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六款值得推荐的数据挖掘得力助手
　　当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。
　　而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。
　　以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具：
　　1、RapidMiner
　　该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。
　　另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA（一种智能分析环境）和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
　　RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。
　　WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
　　WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
　　3、R-Programming
　　如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R（R-programming简称，以下统称R）自身编写的，你会怎么想？它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。
　　R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
　　4、Orange
　　Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。
　　此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
　　5、KNIME
　　数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
　　KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
　　6、NLTK
　　当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
　　而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
　　本文来源：TheNewStack 作者 Chandan Goopta
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重庆晚报讯 觉得去政府办事步骤太多太麻烦？觉得媒体制作的信息太过冗杂？认为工作总结太繁琐？如今都有解决方案。昨日重庆晚报记者从文博会组委会了解到，北京拓尔思信息技术股份有限公司将在文博会上展出政府公共服务平台、全媒体解决方案、大数据及思图云平台，市民可零距离观看在科技的指引下，那些曾经繁杂的工作步骤如何变得简单。
原标题：看大数据分析 如何让工作变得简易重庆晚报讯 觉得去政府办事步骤太多太麻烦？觉得媒体制作的信息太过冗杂？认为工作总结太繁琐？如今都有解决方案。昨日重庆晚报记者从文博会组委会了解到，北京拓尔思信息技术股份有限公司将在文博会上展出政府公共服务平台、全媒体解决方案、大数据及思图云平台，市民可零距离观看在科技的指引下，那些曾经繁杂的工作步骤如何变得简单。据拓尔思相关负责人介绍，此次文博会展出的政府公共服务平台是以大数据和云服务为基础的集约化智能系统。该平台将整合教育、卫生、民政、工商等多个部门的业务资源，利用大数据分析，逐步实现公共服务事项和社会信息服务的全人群覆盖、全天候受理和一站式办理。
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北京市朝阳区白家庄路甲6号 邮编：100020如何让大数据成为社工服务的得力助手？
社会工作是一种服务对象众多、服务领域广泛、服务针对性强的职业，十分需要准确而全面的信息作为依据。在信息化时代，充分认识和运用大数据技术，对社工提升服务效率和拓展服务内容无疑具有重要帮助。
社会工作是一种服务对象众多、服务领域广泛、服务针对性强的职业，十分需要准确而全面的信息作为依据。在信息化时代，充分认识和运用大数据技术，对社工提升服务效率和拓展服务内容无疑具有重要帮助。
从现实情况来看，大数据具有传统的抽样调查和个别访问所不可比拟的全面性，因其采用多元形式对庞大数据进行搜集、分析和处理，而具备了数据量大(Volume)、快速及时Velocity、信息多样(Variety)、潜藏价值(Value)四大优势，也即所谓的4V属性。结合大数据技术的特点与社会工作的需要，我们可以围绕以下四方面进行具体的运用：
第一，更客观地分析需求。每个个体、家庭和社区虽然因其各自特点存在不同的需求，但人与人的共性也是普遍存在，同年龄群体、同区域居民、同职业民众都常面临相似的问题困难，也常具有相似的服务需求。在这个信息大爆炸的时代，人们当前的衣食住行、行为习惯、活动时段、兴趣爱好、心理偏好等都会不可避免地留下痕迹，形成海量的数据信息。社工也应充分认识数据的作用，利用数据的价值，以更好地补充传统需求调研的不足，更加准确地把握需求和提供服务。
第二，更高效地筹集资源。在发现和链接公益资源方面，大数据信息本身就是一个巨大、多元且相互联系的资源库，我们可以从中挖掘有价值的信息，获取相应帮助；同时，大数据为我们提供了很多间接的有用资讯。例如，我们通过收集和分析大型企业社会责任部的相关数据、资助偏好等，可以有针对性地策划实施相应的项目。又如，通过分析腾讯公益的数据可以发现：捐赠发生的高峰时段为晚间21点至23点、儿童疾病及乡村建设类项目最受关注、个人类筹款的获捐额已占到平台筹资总额的三分之一&&这些真实客观的数据无疑会对我们更好地设置筹款项目，并借助平台力量获取资源提供参考。
第三，更精准地改进服务。随着行业的快速发展，社工在服务过程中积累了大量服务数据和工作资料，这些一手信息作为资料保存在档案盒或记录于硬盘，却没有被充分开发和应用。对此，政府部门、行业协会、评估组织乃至社工机构，完全可以将相关数据进行整理和分析，不仅有助于高效地检索信息、共享资源，也可发挥其问题发掘、实践指导、理论研究等方面的作用。
第四，更直观地展现成效。社会工作作为充满一个人文气息的职业，在呈现服务成果时常通过感性的语言文化以情动人，却较少以客观坚实的数据进行直观呈现，这也给人造成&不够实在&的印象。然而，随着越来越多的社会问责和日趋加剧的行业竞争，社工机构不仅要讲好&故事&，让成效可以&意会&，还要以来真实可信的数据来武装自己，将服务带来的改变更加可视化地表达出来，让成效可以&言传&。
（作者系东莞市乐民社区服务发展促进中心督导）
责编：段冬蕾
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