国外部分著名数据挖掘软件评价作者不详.docx

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国外部分著名数据挖掘软件评价作者不详

国外部分有影响力的数据挖掘软件列表

公司

数据挖掘工具及其特点

应用行业案例

ANGOSS软件公司

KnowledgeSTUDIO

平台：

NT,Windows9X

功能：

CHAID算法，支持PMML，留有与SAS、S-Plus的接口，能够灵活地导入外部模型和产生规则，包含神经网络建模的能力

优点：

响应快，模型、文档易于理解，决策树分析直观/性能良好，SDK中容易加入新的算法

缺点：

决策树不能编辑打印，SDK缺乏数据预处理阶段的函数，没有示例代码，不支持AIX

1．FrostNational银行CRM收益率、客户满意度、产品功效

2．SASI公司利用SDK开发行业数据挖掘应用软件（零售行业）

3．Montreal银行客户分片、越区销售模型、市场站的准备、抵押支付的预测、信用风险的分析

BusinessObjects

BusinessMiner4.1

平台：

Windows平台，支持多数据源

功能：

直观的决策树技术，提供所有的分类数据挖掘功能，包括：

建模、发现、可视化、假设分析和分片。

支持RDB、DW、OLAP、文件。

优点：

易于使用，价格便宜$495，文档齐全

缺点：

只具有决策树功能

D&JWADEASSOCIATES是一个数据仓库和商业智能咨询公司，利用BO公司的产品做商业智能解决方案

国际上大约有7000多公司在使用BusinessObjects

Cognos公司

CognosScenario

平台：

Windows平台

功能：

Scenario是基于树的高度视图化的数据挖掘工具，决策树的基本功能是创立一系列标准，预测记录中目标市场的价值。

Scenario的分类树分阶展现各种因素；最终用户通过挖掘或展开树的分支来探察数据。

特点：

Scenario的抽样技术可以用最少的处理开销和最短的响应时间得出最精确的结果。

给各种因素定级。

企业经理们可以利用Scenario的统计方法，深入挖掘影响商务趋势的因素的潜在含义，根据风险特性将个体与群体客户归类；将商务因素分门别类，辨清商务目标所受的主要影响；探察与通常数据模式不符的异常情况等。

Northwood公司利用该产品发现影响树木死亡率的模式和因素。

Comshare,Inc.

ComshareDecisionandDecisionWeb

CommanderFDC/EISDecision

平台：

LAN-客户端Windows9X，服务器NT，Internet-Web服务器

功能：

具有强大的分析能力，包括：

grids,钻入,旋转,图表,映射,特殊计算，等。

内置引导分析功能，交互式分析多维数据。

优点：

易于使用，安装简单

缺点：

ICE（智能组件扩充）按钮在DecisionWeb中不可用，文档不全面

VDK冷冻食品公司利用COMSHAREDECISIONANDDECISIONWEB进行决策分析

WelchAllyn公司利用FDC/EISDecision进行金融决策分析

DataMindCorporation

DataCruncher

平台：

PentiumPC

功能：

特殊的报表

优点：

响应时间快，能将数据挖掘报表转化成HTML格式。

缺点：

图形界面不友好，难操作

ADP集团利用DataCruncher分析客户定单及交易数据，提高客户满意程度。

DBStar

DBStarMigrationArchitect

平台：

SunSparc20/Solaris，HP/UXIBM/AIX

功能：

数据分析工具，发现数据质量问题以及数据元素和其它内在的数据驱动的商业规则之间互相依赖的关系。

在多个源数据与统一的目标数据之间建立映射。

（数据仓库的数据抽取和转化功能）

优点：

可靠地决定数据质量，实时跟踪数据的改变并维持数据的一致性。

不是使用元数据，而是利用实际数据进行细节数据分析。

缺点：

Motif用户界面使用不直观

某零售、投资、以及代理服务的金融服务公司利用DBStar的MigrationArchitect进行数据仓库项目的开发

Group1Software

MODEL1

平台：

WindowsNT，Windows9X

功能：

灵活的数据抽取能力，数据编辑器能够创建新的数据变量，扫描无效数据。

产生基本的线图、柱状图、稀疏图表、均值、和频率分布、以及lift图表。

具有客户分片模型、响应模型、交叉销售分析和客户评估。

适合多种预言模型包括：

RFM,Bayes,线性和logistic回归,神经网络,CHAIDandCART模型。

优点：

易于使用，广泛的模型。

具有友好的wizard建模过程询问数据的格式和希望分析的层次。

可以定制建模过程。

非常适合直接市场应用。

缺点：

不适合纵向数据的时序分析，不能创建Script自动执行用户经常使用的一系列命令，价格昂贵，用户不能直接编辑报表，数据转化复杂，用户必须将外部数据转换为固定格式的文本文件才能进行挖掘

Indiana大学的Kelley商学院使用MODEL1作为MBA数据挖掘教学软件。

教学生如何分析客户数据库得出新的建议、保留老客户、最大化客户的生命周期价值，从而作出一对一的市场。

学生分析人口统计数据、POS交易数据、商品目录和经常购买的数据。

利用MODEL1做客户分片，分析过去推销的商品的有效性，定位将来的市场，增加交叉销售，标记最有价值的客户。

FortWorthStar-Telegram是新闻单位，利用MODEL1进行数据库营销

DRG集团是出版公司，利用MODEL1进行MAIL战略

HitachiDataSystems（HDS）

HDS5780NucleusExplorationSeries

平台：

64-bitUNIX，32-bitWindowsNT，个人版本-Windows9X

功能：

数据仓库建模

优点：

简化了数据仓库的逻辑和服务模型设置，性能高，能够查询压缩数据

缺点：

1小时装载1.5G数据，速率慢，可能由于压缩的原因

FirstCitizensBank利用该产品建设数据仓库

CanadianNationalRailway（CN）加拿大国家铁路局利用该软件产品构建数据仓库

HNCSoftware,Inc.

FalconRetail

平台：

IBMmainframe或UNIX

功能：

神经网络

优点：

减少人工分析的劳动力

缺点：

分析过程难以理解

Sears,RoebuckandCo.公司是大的服饰、家庭和汽车零售商，利用该产品分析其忠诚卡交易的欺诈行为

IBM

IntelligentMiner

平台：

AIX，WindowNT，OS/390，SunSolaris

功能：

自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。

具体算法包括：

典型数据集自动生成、概念性分类、聚集（人口统计分析demographic、神经网络）、分类（树归纳和神经归纳）、估值、关联规则、序列模式、预言模型，以及结果可视化呈现。

优点：

IntelligentMinerforText可以提供一定程度的定制，具有可扩展性，索引的速度很快，具有先进的语言分析能力、聚集和过滤能力。

IntelligentMiner有强大的API函数库，可以创建定制的模型。

能够处理巨大的数据量，同时支持并行处理，查询速度很快。

缺点：

IntelligentMinerforText图形界面GUI不友好，spider和indexing管理需要对UNIX非常熟悉。

对一个挖掘对象将多个挖掘操作一起执行（批处理）比较困难。

元数据不开放，结构复杂。

文档缺乏错误代码的详细解释。

没有对算法的详细说明。

DecisionEdgeforFinance——专门为金融行业设计的综合解决方案。

DecisionEdgeforFinance不仅仅是简单的报告工具，它提供了行销经理所需的全部技术，以制定战略业务决策并开展行销活动。

DecisionEdgeforInsurance——端到端的解决方案，包括硬件、软件、顾问和服务，其设计目的是帮助保险业行销经理制定战略业务决策并开展行销活动。

IBMDiscoverySeriesforBanking——为满足“客户至上”的银行业需求而设计的应用程序套件。

IBMDiscoveryfortelecommunications——为电信行业提供完美的客户服务的应用程序套件。

BusinessAnalysisSuiteforSAP——适用于下列公司：

已经安装SAP事务处理系统，并需要建立数据仓库，以充分利用日常运作中收集的所有事务数据。

Surf－Aid——数据采集应用程序，用于分析Web站点利用率。

InfoPrintBusinessIntelligenceSolution——允许企业将自定义消息、姓名及地址同图形和条形码相结合，向客户提供有独特个性的行销资料。

GlobalServicesBIOffering——包含不同角度（行业、业务功能、技术）的战略和规划功能，以及帮助客户理解和解决业务困难、管理数据仓库项目、开发和实现先进分析功能的方法。

InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis－将数据仓库和数据采集技术相结合，帮助保险业执行人员处理保险业过程。

InformationDiscovery,Inc.

PatternWarehouse

RetailSalesForecastingSystem

平台：

Solaris，RetailSalesForecastingSystem运行在Intranet的Web服务器上

功能：

PatternWarehouse提供商业用户迅速访问已经获得的模式：

客户行为，productusageaffinities,生命周期,等等。

PatternWarehouse提供PQL-模式查询语言，查询模式，就象用SQL语言查询数据一样。

操作循环如下：

数据挖掘在每周/月定时执行，发现的模式存储在模式库中，模式周期性增加组合和趋势分析，用户查询已经挖掘的模式库，而不是关系数据库。

基于Java技术，在、查询通过Intranet的Web浏览器接口。

优点：

模式存储起来，对于紧迫的问题不需重新计算。

数据挖掘是对整个数据库，不是抽样或抽取部分数据。

模式存储在一个中心仓库，确保了统一的视图。

报表用浅显的语言和图形自动产生。

缺点：

较难向用户解释PatternWarehouse和数据仓库框架的区别，在从事数据挖掘项目没有一个好的顶层的体系结构。

E*TRADE是一个网上投资服务公司，随着基于Web的金融服务竞争的加剧，数据挖掘技术构成了制胜的资本，E*TRADE利用patternwarehouse数据发现系统对客户行为进行分析，制定合适的市场策略。

Deere&Company是农业工具零售公司，利用RetailSalesForecastingSystem成功地预测了其拖拉机产品的第二年的销售。

JohnGaltSolutions,Inc.

ForecastXWizard

平台：

Windows，UNIX，可以和MicrosoftWebsolutions,Windows95,WindowsNTandArborEssbase,SQLServer,Oracle等集成，开发工具：

VB,Java.

功能：

ForecastX包括核心的预测技术和统计分析。

有广泛的应用：

金融计划、风险分析、销售预测、需求计划、生产计划，以及统计建模。

ForecastX是一个分布式对象，可以和运行在UNIX或Windows上的应用程序集成。

具有强大的预测引擎，包括30多个统计功能。

优点：

没有数据量的限制，量的大小处决于运行的计算机。

即使没有统计知识也能进行复杂的分析。

对象模型易于导航，性能显著。

缺点：

产品文献只有HTML格式,没有易于操作的帮助。

对于同一个问题有多种解决方法，很难判断哪一种解决方法好。

HITechnologies公司是一个市场咨询公司，利用ForecastX的预测控件组件（ActiveX）开发HIToolsEnterpriseSuite，该软件提供供需链管理，制定供需计划，增加管理one-to-one市场的能力。

:

GTE是一个电信公司，整个市场分为四个部分：

无线、ISP、长途和本地电话，GTE利用ForecastX预测各项产品和服务的增长和收入。

M

PATTERN

平台：

WindowsNT/9X

功能：

软件包括：

数据预处理、预言建模、以及模型配置和打分。

建模组件能够分析T级别的数据和支持多种数据挖掘算法。

pattern能够将许多不同的模型的最好的因素连接成一个全体的模型。

有特定行业的模型模板。

模型配置和打分组件能够对模型进行修改，同时也能配置SAS和其他流行的建模工具构造的模型。

优点：

精确性高，能处理T级别的数据。

缺点：

GUI不友好，命令行接口比GUI容易使用。

目前版本只支持Windows，今后会支持Unix。

Polk是一个多媒体智能信息解决方案提供商。

有超过111million个家庭的人口统计和生活方式的数据库，利用pattern预言对一个直接MAIL营销的响应。

MapInfoCorporation

TargetPro

平台：

WindowsNT，Windows9X

功能：

将人口统计（demographic）数据按照地图的格式可视化，能够创建高质量的地图，帮助决策制定和增强报表和表达方式。

优点：

能够分析超过600个变量，响应速度很快。

缺点：

操作手册不详细。

Meineke是一个汽车销售和修理的连锁公司，利用TargetPro分析demographic数据，作市场决策。

MarketMiner（FormerlyAbTechCorp.）

ModelQuestExpert

平台：

WindowsNT.

功能：

用C语言表达预言方程（equation），这些方程能够和数据仓库集成，用于计算预言值，然后用这些预言值来作为数据仓库选择数据的条件。

优点：

预言功能可靠性高，模型开发的速度快。

缺点：

预言变量类型的转换对用户是非常麻烦的。

ASC公司为客户提供数据库营销服务。

开发和实现客户的预言模型，以提高其营销的效率。

ASC公司需要一种快速有效的方式构建预言模型，并且已经运行神经网络很多年，在对ModelQuestExpert测试后，发现它缩短了预言模型开发的速度，并且其有效性在实际的营销策略得到了验证。

MathSoft,Inc.

StatServer

S-PLUS4.5ProfessionalforWindows

S-PlusforUnix5.1

平台：

StatServer只能运行在WindowsNT，其它产品能够运行在UNIX、WindowsNT/9X

功能：

StatServer是一个数据挖掘引擎和事务服务器，用户能够通过多种客户端（浏览器，MSExcel等等）进行统计分析和信息可视化。

对于StatServer而言，客户统计模型和数据挖掘程序固定在S-PLUS语言内，存储在中心服务器上。

分析通过S-PLUS引擎运行在服务器端，结果返回给客户端。

StatServer能够通过多个数据源抽取数据，也能通过客户端上载数据。

StatServer能够让组织开发、维护、配置定制统计分析和可视化方法。

StatServer适合NT体系结构，提供了一个强壮的报表环境和MSASP引擎相互补充。

服务器端工具的组合（MSIIS,MSASP,COMbusinessobjects,MSTransactionServer,StatServer，以及关系数据库，比如：

MSSQLServer、Oracle）和简单的客户端构成了一个灵活的、强壮的、可扩展的远程数据挖掘和图形报表系统。

S-PLUS是一个包括S语言、SQL和统计包混合的系统，能够用可视化的方式勘探数据。

具有import/export的功能。

S-PLUS既具有基于Windows的图形接口，又有命令行接口。

支持多种数据库的数据格式。

S语言专门用于向量编程和分析，已经和Windows风格的界面集成。

强大的图形功能包括：

画刷brushing,旋转spinning,plottingamatrixofpairs,contourmaps,heatmaps、interpolatedsurfaces

优点：

StatServerCOM对象模型是一个很好的编程接口。

S-Plus非常精确。

图形、数据对象、分析结果都能和微软的程序集成，比如：

PowerPoint、Word、Excel。

Import/export的功能缩短了数据移动的时间和开销。

缺点：

StatServer需要充分的资源和一台专门的服务器。

StatServer不是一个service,需要登录进入StatServer这台计算机启动程序，有时会象NT一样出现问题，需要重新启动。

S语言的灵活性使得有时很难指出如何写一个特定的程序。

整个系统过于复杂，目前不支持Linux。

Waratah公司提供统计、数据挖掘、数据仓库、以及软件开发服务。

在为一个健康中心开发应用的时候，利用StatServer开发定制的基于浏览器的客户端应用，以分析和可视化病人的数据。

另外也为一个制药公司分析其实验数据。

Waratah主要利用StatServer进行二次开发，因为其客户端是浏览器或者MSExcel，用户能够方便地使用。

FederalCommunicationsCommission为了利用信息进行决策分析，该单位的经济学家利用S-Plus解决统计和经济分析问题。

MaplePartnersFinancialProducts利用S-PLUS创建和测试定量的贸易模型。

Cereals是一个食品公司，其基因研究利用S-PLUS软件的数据挖掘功能分析大米基因数据。

使用了mapping和sequencing技术。

Pillsbury是一个食品公司，利用StatServer和S-PLUS创建基于Web的数据分析环境。

MaximalInnovativeIntelligenceLtd.

Max

平台：

MicrosoftNT，MicrosoftSQLServer7.0OLAPServices.

功能：

可视化的多维分析功能。

具有友好的wizards导航。

优点：

Max自动地汇总数据，易于使用。

"FindSimilar"分析特别有用，因为它能迅速地发现异常情况。

缺点：

MAX是一个客户端程序，客户端开销很大。

报表能力应该被提高，2000年的产品和MSOffice能够集成。

AfekInformationSystemEngineeringLtd是一个计算机咨询公司。

提供多方面的解决方案，包括：

计算机系统分析，信息系统开发，ERP系统实施，以及物流项目管理和实施。

利用Max进行图形化的多维分析，而不需要分析专家。

SpiritusTradingLtd.是PC机及外围设备贸易公司。

利用Max分析客户和供应商的数据。

MegaputerIntelligence,Inc

PolyAnalystPro

TextAnalyst

平台：

WindowsNT

功能：

PolyAnalyst提供下列功能：

数据访问、数据操纵和清洗、机器学习、可视化和报表。

直接访问与ODBC兼容的各种数据源，数据和挖掘结果能够与MSExcel集成。

提供构造数据子集和变量转换的功能。

数据分析自学习引擎包括：

PolyNet预言器，GMDH（GroupMethodDataHandling）和神经网络混合的方法，基于演化编程技术-发现规律，发现依赖关系的勘探引擎，分类引擎，聚集引擎，以及多参数线性回归以发现数据中的线性关系。

PolyAnalyst具有集成的GUI环境。

发现规律引擎，利用了符号知识获取技术（SKAT）,自动化地发现数据中的依赖关系和规则，并且用清晰的数学语言表达。

PolyAnalyst是一个多策略的数据挖掘解决方案。

能够处理数字、种类、布尔型变量。

任何一个引擎都能作为一个单独的COM组件，COM组件能够和其他软件集成。

TextAnalyst在一个知识库上使用，包括问题的文本描述，内容分析、创建语义网络。

优点：

图形接口友好，各种建模技术易于掌握。

发现的规则用一种标准符号表达，适合在其他平台编程，增加了产品的可用性。

缺点：

PolyAnalystPro3.5缺乏将表达式剪切并且粘贴在其他软件中的能力。

打印不方便、不灵活，需要增加数据和模型的编辑以及清洗的功能。

基本的统计功能不够强大。

TextAnalyst不能和其他软件集成。

Wisconsin-Madison大学UWMedicalSchool和SchoolofNursing的ResearchDesignandStatisticsUnit（RDSU）为生物医药研究提供高层的统计和设计支持。

典型的生物统计技术过于复杂，神经网络难于理解，所以利用PolyAnalystPro基于符号知识技术发现规则和结构。

目前该软件在肾脏学nephrology,小儿科pediatrics以及phonology/communicativedisorders运行的非常成功。

Boeing公司是世界最大的航空公司。

将多个复杂的系统集成在一起是其成功的基础之一，工程组希望找到一种工具，能够迅速地构建非线性过程的模型作为内置实时系统的一部分。

传统的曲线配置curvefitting和神经网络技术开发需要很多时间，并且代价昂贵。

PolyAnalyst的符号知识获取技术发现规律算法提供了一种很好的性能和复杂性的平衡。

LLC公司的仙人掌策略CactusStrategies是一个咨询解决方案，该方案集中在创建启发式预言商业工具和模型、商业开发和电子商务解决方案和应用。

CactusStrategies提供的商业工具最关键的一个特点是能够从通常的人口信息和合同信息以及客户描述信息中精确地选择最有可能响应的客户。

PolyAnaly