1. 数据分析与挖掘工具
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。
2. 数据分析与挖掘工具是什么
因为OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及从不同的角度观察信息的能力。
快速增长的海量数据收集、存放在大量的大型数据库中，没有强有力的工具，理解他们已经远远超出了人的能力，导致 数据丰富但信息贫乏。数据和信息之间的鸿沟越来越宽，这就要求必须系统的开发数据挖掘工具，将数据转换成有用的信息。
3. 数据挖掘工具软件
数据挖掘：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 举例：爬虫软件就是简单的数据挖掘 数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 举例：通过对大量数据的分析马云知道了杭州地区的女性的...
4. 数据挖掘工具概念
商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。 “商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。”
数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。
5. 数据挖掘的分析工具
spss不是开源的数据挖掘工具，需要购买许可才能激活使用。
6. 数据分析挖掘工具有哪些
获得数据分析师认证证书，取得行业敲门金砖，并进而成功拿到心仪企业的Offer，是不少求职者的梦想。市场中的证书较多，有些是含金量高的，而有些是价值低的，大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。
一般认证机构是两种类型，一种是国家部门认证，一种是行业性质认证。
l 国家部门认证
目前国家部门关于数据分析的认证还没有一个权威的机构。大数据属于新兴科技，一般前沿技术会先实践于企业之中，而相关部门的了解会有滞后性，所以关于大数据和数据分析的专业化技能、知识体系等主要是流行于高科技企业之中，在这个行业成熟之前，国家部门是无法颁发具备专业性兼具认可度和权威性的证书。目前有发证的机构是工信部、教育部、人社部，这几个部门发的证书更多是一个技能的证明，因为在他们管理的上千个认证中，根本无法做到专业，这些证书可能会在国有企事业单位中有一定的参考作用，但并不具有评职称作用，在大数据行业内也无人问津。
l 行业性质认证
1. SAS认证
SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。但是SAS面临的问题在于，越来越多的竞争性开源软件进入市场，如R语言，PYTHON，Spark等等，由于SAS昂贵的费用，导致自身软件的使用率下降，市场占有率低，在中国一般是大型银行有用到SAS，而其他单位的使用逐年减少。因此SAS证书对于大多数的数据分析人士来讲，如果你是倾向于找国有大型银行的工作，可以考虑；如果你是希望去北美发展，也可以考虑；但如果没有这种机会，最好还是考个其他的认证。by the way， Oracle的认证也类似，不过Oracle的认证没有SAS的好使
2. Coursera
Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。旨在同世界顶尖大学合作，在线提供免费的网络公开课程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大学、密歇根大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学等美国名校。
Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。by the way， edx也类似
3. CDA数据分析师认证
CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ，涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能，符合当今全球大数据及数据分析技术潮流。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。CDA认证目前已被德勤（Deloitte）、苏宁、中国电信、重庆统计局等企业单位纳入到了内部员工的考核之中，并且来自百度、阿里、京东、惠普、中国银行、IBM、联想、移动、华为、尼尔森宝马、奔驰及政府部门等企业单位的员工有考取CDA认证，并获得了不错的薪资和职位。由于CDA数据分析师专注于数据分析和大数据领域，每年投入大量的资金和人力用于研发，目前CDA认证算是国内最具认可度、含金量最高的证书。
4. BDA认证
BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。相关的宣传网站建设还不完善，知识体系还不够强，不推荐大家考取。
5. CPDA认证
CPDA是中国商业联合会下面的二级分会颁发的证书，CPDA的实际意思是项目数据分析师，之前的培训重点在财务方向，自大数据火起来后，逐步往统计和软件方向靠，从品牌定位来讲不明确统一，并且这是培训绑定证书，必须缴纳高额的培训费用才能参加考试，并且多年来一直是只有一门几天的课程内容，不具有完整的知识体系，加上中国商业联合会也是一个非数据科学技术的协会，从专业角度来讲有一些水分。因其在宣传上推广力度大，知道其品牌的新人小白人士较多，但是从企业的认可来讲，参考意义不大。
其他的一些机构认证大多是自己公司的培训证书，就更没有参考价值了。
以上推荐的相关资源，希望能帮助大家快速进步，学习到必备技术，获取到认证证书，为自己的数据分析职业道路做好扎实的铺垫！
7. 数据挖掘常用工具
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学，211或者985最好。
8. 数据分析与挖掘工具有哪些
人工智能与大数据应用常用的软件有:
1、对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
2、对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具是SPSS Modeler。
3、大数据可视化。在这个领域，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU。
4、关系分析。关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点，其最常用的是一款可视化的轻量工具——Gephi。