作为强大的数据挖掘软件，SmartMining敏捷挖掘产品桌面版，能够通过桌面安装使用，使得人人都能轻松体验数据挖掘。

想了解SmartMining操作界面，我还会更新的

根据算法功能将算法分为以下几个部分：

- 数据源模块

用来读取不同文件格式的数据。提供了各种数据源的读取接口，通过简单的配置连接更多数据库、数据文本文件。

- 数据准备模块

通过数据准备模块实现对数据的清洗整理工作。

此模块包含丰富数据处理节点（算法）。根据处理对象的不同分为对行的处理和对列的处理（过滤、合并、派生分箱等）。

支持通过JAVA编程的方式自定义算法，技术人员可以通过JAVA自定义节点实现自定义算法。（自定义算法的使用可以参考软件自带的自定义算法案例流。）

- 可视化探索模块

包含丰富美观的图形组件，通过可视化的方式探索数据特征（例如地图，网络图，多种交互视图等数据可视化探索节点）

- 统计分析模块                                            

统计分析模块是统计分析专用的节点。（包括假设检验、方差分析，计算特征统计量的统计节点，以及基于他方检验的交叉表）

- 机器学习模块

机器学习模块是最核心的算法，基于不同的算法类型将模型分类：

分类预测，用来进行已知一定影响因素的情况下对目标字段进行预测的场景。包括字符型目标和数值型目标字段进行预测的算法。

聚类分析，用来解决类似于对产品进行分类，对客户进行分群的问题，这些节点可以将相似的研究对象聚集在一起。

时间序列，针对目标字段是数值型，且带时间维度的场景需要使用时间序列的算法。

关联规则，一个常见的应用场景就是购物篮分析，分析消费者购物时哪些产品会被同时购买的可能性比较大。

特征选择，是用来筛选输入的算法，通过定义的规则，比如缺失等来筛选字段。

降维分析，用来减少数据的维度，也就是用少数的几个字段包含很多个字段的信息。

模型评估，用于评估模型的稳定性和准确性。

- 文本挖掘模块

用来分析非结构化的数据。（词云就是通过文本挖掘模块实现的）

- 社交网络模块

用来分析社交类的数据，意见领袖的挖掘等等。

- SmartR模块

可以实现基于SmartMining桌面版实现R语言功能的体验，让R的算法更易实现，满足用户丰富的需求

- 数据导出模块

用于导出数据，方便后续应用

SmartMining桌面版具体包含了哪些算法，还需要体验才知道

（试不试随你，资源给你了http://pan.baidu.com/s/1slAOgMx password：pyi2）

偷偷的告诉你，SmartMining的服务器版和云版的功能更加强大（从计算能力、数据管理、权限管理、定时任务等方面）