百度人脸离线采集 SDK 离线调用人脸检测、人脸追踪、人脸采集等能力，快速获取人脸图片并确保获取的人脸图片质量，配合 API 接口，高效构建各场景人脸识别应用。

提交上线申请，正式上线即可永久免费使用。

现在登录百度云人脸识别后台，按照下图所示，找到“采集 SDK 管理”，在延期理由中填写具体的产品应用场景，便可将授权进行效期延期。

填写好延期理由，告诉我们你的产品有多优秀、多 nice 就可以了（也欢迎吐吐槽，帮助我们成长），每个账号下默认可创建4个应用，有效期全部同步延长。如应用数不够，也可以在延期申请中填写需要增加的个数及理由。

已经使用此 SDK 的客户们，延期同样奏效于当前线上的 SDK 产品，当 SDK 有效期到期后，联网情况下，会自动向百度服务器自动拉取最新的 License 文件，直接更新本地 SDK 有效期。如担心个别用户因网络原因，导致的 License 拉取失败，也可以在延期后，在后续产品版本中，直接在后台下载最新的 License 文件并覆盖替换即可。

功能介绍

1. 人脸检测：

设备端离线实时监测视频流中的人脸，同时支持处理静态图片或者视频流。

2. 人脸跟踪：

对当前检测到的人脸持续跟踪，动态定位人脸轮廓，稳定贴合人脸。

3. 人脸关键点采集：

对当前检测到的人脸持续跟踪，并动态实时展现人脸上的核心关键点。

4. 人脸图片采集：

在人脸检测及追踪过程中，完成人脸图片采集，并输出预设条件的人脸图片。

5. 人脸质量监控：

在人脸检测及追踪过程中，实时校验人脸的姿态角度、遮挡、清晰度、光照条件，符合质量条件的才会被采集。

6. 有动作活体检测：

实时反馈眼睛、嘴巴、头部姿态等状态，通过给用户设定完成相关动作，判断是否为活体。支持指定生效的动作及顺序。

7. 开放参数设置：

SDK 内部支持高度可定制化参数，对人脸检测、追踪、采集、质量模块进行个性化调整。

8. UI 自定义修改：

SDK 内部所有 UI 层代码、音频文件全部开源，可根据实际业务需求任意调整。

9. 多种场景版本：

提供 iOS、Android、Windows、Linux、LinuxARM 多端覆盖，适应各种应用场景及设备类型。

产品优点

1. 多端多设备覆盖：

提供 iOS、Android、Windows、Linux、Linux ARM 多端覆盖，适应各种应用场景及设备类型。

2. 快速上线：

有针对人脸核身、人脸闸机、人脸登录等场景的示例工程，对 UI 进行简单修改即可上线使用，最快一周内开发上线。

3. 开放参数设置

SDK 内部支持高度可定制化参数，对人脸检测、追踪、采集、质量模块进行个性化调整。

4. 有动作活体检测，安全性更高

实时反馈眼睛、嘴巴、头部姿态等状态，通过给用户设定完成相关动作，判断是否为活体。支持指定生效的动作及顺序。

我应该如何使用？

通常情况下，百度人脸离线采集 SDK 需配合 API 使用。让我们先看下人脸识别的三大类核心应用场景：

1. 身份核验：

即1:1对比，判断两张脸的相似度，判断你是你，通常用于需要验证用户身份真实性的场景，如人证对比。

2. 身份识别：

即1:N 识别，在一个人脸集合中找到最相似的人脸，判断你是谁，通常用于判断用户身份是否存在，及身份信息内容的场景，如人脸门禁、人脸支付等。

3. 属性分析：

即人脸属性分析，基于人脸信息，返回年龄、性别等属性值，通常用于客群分析、娱乐营销等场景，如统计线下客群年龄分布。

而以上场景的几乎所有业务过程，核心可以分为两个步骤：

1. 人脸采集：

人脸识别的前置步骤，即获取到人脸图片，用于对比、识别、属性分析等操作。

2. 人脸分析：

包括人脸图片的加工处理，特征抽取与对比，结果返回等一系列操作，也是通常理解为的人脸识别操作。

要想确保人脸识别的应用效果得到保障，最为核心的一个环节即人脸的获取，即人脸采集。

那么离线采集 SDK，核心的作用就是拿到质量较好的人脸图片，送给 API 做业务分析。至于如何分析，就看使用什么 API 了。

将业务流程串起来看，大概如下图所示：

租房是个尚待解决的巨大痛点。传统中介效率低下，近年来行业尝试了C2C去中介和互联网改造中介的多种模式，但都以失败告终：前者的问题是C端房源太过分散且信息不透明，只能作为一种补充手段；后者是因为在实际运营中，房源、客源和撮合效率都没有比在小区里外渗透的线下中介更有优势。

尽管出现了嗨住、蘑菇租房、巴乐兔等从小B切入市场的租房平台，但不问租房创始人李泽凡认为，租房平台中迟迟没有出现携程这样提供一站式解决方案的公司，且线下中介仍在市场中占领主导地位，这个现象证明平台模式并没有真正成为一个完整的解决方案：

从使用习惯来看，用户在筛选条件之后，要连续刷好几页房源，这是对平台推荐机制的不信任；而房子作为非标产品，很多信息都包含在详情页的描述里，推荐的准确度也不够高；更重要的是，用户往往不清楚自己的需求，精准的匹配更难以实现。

因此，不问租房想要把租客作为第一服务对象，结合AI进行房源的智能推荐。把租客需求当作核心，是基于团队的一个判断：租赁市场的天平正在向消费者端倾斜，供不应求的情况将在2020年前后消失，租客的话语权会越来越强。

作为一个数据生意，核心在于通过数据模型高效完成供需匹配。精准的算法推荐依赖大量数据，在房源端，数量规模已经很可观，但具体的标签仍需细化。目前不问租房与四川大学合作，将对装修程度和户型等特殊构造的信息做深度识别和分析；而在需求端，这是目前整个房产领域缺失的一块信息，且行为低频、需求模糊，并不适合冷启动。

对团队来说，用户的信息获取是智能推荐的第一步。不问租房推出了REVE找房机器人，会与用户进行1V1的对话交流，根据区域、交通、居室、人数、预算、入住时间等显性需求推荐1-3套房源，用户不断提出反馈，REVE再把隐形的需求泛化和清晰化，进一步推荐合适的房源，如果用户满意则帮助预约。

联合创始人孙思远表示，交互式信息检索与房地产垂直行业知识图谱的结合，大幅提升了REVA的房源推荐精准度。不问租房试运营期间，REVA在一个月内服务了近千名真实租客，且预约转化率比一般平台高出10倍。

不问租房的初期目标人群是大学毕业生，由于客单较低，中介并不重视，豆瓣找房小组等形式的存在就是需求溢出的表现。这类人群找房时间集中，需求相对统一，在数据采集时效率更高；同时他们对租房的认知模糊，更需要个性化的深度服务，也更容易接受新模式。

在房源方面，主要来自职业二房东和长租公寓公寓等B端机构，早期也会与中介合作，为其免费引流。不问租房采用机器人客服确认房源状态，以保证房源的准确性。平台两周更新一次，目前在上海拥有4万5千套实时在租房源。

不问租房定位为AI中介，在盈利模式上是向租客收取佣金。不过团队认为，未来中介的佣金模式会被市场淘汰，而AI所带来的高人效比与和机构化房东的深度合作将成为破题的关键。不问租房会向房东端推出房租定价服务，基于实际用户需求和历史交易提供数据支持。孙思远表示，历史交易价格只能反映供给，结合需求的定价会更加科学。

不问租房团队有多次AI创业的经历。创始人李泽凡曾就读于UC Berkeley，2008年开始接触地产并负责公寓募资业务，10年创办电商网站shui.mu，大学期间投资了14家早期公司后辍学创业；联合创始人孙思远是交大密西根EECS系本科、UC Berkeley运筹学硕博士，曾任Simply Hired高级数据科学家、亚马逊研究员，负责过千万MAU级别的个性化推荐算法设计。两人在UC Berkeley上学期间结识，在2012年底一起创立了AI驱动的个人CRM系统Etch.ai，运营3年后被收购。

团队目前共有5人，base上海。运营负责人张旭东曾任太平洋房屋副总裁；公司的导师还包括LinkedIn联合创始人、携程联合创始人、同策房产集团副总裁等。此前，不问租房曾获得LinkedIn创始人、Thiel Fellowship创始人的种子轮融资，下个月将开启天使轮融资。

产品和运营在日常工作中，常常需要参考各种数据，来为决策做支持。

但实际情况是，对于日常工作中的各种小决策，内部提供的数据有时还不足给予充分支持，外部的数据大部分又往往都是机构出具的行业状况，并不能提供什么有效帮助。

那么问题来了，有没有什么更方便的方法呢？

今天就为大家介绍3个能适应大多数场景的数据采集工具，即使不懂爬虫代码，你也能轻松爬出95%网站的数据。

重点是，这三个软件的基础功能都是可以免费使用的喔~

1、火车采集器

地址 http://locoy/

这个是很老牌的网站数据采集工具啦，从诞生至今已经十一年了。经过不断的更新迭代，功能也越来越多（只是有些高级功能已经要收费了QAQ）。

据说用户量一直在同类软件中稳居第一，毕竟是十一年的老司机，想当年小编我学习数据挖掘的时候，老师推荐使用的也是这款软件呢。

火车采集器可以实现数据的抓取、清洗、分析，挖掘及最终的可用数据呈现，堪称一条龙服务。

它的第一个特点是适用范围广，采集数据准确。火车采集器的采集原理是基于 web 结构的源代码提取，所以几乎适用于所有的网页，以及网页中能够看到的所有内容。可以通过设定内容采集规则，轻松迅速地抓取网页上散乱分布的文本、图片、压缩文件、视频等内容

比如采集豆瓣读书网站上的书籍的标题以及作者的数据，但是页面上有图片，也有文字，只要才采集的时候设定好采集的规则，就能精准地只采集到标题名和作者的名字。

并且，火车采集器的内容采集支持测试功能，可选用一个典型页面来测试内容采集的正确性，以便及时更正和进行下一步数据处理。

比如说，你想采集豆瓣读书里几百本书的评论，但你不确定一次性抓取下来的数据是否准确。你就可以通过测试，先抓其中几个网页测试一下，看看抓到的结果是否是你想要的结果，并根据结果对采集规则进行调整，直到测试出来的结果是让你满意的结果为止，然后再进行大规模的采集。这样就不怕采集出来的数据出错啦。

此外，对于采集到的信息数据，它还可以对其进行一系列的智能处理，使采集到的数据更加符合我们的使用标准。比如过滤掉不需要的空格啦，标签啦，同义词替换啦，繁简转换啦等等。

看到这里有同学要问了，说了这么多，还是不知道怎么操作，怎么破。别担心，火车采集器的网站上，还有提供新手的入门手册和视频教程，不懂的问题可以在论坛内提问，也可以在论坛里跟着大神快速学习火车采集器的操作。

2、八爪鱼

地址 http://bazhuayu/

这也是一个号称什么网站都能采的工具。电商类、生活服务类、社交媒体类、论坛类，甚至瀑布流类的网站都可以采集。

它的采集方式有一个亮点，就是云采集。也就是说，当你配置好采集任务，即使关机出去浪，任务也可以接着在云端执行，等浪完回来，数据就采好了。这就不用担心网络中断，辛辛苦苦采集的数据没了，也不用一直守在电脑旁边等数据采集完。

云采集还有一个好处在于，可以利用云端多节点并发运行，采集速度将远超于本地采集（单机采集）。多 IP 在任务启动时自动切换还可避免网站的 IP 封锁，实现数据采集的最大化。

据说规则的配置也是hin简单。操作上2分钟就可以快速入门。看了一下操作页面，流程基本上是所见即所得，整个流程也是可视化的，确实比火车头要简单些。

就算不知道软件怎么使用，网站上有教程中心，也一样提供免费的新手入门教程，供大家快速学习软件的操作方法。

3、集搜客

地址 http://gooseeker/

这个工具，也可以说是非常厉害了。完全可视化操作，无需编程基础，熟悉电脑操作就可以轻松掌握。整个采集过程也是所见即所得，遍历的链接信息、抓取结果信息、错误信息等都会及时地反映在软件界面中。

它有一个强大的优势，拥有一个抓取规则的模板库。我们都知道，采集数据需要给工具提供抓取规则，这个规则就相当于是告诉爬虫工具，你需要抓取的数据所具备的特征。因此抓取规则直接决定了你抓到数据的准确度和精细程度。

但是很多小白同学在初次设置抓取规则的时候，还是需要摸索一阵，才能得到自己想要的结果的。集搜客的抓取规则模板库，就可以帮你省去摸索抓取规则花费的时间。

在集搜客资源库中，分门别类存放着各种抓取规则，你既可通过关键词，也可通过目标网页网址搜索到可用的抓取规则。

在抓取规则的详情页面，只要仔细考察一个规则的抓取结果是否满足您的需要，如果满足，只需点击“下载”按钮，即可在会员中心一键启动集搜客网络爬虫，抓取到你想要的数据。

集搜客还有一个优势，在于可以抓取可视化图表上的数据。现在有越来越多网站上的数据是经过统计、分析、挖掘，并用可视化图表展示出来的，比如淘宝指数，百度指数等等。它都可以直接从这些图表上，把数据抓取下来。

这就意味着，它不仅能抓取文本数据、图片、表格，其他可视化图表，如新闻资讯图表、电商网站上的产品介绍图片、电商经营分析数据还是指数走势图等等，它都能抓取到完整的图表信息。

而且，它还能模拟鼠标动作，抓取在指数图表上悬浮显示的数据。

互动讨论

这次的工具推荐喜欢么？还想要哪些工具推荐，或者想知道哪些产品、运营、交互知识，在评论区告诉我们吧~

更多产品、运营、交互知识，关注“起点学院”

经过两周的整理总结，沉淀出来好多数据采集的经验与大家分享。

前嗅免费模板共享链接：http://forenose/help/collection/template/cases.html

1.如何进行数据采集？

①下载安装软件后，登录到软件上。

②准备好模板：在前嗅的官网上下载免费的模板或自己配置好的模板

③将下载的官网导入到软件中。

点击文件---点击导入采集文件（将采集文件导入，自己配置的模板请忽略这一步）

④在数据建表中建关联数据表

选中需要采集模板下的表单---点击创建关联数据表，所创表名不能为汉字，点击确定---在所创数据表前的方框打勾即可关联数据表。详情见下图。

此时在数据浏览中就存在了刚刚建的关联数据表。

⑤进行数据采集。

在需要进行数据采集的模板前打勾--点击允许采集--点击开始按钮即可进行数据采集。详情见下图。

⑥数据预览及导出

选中关联表---点击刷新按钮即可查看数据---点击导出按钮即可导出数据。详情见下图。

多种导出方式：

a.可以将采集到的数据全部导出。

b.可以将数据分割导出，设置特定数目后数据会分别储存放在文件夹中。

c.可以将每个字段所采集到的内容分别导出到不同文件夹，方便查看。

数据导出教程：

http://forenose/help/guildbook/crawler_new/5-2.html

2.所采集的网站弹验证码是怎么回事？

弹验证码分为四种情况：

①登录需要验证码：登录时只需要一个验证码，所以直接手动填写配置即可。

②多账号登录：每次账号登录都需要验证码，此时应该接第三方打码平台。

前嗅（forenose）是首个深度大数据专家。

提供数据采集-分析-处理-管理-营销-应用，自主知识产权的全套大数据产品 。

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快，创造出了“大数据（BigData）”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。

BigData是近来的一个技术热点，历史上，数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术，很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就经常提及BigData。

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。

近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无

线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互。

互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据：1）全球每秒钟发送2.9百万封电子邮件；2）每天会有2.88万个小时的视频上传到Youtube；3）推特上每天发布5千万条消息；4）每天亚马逊上将产生6.3百万笔订单；4）每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟；5）Google上每天需要处理24PB的数据。

我们在一个大数据的时代漩涡中，每天都有是以亿计的数据产生，如何获取这些数据，如何使用这些数据，如何用好这些数据，都是一个难题。之前遇到的一位做语言学研究的小姐姐，研究课题需要建立自己的语言数据库，每次都要在新闻网站上去搜索关键字的文章，然后复制黏贴下来，非常的辛苦和费事费时，我听说之后非常吃惊，问她这种机械却又累人的工作，为什么不让软件解决，而要自己一个个手动复制黏贴。她的回答是自己是学文科的，又不会写代码，又搞不懂编程，所以她只能自己辛苦一点了。听完她的回答之后，我很心痛，所以我立马给他推荐了一款软件，帮助她从复杂的复制黏贴工作中解脱出来。

这款软件对小白用户十分友好，智能模式只要输入网址就能帮忙采集了，是谷歌大牛回国写的一款软件，而且还是免费采集和导出的，现在把这个软件分享出来，希望对大家有所帮助。我会以新闻网站中国日报为例，为大家演示如何通过这款爬虫软件自动采集数据。

首先，需要下载安装软件，大家可以到官网上下载最新版本的软件，然后注册新用户登录，游客用户也可以采集数据，但是可能会丢失，建议还是注册新用户。

首先，复制需要采集的网址，打开软件输入网址，新建智能采集任务。

在智能模式下，我们输入网址后软件即可自动识别出页面上的数据并生成采集结果，每一类数据对应一个采集字段，可以右击字段进行相关设置，包括修改字段名称、增减字段、处理数据等。

由于在列表页上只展示了部分的新闻信息，如果需要采集具体的新闻内容，我们需要右击链接使用“深入采集”功能，跳转到详情页进行采集。

接着点击“保存并启动”按钮，可在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动入库和下载图片，我们如果没有用到这些功能，可以直接点击“启动”运行任务。

数据采集完毕后我们可以导出数据，这款软件比较好的一点是不仅采集免费，而是可以导出多种格式的文档，对导出也没有什么限制。

为方便查看我们导出一个Excel2007的表格，我们可以看到数据质量还是挺高的，大家可以直接使用这些数据，也可以在这个基础上对数据进行加工处理。

现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在20世纪80年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛，以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。2012年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说，大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式，而更多的改变正蓄势待发。

大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义。目前，大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。麦肯锡公司在一份研究报告中，根据西方产业数据预测，大数据的应用将能为欧洲发达国家的政府节省1000亿欧元以上的运作成本，使美国医疗保健行业的成本降低8%，约每年3000多亿美元，并使得零售商的营业利润率提高60%以上。市场调研机构IDC的“数字宇宙”研究报告中则预测，大数据技术与服务市场在2015年将达到169亿美元，实现40%的年增长率，为IT与通信产业增长率的7倍。大数据中蕴含的巨大商业价值、科学研究价值、社会管理与公共服务价值以及支撑科学决策的价值正在被认知与开发利用。

数据中蕴含的宝贵价值成为人们存储和处理大数据的驱动力。Mayer-Schonberger在《大数据时代》一书中指出了大数据时代处理数据理念的三大转变，即要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。因此，大数据的处理对于当前存在的技术来说是一种极大的挑战。

那么我们如何获取这些数据呢，有没有什么高效的办法可以帮助我们获取这些高价值的数据，毕竟人工的复制黏贴不仅复杂而且非常的低效，因此后羿工程师团队不断的摸索和开发，终于研究出一款基于人工智能技术的爬虫工具，只需要在软件中输入网址就能够自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集，是业内首家支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的采集软件。同时这是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果导出没有任何限制，即使是没有编程基础的小白用户也可轻松实现数据采集要求。

现在我们就以腾讯视频为例，为大家演示如何使用此款软件。

首先，复制需要采集的网址，打开软件输入网址，新建智能采集任务。

在智能模式下，我们输入网址后软件即可自动识别出页面上的数据并生成采集结果，每一类数据对应一个采集字段，我们可以右击字段进行相关设置，包括修改字段名称、增减字段、处理数据等。

接着我们点击“保存并启动”按钮，可在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动入库和下载图片，本次示例中未使用到这些功能，直接点击“启动”运行爬虫工具。

数据采集完毕后，我们可以导出数据，软件提供多种导出方式，大家可以自由选择导出方式。

我们导出了一个Excel表格的文件，在这个表格上我们可以看到数据都完整的采集出来了，大家可以直接使用这些数据，也可以在这个基础上对数据进行加工处理。

【这些免费数据库，你都知道吗？】①国家哲学社会科学文献中心：上线文献超过1000万条；②汉斯出版社中文学术期刊：提供125本国际开源中文期刊的免费下载阅读；③Blackwell电子期刊：国际性期刊800余种，涵盖十多个学科；④科研出版社OA资源：共有 180 多种期刊的电子版本…更多 @人民日报：【开学必备！50个全球免费电子数据库，助你写出高质量论文！】又到开学季，毕业论文，学期论文，课题论文…你还在为找不到文献资料而抓狂吗？不要发愁，为你整理50个全球免费电子数据库中文、外文数据库，期刊、电子书、学位论文，你想要的各种资源，全都有！速速收藏，写论文如有神助！

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来源：人民日报

数据可视化正在帮助全球的公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力清晰地捕捉注意力并传达想法。这有助于决策并推动改进行动。

通过使用正确的工具，您可以从原始数据中勾勒出令人信服的视觉故事。以下是一些用于数据可视化的免费和开源工具。

1.Candela

如果您了解JavaScript，那么您可以使用此开源工具进行丰富的数据可视化。Candela是一个开源的可互操作网络可视化组件。

2.Charted

Charted是一款免费的数据可视化工具，可让您从CSV文件和Google电子表格创建线形图或条形图。收费带有集成组件，包括LineUp组件，UpSet组件，OnSet组件，Vega可视化和GeoJS地理空间可视化。该工具不存储数据或操作它。纯粹基于可视化，它具有基本功能来创建带有标签和备注的线条或堆积图表。

3.数据包装器

Datawrapper是一款移动友好的数据可视化工具，可让您在几秒钟内创建图表和报告。该工具的免费版本适用于单个用户，支持每月10,000个月的图表视图。使用该工具，您可以创建不同类型的可视化效果，如条形图，分割图，堆积图，点图，箭头图，面积图，散点图，符号图和等值线图。您不需要编码或设计技能来使用该工具。

4. Google Data Studio

如果您拥有Gmail帐户，Google的数据可视化工具就可以免费且轻松地进行设置。您可以轻松将其与Google产品相关联，例如Google AdWords，Google Analytics，YouTube Analytics和Google表格。

5.谷歌图表

Google的另一个简单而免费的数据可视化工具是Google Charts 工具。该工具带有用于可视化的交互式图表和数据工具。

6.Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，允许您制作适合移动设备的交互式地图。该工具有很多插件可用于添加功能，并可在各种桌面和移动平台上正常运行。

7. MyHeatMap

MyHeatMap是一款免费工具，可以交互式查看您的地理数据。该工具的免费版本只提供公共地图，您可以为每个这些免费地图添加20个数据点。该工具使用颜色编码的热图更容易理解数据。您也可以在同一张地图内的数据集之间切换。

8. Openheatmap

Openheatmap让你把你的电子表格变成一张地图。您可以上传CSV文件或Google表格，以在几秒钟内创建交互式在线地图。该工具可用于解释邮政编码等客户人口统计数据。

9.Palladio

Palladio是一款免费工具，旨在将复杂的历史数据可视化。它具有地图视图，图形视图，列表视图和图库视图等功能。您可以使用该工具可视化CSV，TAB或TSV文件中的数据。通过图表视图，您可以可视化数据维度之间的关系。数据显示为通过线路连接的节点。另一方面，列表视图允许您安排数据以制作自定义列表。该工具还具有图库视图以在网格中显示数据。

10. RawGraphs

RawGraphs是一个开源平台，可帮助您可视化TSV，CSV，DSV或JSON数据。免费工具使用简单，并有助于将数据转换为图表。

11. Tableau Public

Tableau Public是一款免费的商业智能工具，允许用户创建和共享交互式图表，图表，地图和应用程序。该工具的免费版本带有10 GB的存储空间。您可以将它连接到Google表格，Microsoft Excel，文本文件，JSON文件，空间文件，Web数据连接器，OData以及SAS（* .sas7bdat），SPSS（* .sav）和R等统计文件（* .rdata，* .rda）。

12.时间表

时间轴 是一款免费工具，可让您为报告创建时间表。您可以使用工具中提供的模板连接您的Google云端硬盘帐户，从Google电子表格创建时间表。使用JSON，您可以创建自定义安装。

13. Chartist.js

Chartist.js是一款免费的数据可视化工具，可让您快速轻松地创建响应式图表。

该工具提供了很大的灵活性并且可以自定义。你甚至可以使用CSS动画和转换到你的SVG元素。

14. ColorBrewer

ColorBrewer是一款免费工具，可用于根据配色方案更好地制作地图。该工具可以轻松区分复杂地图上的颜色。

15. D3.js

D3.js 是一个免费的JavaScript库，可以帮助您使用数据创建图像。该工具使您能够将任意数据连接到文档对象模型（DOM），然后将数据驱动的转换应用于文档。通过DOM编程API，程序员可以将文档作为对象访问。

16.Plotly

Plotly是一款开放源代码工具，可用于撰写，编辑和共享交互式数据可视化。您可以使用该工具通过上传CSV文件或连接到SQL数据库来创建D3.js图表和地图。您也可以使用R或Python创建图表。

17. Polymaps

Polymaps是一个免费的JavaScript库，用于在浏览器中创建动态的交互式地图。您可以使用该工具在地图上显示多缩放数据集。该工具使用可缩放矢量图形（SVG）来显示图像，从而使您可以使用CSS定义设计。

18.Weave

Weave是一个免费的数据可视化平台，符合ADA标准。该工具带有全键盘和辅助设备导航以及完整的屏幕阅读器支持。该工具还自动实时描述图像。

19. Dygraphs

Dygraphs是一个基于JavaScript的开源图表库。这个免费的工具可以用来分析密集的数据集。该工具是高度可定制的，并适用于所有浏览器。该工具为错误栏/置信区间提供了强有力的支持。

20.GanttPro

除此之外，还有许多数据可视化工具可以在有限的时间内提供免费试用。 例如，项目管理工具GanttPro可帮助您在15天的试用期内免费创建项目图表。

数据可视化对精确的数据分析至关重要。利用正确的工具，您可以轻松地向您的利益相关者总结和解释复杂的数据。通过利用数据产生的可操作的见解，公司可以获得巨额利润和储蓄。我们说的有多大？Netflix 在2017年 以其ML算法向用户推荐个性化电视节目和电影，节省了约 10亿美元。正确使用时，数据分析和可视化有能力改变人们的生活方式。

点一下关注哦！~~

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。

数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。

免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类: 在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习: 查找变量之间的关系

回归: 旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。

下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具

数据挖掘工具

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在XML文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分，Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力，进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

4. Teradata

Teradata认识到，尽管大数据是令人敬畏的，但如果您实际上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫无价值的。 想象一下，有数百万的数据点没有查询的技能。 这就是Teradata所提供的。它们提供数据仓库，大数据和分析以及市场营销应用程序方面的端到端解决方案和服务。

Teradata还提供一系列的服务，包括实施，业务咨询，培训和支持。

5. Framed Data

这是一个完全管理的解决方案，这意味着你不需要做任何事情，而是坐下来等待见解。 框架数据从企业获取数据，并将其转化为可行的见解和决策。 他们在云中训练、优化和存储产品的电离模型，并通过API提供预测，消除基础架构开销。 他们提供了仪表板和情景分析工具，告诉你哪些公司杠杆是驾驶你关心的指标。

6. Kaggle

Kaggle是全球最大的数据科学社区。 公司和研究人员张贴他们的数据，来自世界各地的统计人员和数据挖掘者竞相制作最好的模型。

Kaggle是数据科学竞赛的平台。 它帮助您解决难题，招募强大的团队，并扩大您的数据科学人才的力量。

3个步骤的工作 -

上传预测问题

提交

评估和交流

7. Weka

WEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。 它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种关系。您可以应用多种分类器来深入了解数据。

8. Rattle

Rattle代表R分析工具轻松学习。 它提供数据的统计和可视化汇总，将数据转换为可以轻松建模的表单，从数据中构建无监督模型和监督模型，以图形方式呈现模型的性能，并对新数据集进行评分。

它是一个使用Gnome图形界面在统计语言R编写的免费的开源数据挖掘工具包。 它运行在GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows下。

9. KNIME

Konstanz信息采集器是一个用户友好、可理解、全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它有一个图形用户界面，帮助用户方便地连接节点进行数据处理。

KNIME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，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

10. Python

作为一种免费且开放源代码的语言，Python通常与R进行比较，以方便使用。 与R不同的是，Python的学习曲线往往很短，因此成了传奇。 许多用户发现，他们可以开始构建数据集，并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。 只要您熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

11. Orange

Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。它还包含了数据分析、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。

12. SAS Data Mining

使用SAS Data Mining商业软件发现数据集模式。 其描述性和预测性建模提供了更好的理解数据的见解。 他们提供了一个易于使用的GUI。 他们拥有自动化的数据处理工具，集群到最终可以找到正确决策的最佳结果。 作为一个商业软件，它还包括可升级处理、自动化、强化算法、建模、数据可视化和勘探等先进工具。

13. Apache Mahout

Apache Mahout是Apache软件基金会（Apache Software Foundation）的一个项目，用于生成主要集中在协作过滤、聚类和分类领域的分布式或其他可伸缩机器学习算法的免费实现。

Apache Mahout主要支持三种用例：建议挖掘采取用户行为，并尝试查找用户可能喜欢的项目。 集群需要 文本文档，并将它们分组为局部相关的文档。 分类从现有的分类文档中学习到特定类别的文档是什么样子，并能够将未标记的文档分配给（希望）正确的类别。

14. PSPP

PSPP是对采样数据进行统计分析的程序。 它有一个图形用户界面和传统的命令行界面。 它用C语言编写，使用GNU科学图书馆的数学例程，并绘制UTILS来生成图表。 它是专有程序SPSS（来自IBM）的免费替代品，可以自信地预测接下来会发生什么，以便您可以做出更明智的决策，解决问题并改进结果。

15. jHepWork

jHepWork是一个免费的开放源代码数据分析框架，它是为了使用开放源代码软件包和可理解的用户界面创建一个数据分析环境，并创建一个与商业程序相竞争的工具。

JHepWork显示数据集的交互式2D和3D图，以便更好地分析。 Java中实现了数字科学库和数学函数。 jHepWork基于高级编程语言Jython，但Java编码也可用于调用jHepWork数值库和图形库。

16. R programming Language

为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的，并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。它是一个免费的软件编程语言和软件环境，用于统计计算和图形。

在数据采矿者中广泛使用R语言进行统计软件和数据分析。近年来，易用性和可扩展性大大提高了R的知名度。

17. Pentaho

Pentaho为数据集成，业务分析和大数据提供了一个全面的平台。 有了这个商业工具，你可以轻松地融合任何来源的数据。 深入了解您的业务数据，为未来做出更准确的信息驱动决策。

18. Tanagra

TANAGRA是一个用于学术和研究目的的数据挖掘软件。 有探索性数据分析，统计学习，机器学习和数据库领域的工具。 Tanagra包含一些监督学习，但也包括其他范例，如聚类，因子分析，参数和非参数统计，关联规则，特征选择和构建算法。

19. NLTK

自然语言工具包，是一套用于Python语言的符号和统计自然语言处理（NLP）的库和程序。 它提供了一个语言处理工具库，包括数据挖掘，机器学习，数据报废，情感分析和其他各种语言处理任务。 构建python程序来处理人类语言数据。

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的6种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。

该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。

此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。

只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。