财税大数据挖掘平台有哪些，财税大数据平台哪家好
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现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台?
1、Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。想要了解更多有关数据挖掘工具的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。
2、IBMSPSSSPSS(StatisticalPackagefortheSocialSciences)是目前最流行的统计软件平台之一。自2015年开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功被广泛地运用于学习算法、统计分析(包括描述性回归、聚类等)、文本分析、以及与大数据集成等场景中。
3、KNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够帮助商业智能和财务数据分析。
常用的大数据分析软件有哪些?
SAS - 专业级统计分析之王SAS，全球统计分析领域的领头羊，由两位研究生初创，如今已发展为全球员工过万的大型企业。作为统计分析的国际标准，SAS拥有30多个功能模块，涵盖了数据访问、管理、分析和展现的全面能力。
进入专业领域，PowerQuery如同数据的魔法棒，轻松转换和预处理数据，确保你的分析数据精准无误。而PowerPivot则专为大规模数据集设计，让你轻松应对复杂计算。Power View和Power Map则将数据可视化提升到新的高度，交互式图表和地图让信息一目了然。
SAS SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。R R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
国内有哪些比较专业的数据平台或网站推荐?
Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services： 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch： 一款分布式搜索和分析引擎，用于检索和分析大型数据集。
政府机构如美国的CDC（https：//）、农业统计局等，不仅提供了专业领域的详细数据，也展现了数据在各个国家中的应用。
App Annie作为移动应用市场数据的权威平台，提供全球应用的排名、下载量和收入预估，对于应用开发者和市场策略制定者来说，是不可或缺的决策工具，但其更深层次的数据则需要付费获取。总之，无论是从市场研究到科技趋势，从上市公司到社交媒体，全球的数据海洋等待着你去探索和挖掘。
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国内大数据主力阵营： 1阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据，更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
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