智能解锁实时股票洞察。
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1
带有AI聊天功能的高级网站分析。
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4
Anania是用于Excel、文档、数据库和URL的数据分析助手。
--
4
一款多功能的工具,通过基于文本的命令分析和操作个人数据。
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1
GoAIAdapt平台能够实现数据集的创建,机器学习算法的应用和人工智能模型的部署。
66.7K
16.58%
0
InfraNodus利用人工智能和网络思维来分析和可视化文本,从中获得洞察力,改善视角。
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60.34%
0
为所有人革新数据分析。
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1
为业务增长自动化处理。
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1
通过全面评估产品和准确描述数据实现数据和AI的商业化。
27.2K
53.28%
1
AI驱动的数据库查询工具帮助企业现代化分析并克服信息障碍。
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0
帮助用户从个人数据中提取价值
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2
为Web3项目简化数据分析
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4
一个用于轻松数据分析的Slack聊天机器人。
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0
Frrole,公司是一家提供数据分析和见解的社交智能公司。
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1
乐高人工智能简化了企业的人工智能应用,弥合了数据制造商和消费者之间的差距。
55.9K
19.95%
5
基于GPT的GitHub实时数据查询工具。
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1
数据分析工具,通过简单的英文查询提供快速的洞察。
109.9K
21.35%
0
以人工智能为先导、数据驱动、云原生组织,为决策智能构建企业数据和人工智能平台。
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1
DataInsights-轻松进行数据驱动决策。
--
1
轻松集中和简化数据管理
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4
即刻提取任何网站的数据,无需编码技能。
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1
标准零售是一种由人工智能驱动的电子商务解决方案,可提高Shopify商店的性能。
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0
OpenOs是一个无代码预测分析工具,用于数据洞察和决策。
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0
"Parse.dev是一款AI工具,可让用户在不编写SQL查询的情况下访问和分析数据。"
31.7K
51.20%
0
确保对关键数据的信任。
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49.42%
2
"xyzt.ai通过其视觉分析平台为非编程分析人员简化了大数据分析。"
7.4K
75.34%
0
5-Out是一款餐厅软件,使用人工智能进行销售和劳动力预测,只需几分钟即可完成。
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2
Hacker News 讨论中的专家答案。
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3
Scrape Comfort利用人工智能简化了网络爬虫,无需编码。
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0
利用自然语言处理自动化ETL流水线建设。
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0
数据分析的AI助理
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100.00%
0
Crayon Data通过maya.ai平台提供人工智能个性化以推动收入增长。
266.9K
14.35%
9
Formula Bot是一款用于自动化复杂数据分析任务的AI工具。
14.5K
23.87%
4
Kyligence Copilot:AI助手帮助分析KPI,生成业务摘要,并提供建议。
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3
由GPT-4 驱动的用于网页数据提取的API。
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52.78%
9
使用Finalle.ai将未知数据转化为实时的财务洞察。
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2
Dystr使用AI自动化工作负载,并使用AI进行数据分析。
6.7K
62.81%
2
Arcwise:电子表格的高效数据协作和分析工具。
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75.56%
0
AI数据助手可轻松访问、分析和可视化数据。
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35.72%
2
Findly是一个与Slack集成的AI工具,用于数据分析和洞见。
12.0K
96.43%
1
B2Metric是一种用于分析和预测多渠道用户行为的人工智能解决方案。
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2
一个创建和管理梦幻体育联赛的平台,允许用户选择和管理梦幻球队。
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100.00%
1
自动化的数据分析工具用于即席数据请求
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3
可操作的洞察和预测的AI分析平台。
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2
魔法狗是一个用于导入和分析来自各种来源数据的Google Sheets扩展。
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6
人才筛选者是一个AI平台,用于数据驱动的候选人筛选。
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100.00%
0
标记注释工具是一个用户友好的网站,可将文本转化为结构化数据。
27.1K
61.95%
2
Outset.ai是一个用于进行自动面试和提供见解的人工智能平台。
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100.00%
7
作为一款强大的AI副驾驶,Luminal可以更快地清理、转换和分析电子表格。
12.0K
18.59%
9
基于人工智能的工具,无需手动干预即可自动化网页抓取。
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3
Relatas是一个销售平台,提供无需数据输入的洞察。
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1
通过AI驱动的可视化简化MongoDB分析。
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1
Xero.AI是一个用于人工智能的无代码平台,可以轻松构建和部署机器学习模型。
238.7K
87.45%
6
将高级期权流数据转化为盈利的交易策略。
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2
Datayaki通过从请求的数据创建小部件简化了数据分析。
7.0K
45.92%
2
数据松鼠.ai是一个用户友好的平台,用于快速和简单的数据分析。
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0
基于人工智能和地理空间技术的数据分析。
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0
通过提问构建仪表板和报告的分析工具。
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72.70%
1
使用Brightflow AI掌控现金流
5.1K
61.98%
0
Keebo自动化数据优化,节省成本并提高性能。
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54.02%
0
Chat2CSV是一个用户友好的工具,可以使用自然语言命令将CSV文件转化为图表。
496.5K
26.74%
2
市场领先的A/B测试工具,帮助企业优化转化率并加速增长。
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100.00%
4
Analyzr简化B2B销售和营销的预测分析和机器学习。
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100.00%
2
新闻平台是一个最新新闻的平台,具有广泛的过滤和分析选项。
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1
Allspark为分析和激活提供人类移动数据。
--
2
使用AI从评论中提取洞察。
355.3K
26.84%
11
AI代理人用于网页数据提取。
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100.00%
4
基于人工智能的数据收集助手。
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97.37%
0
广播电台的实时音乐见解。
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1
Tidepool通过用户洞见分析AI文本界面,以提高产品决策的能力。
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1
用于文档数据提取和分析的AI解决方案
372.1K
58.67%
2
协作式分析的现代数据平台。
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62.16%
3
Sweephy是一个帮助企业轻松清洗和分析数据的平台。
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68.79%
4
基于人工智能的正则表达式生成和翻译。
--
100.00%
2
启动器是一款功能强大的数据分析平台,适用于企业使用。
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0
SpendSights帮助分析支出,对交易进行分类并提供财务见解。
30.9K
45.77%
1
Lyzr是一个提供基于人工智能的推荐以实现增长的洞察平台。
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3
基于人工智能的数据外脑
29.3K
25.63%
1
skills.ai是一款帮助数据科学家编写代码、可视化数据、获取见解和做演讲的AI工具。
20.6K
37.81%
1
使用 Prefixbox 的全面托管的 AI 搜索、推荐和洞察解决方案优化您的在线企业商店。
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1
第一个可以同时分析睡眠、营养、锻炼和生命体征的应用程序。
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56.77%
2
Eilla AI可以自动化任务,提升金融机构的决策能力,同时重视数据的安全性。
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100.00%
2
概述:AI Surge Cloud通过提高数据的敏捷性和生产力提高5-10倍。
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5
平台提供分析、人工智能和数据驱动的洞见,以实现成功的国际贸易。
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100.00%
1
通过与数据库聊天进行直观数据探索。
125.6K
18.47%
2
nOps是一个平台,通过自动化降低AWS成本50%。
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68.43%
2
"Essense是一款AI工具,快速分析来自不同平台的用户反馈,提供产品见解。"
20.4K
29.25%
2
Kraftful利用人工智能分析用户反馈,改善产品以提升用户体验。
9.5K
27.28%
2
Symanto利用人工智能和心理学为企业提供客户洞察,以实现竞争优势。
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100.00%
1
使用AI 动力平台Olli构建交互式数据应用,简化决策。
16.9K
20.85%
3
石墨笔记是一个用户友好的机器学习平台,用于快速获取业务洞察。
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67.43%
4
PredictEasy是一个用于数据分析和建模的用户友好的人工智能平台。
102.2K
21.60%
1
Secoda是一个用于高效数据管理和利用的人工智能平台。

什么是data mining?

数据挖掘是在大数据集中发现模式、趋势和相关性以预测结果和做出明智决策的过程。它涉及统计学、机器学习和数据库系统等各种技术,从结构化和非结构化数据中提取有价值的见解。在大数据时代,数据挖掘变得越来越重要,因为组织机构寻求利用他们的海量数据资源获取竞争优势和改进决策能力。

最好的前10个AI data mining工具有哪些?

核心功能
价格
如何使用

TubeBuddy

标题生成器
建议短视频
缩略图分析器
突出功能
频道增长
频道管理

要在您的YouTube频道上安装TubeBuddy,只需注册TubeBuddy,安装浏览器扩展,并授权TubeBuddy访问您的频道。然后,TubeBuddy将出现在您的YouTube Studio中。

VWO

网页实验
移动应用实验
服务器端实验
行为分析
个性化
发布
客户数据平台
项目管理

要使用VWO,首先注册免费试用或请求演示。然后,按照步骤设置您的帐户,将VWO与您的网站或移动应用集成,并开始运行实验。使用可视化编辑器或编码选项创建您的网页或移动应用元素的变体,设置目标和指标以进行跟踪,并分析结果以做出基于数据的决策,优化您的数字体验。

Hex

协作式数据笔记本
高级数据分析
AI辅助分析
实时协作
团队协作工具
拖放式应用程序构建器
数据探索和操作
Jupyter Notebook集成
探索性数据分析
强大的数据分析
简单的数据共享
安全的数据共享
交互式应用程序构建器
Python脚本
SQL查询

Hex提供一个协作式数据工作空间,用户可以执行查询、创建笔记本、生成报告、构建数据应用程序并利用AI工具。用户可以整合整个数据工作流程,并在一个灵活的笔记本UI中使用SQL、Python、R或无代码。

Reworkd AI

1. 实时生成和修复网页爬虫 2. 从数千个网站提取结构化数据

加入候补名单开始使用Reworkd AI。不需要开发人员。

Formula Bot - AI数据分析师

Formula Bot提供一系列核心功能,包括基于AI的公式生成、数据准备功能和深度数据分析。它还提供见解和可视化,帮助理解数据。该工具支持多种数据格式,并拥有用户友好的界面。

要使用Formula Bot,只需将您的数据文件上传到工具中。AI算法将自动分析数据,生成相关的公式,并提供见解和分析。然后,您可以将这些公式应用于数据,以获得更深入的理解和基于数据的决策。

Tradytics

AI交易思路
实时期权流
广泛的扫描器
市场面板
股票面板
长期投资组合

个人 $15/月 实时面板、实时期权流、AI交易思路、套利思路、高级扫描器、加密货币交易思路、算法分析、Discord高级
discord服务器所有者 $69/月 查询机器人、自动发布机器人、AI交易思路、期权流、套利思路、大宗交易、内部交易

对于新手交易者来说,我们的平台可能有点让人感到不知所措。我们建议观看我们的速成课程,看看我们在YouTube频道上的教程,阅读我们的博客,并加入我们的discord频道,了解其他会员如何使用平台。耐心等待一段时间,你将很快理解一切。

Danelfin

人工智能驱动的股票挑选
公正和独特的见解
投资组合优化
AI得分跟踪
交易理念
访问排名前的股票

要使用Danelfin,只需注册一个免费帐户。登录后,您可以探索该平台的人工智能驱动的股票挑选功能,访问排名前的股票、交易理念和行业。您还可以创建和跟踪您的投资组合,接收AI得分提醒,并监控投资组合中股票的发展情况。

Aime

实时市场趋势分析
AI驱动的股票筛选器
用于明智的投资决策的分析工具

要使用Aime,只需注册一个帐户,即可获得我们的AI股票筛选器和分析工具。输入您的首选参数,让Aime为您提供准确的洞察力,用于明智的投资决策。

nOps

自动化的自动驾驶成本优化
将AWS成本降低高达50%
支持成本分配、按用量计费、展示和标记
为EC2和RDS节省提供无风险承诺管理
将EKS基础设施成本自动优化50%以上
实现一键式EC2、EKS、RDS停止/启动调度
自动优化EBS存储并节省高达20%
最大化AWS云迁移资金并自动化资源标记
提供AWS Well-Architected审查结果和报告
提供博客、案例研究、网络研讨会和白皮书等教育资源
支持云安全、成本优化和Well-Architected框架最佳实践
提供与AWS CloudOps相关术语的词汇表
受创新品牌的信任,符合SOC 2标准

要使用nOps,客户可以免费注册30天试用,将他们的基础设施与nOps连接起来。该平台利用AI驱动的自动化技术来跟踪、分析和优化AWS使用情况,帮助企业在不承担财务风险的情况下降低成本。nOps提供成本分配、按用量计费、展示、标记、无风险承诺管理、EC2和RDS节省、EKS成本优化、停止/启动调度、EBS存储优化、AWS云迁移、Well-Architected审查等解决方案。客户可以访问有关博客、案例研究、网络研讨会、白皮书和常见问题等有用资源,了解最佳实践并优化他们的云环境。nOps还提供客户支持文章、计费帮助和密码帮助。该平台得到了创新品牌的信任,从初创公司到企业,且符合SOC 2标准。

Xenonstack

企业数据战略
定制软件开发
平台工程
企业DevOps
智能企业自动化
数字化体验平台
云迁移
应用现代化
云基础设施
数据仓库
物联网
业务智能
云原生应用
混合多云
机器人流程自动化
区块链
无服务器应用开发
企业分析

Xenonstack提供定制软件开发、平台工程、企业DevOps、智能企业自动化、云迁移、应用现代化、数据仓库、物联网、业务智能等服务。用户可以利用Xenonstack的解决方案来优化和扩展他们的应用程序,开发弹性和健壮的应用程序,并通过数据分析获得可行的洞察。

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data mining 的核心功能

模式识别

识别数据中的重复模式、关联和关系。

异常检测

检测与大多数数据显著不同的异常或罕见事件、项目或观察。

预测建模

根据历史数据建立模型来预测未来结果或行为。

聚类

根据特征将相似数据点归为一组。

分类

根据属性将数据点分配到预定义的类别或类别中。

data mining 可以做什么?

市场营销:分析客户数据以细分受众、个性化活动并优化营销策略。

金融:检测欺诈交易、评估信用风险和预测市场趋势。

医疗保健:识别疾病模式、预测患者结果并优化治疗计划。

制造业:检测设备故障、优化生产流程并改进质量控制。

零售:分析销售数据、优化库存管理并个性化产品推荐。

data mining Review

数据挖掘在各个行业的用户中收到了积极的评价。许多人赞扬其提取大数据集中有价值见解并支持数据驱动决策的能力。然而,一些用户指出数据挖掘项目的成功在很大程度上取决于数据的质量和相关性,以及正确选择和应用技术。总的来说,数据挖掘被视为组织借助其数据资产获取竞争优势和改进绩效的有力工具。

谁比较适合使用 data mining?

电子商务网站根据用户的浏览和购买历史向用户推荐产品。

金融机构检测可疑交易并防止信用卡欺诈。

医疗保健提供商确定患有某些疾病风险较高的患者,以进行积极干预。

data mining 是如何工作的?

要实施数据挖掘,请按照以下步骤进行:1. 定义问题和目标。2. 收集和预处理数据,处理缺失值、异常值和不一致性。3. 探索和可视化数据以获取初步见解。4. 根据问题和数据特征选择适当的数据挖掘技术。5. 应用所选的技术,如关联规则挖掘、决策树或神经网络,来提取模式并建立模型。6. 评估和解释结果,评估模型的准确性、可靠性和可操作性。7. 部署模型并将见解整合到决策过程中。8. 监控和维护模型,随着新数据的出现更新它们。

data mining 的优势

改善决策:数据挖掘提供有价值的见解,支持数据驱动的决策。

提高效率:自动发现模式和关系节省时间和资源。

加强客户理解:数据挖掘帮助组织更好地了解客户行为、偏好和需求。

欺诈检测:识别异常模式和异常有助于检测和防止欺诈活动。

竞争优势:利用数据见解可以使组织超越竞争对手。

关于 data mining 的常见问题

什么是数据挖掘?
数据挖掘中使用的主要技术是什么?
数据挖掘的好处是什么?
哪些行业可以从数据挖掘中受益?
实施数据挖掘的挑战是什么?
数据挖掘与其他数据分析方法有何不同?