1.RapidMiner
只要是從事開源數據挖掘相關的業內人士都知道，RapidMiner在數據挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什麼讓RapidMiner得到如此厚譽呢?首先，RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R腳本的學習方案、模型和演算法，讓它成為業界的一棵常春藤。
用Java語言編寫的RapidMiner，是通過基於模板的框架為用戶提供先進的分析技術的。它最大的好處就是，作為一個服務提供給用戶，而不是一款本地軟體，用戶無需編寫任何代碼，為用戶尤其是精於數據分析但不太懂編程的用戶帶來了極大的方便。
2.R-Programming
R語言被廣泛應用於數據挖掘、開發統計軟體以及數據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數據相關功能嗎?其實，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。
R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由於出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數據人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。它在GNU通用公共許可證下是免費的，這也是它與RapidMiner相比的優勢所在，因此，用戶可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個性化，更貼合用戶的使用習慣與獨特需求。
很多人都不知道，WEKA誕生於農業領域數據分析，它的原生的非Java版本也因此被開發了出來。現在的WEKA是基於Java版本的，比較復雜。令人欣喜的是，當它日後添加了序列建模之後，將會變得更加強大，雖然目前並不包括在內。但相信隨著時間的推移，WEKA一定會交出一張很好看的成績單。
4.Orange
對很多數據人來說，Orange並不是一個陌生的名字，它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。而且，Orange的可視化編程和Python腳本如行雲流水，定能讓你擁有暢快的使用感。
Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。無論是對於初學者還是專家級大神來說，這款與Python一樣簡單易學又功能強大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的開源數據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處於不敗之地。
想要感受這款深受數據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然後將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續葛優癱N日遊了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。我們都知道，提取、轉換和載入是數據處理最主要的三個部分，而這三個部分，KNIME均能出色地完成。同時，KNIME還為用戶提供了一個圖形化的界面，以便用戶對數據節點進行進一步的處理，十分貼心。
基於Eclipse，用Java編寫的KNIME擁有易於擴展和補充插件特性，還有可隨時添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。良好的性能，更讓KNIME引起了商業智能和財務數據分析的注意。
㈡ 國內有哪些數據分析和數據挖掘的軟體
數據挖掘工作現在很多都是寫腳本代碼進行的，像r，python，工具的話商用就是IBM的SPSS Modeler，就是以前的Clementine, 還有SAS，matlab，這些都是超貴的，excel也有數據挖掘插件。開源的也很多，像RapidMiner，Knime,Weka,Orange這些都是知名的開源數據挖掘工具。其實現在很多BI產商也出了數據挖掘工具，基於web的，還支持分布式計算，操作封裝的更容易操作，而且還能定製演算法，服務更好，這都是國產產商的優勢，像億信華辰的豌豆DM，思邁特的Smartbi Mining，另外還有些廠商叫什麼AI挖掘，那就是營銷了，蹭AI的熱度，實際還是數據挖掘的理論
㈢ 網路爬蟲,用什麼軟體最好啊
前嗅ForeSpider數據採集系統是天津市前嗅網路科技有限公司自主知識產權的通用性互聯網數據採集軟體。軟體具備全面的採集范圍、精準的數據精度、絕佳的抓取性能、簡易的可視化操作、智能的自動化採集，使企業能夠以很少的人工成本，快速獲取互聯網中結構化或非結構化的數據。
軟體幾乎可以採集互聯網上所有公開的數據，通過可視化的操作流程，從建表、過濾、採集到入庫一步到位。支持正則表達式操作，更有強大的面向對象的腳本語言系統。
台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
l軟體特點
一．通用性：可以抓取互聯網上幾乎100 %的數據
1.支持數據挖掘功能，挖掘全網數據。
2.支持用戶登錄。
3.支持Cookie技術。
4.支持驗證碼識別。
5.支持HTTPS安全協議。
6.支持OAuth認證。
7.支持POST請求。
8.支持搜索欄的關鍵詞搜索採集。
9.支持JS動態生成頁面採集。
10.支持IP代理採集。
11.支持圖片採集。
12.支持本地目錄採集。
13.內置面向對象的腳本語言系統，配置腳本可以採集幾乎100%的互聯網信息。
二．高質量數據：採集+挖掘+清洗+排重一步到位
1.獨立知識產權JS引擎，精準採集。
2.集成數據挖掘功能，可以精確挖掘全網關鍵詞信息。
3.內部集成資料庫，數據直接採集入庫，入庫前自動進行兩次數據排重。
4.內部創建數據表結構，抓取數據後直接存入資料庫相應欄位。
5.根據dom結構自動過濾無關信息。
6.通過模板配置鏈接抽取和數據抽取，目標網站的所有可見內容均可採集，智能過濾無關信息。
7.採集前數據可預覽採集，隨時調整模板配置，提升數據精度和質量。
8.欄位的數據支持多種處理方式。
9.支持正則表達式，精準處理數據。
10.支持腳本配置，精確處理欄位的數據。
三．高性能：千萬級的採集速度
1.C++編寫的爬蟲，具備絕佳採集性能。
2.支持多線程採集。
3.台式機單機採集能力可達4000-8000萬，日採集能力超過500萬。
4.伺服器單機集群環境的採集能力可達8億-16億，日採集能力超過4000萬。
5.並行情況下可支撐百億以上規模數據鏈接，堪與網路等搜索引擎系統媲美。
6.軟體性能穩健，穩定性好。
四．簡易高效：節約70%的配置時間
1.完全可視化的配置界面，操作流程順暢簡易。
2.基本不需要計算機基礎，代碼薄弱人員也可快速上手，降低操作門檻，節省企業爬蟲工程師成本。
3.過濾採集入庫一步到位，集成表結構配置、鏈接過濾、欄位取值、採集預覽、數據入庫。
4.數據智能排重。
5.內置瀏覽器，欄位取值直接在瀏覽器上可視化定位。
五．數據管理：多次排重
1.內置資料庫，數據採集完畢直接存儲入庫。
2.在軟體內部創建數據表和數據欄位，直接關聯資料庫。
3.採集數據時配置數據模板，網頁數據直接存入對應數據表的相應欄位。
4.正式採集之前預覽採集結果，有問題及時修正配置。
5.數據表可導出為csv格式，在Excel工作表中瀏覽。
6.數據可智能排除，二次清洗過濾。
六．智能：智能模擬用戶和瀏覽器行為
1.智能模擬瀏覽器和用戶行為，突破反爬蟲限制。
2.自動抓取網頁的各類參數和下載過程的各類參數。
3.支持動態IP代理加速，智能過濾無效IP代理，提升代理的利用效率和採集質量。
4.支持動態調整數據抓取策略，多種策略讓您的數據無需重采，不再擔心漏采，數據採集更智能。
5.自動定時採集。
6.設置採集任務條數，自動停止採集。
7.設置文件大小閾值，自動過濾超大文件。
8.自由設置瀏覽器是否加速，自動過濾頁面的flash等無關內容。
9.智能定位欄位取值區域。
10.可以根據字元串特徵自動定位取值區域。
11.智能識別表格的多值，表格數據可以完美存入相應欄位。
七．優質服務
1.數據採集完全在本地進行，保證數據安全性。
2.提供大量免費的各個網站配置模板在線下載，用戶可以自由導入導出。
3.免費升級後續不斷開發的更多功能。
4.為用戶提供各類高端定製化服務，全方位來滿足用戶的數據需求。
㈣ 網路工程師有哪些軟體是必備的
操作系統方面，出了windowsNT，,還要掌握Linux 或Unix，能夠假設和維護各種伺服器，如HTTP伺服器，DNS，E-mail伺服器。 網路工程師常用的工具軟體 1、Sniffer/Iris/ethereal/tcpmp等抓包工具 在遇到疑難問題時，往往需要看看實際的數據包中的內容，結合各種協議，判斷問題所在。當然象Sniffer等工具軟體還有其他的一些很棒的功能，需要我們來挖掘。 2. Solarwinds Solarwinds是工具集，它可以提高工程師們的工作效率，它裡面有Ping、trace tools,Address Mgmt,TFTP server等實用而好玩的工具。Ping tools裡面可以進行有聲音的ping，而Address Mgmt可以解決讓人頭疼的麻煩事，像IP子網劃分或路由聚合等。當然它也有一些網管工具的集成、像MIB Browser、SNMP Graph等 3.Serv-U、AbsoluteFTP等FTP軟體 Serv-U是大名鼎鼎的FTP伺服器端軟體，可以構架FTP伺服器；而 AbsoluteFTP是一個非常好用的FTP客戶等端軟體。有了它們的幫忙，你可以進行遠程數據的上傳、下載。其中也包括：網路設備的軟體升級等 4. SecureCRT 它支持常見的Telnet、SSH等遠程管理，有了它，你可以非常方便的管理遠程設備，log你的操作。 5.UltraEdit、Visio軟體 UltraEdit是人人都喜歡的軟體，它有強大的文本處理能力，非常適合用來編輯網路設備的CLI命令。配置、割接、升級時的操作腳本編輯離不開它。Visio軟體用於網路拓樸圖製作，不明白網路的結構會讓你一頭霧水，當然它可以做出很好的流程圖。 6. MG-SOFT MIB Browser軟體 它結合各個廠商設備的MIB庫，可以很詳細瀏覽SNMP中實時採集的各項數據值，網管參數分析時，它很有用。 7.Steel-Belted Radius Service Provider Edition 它是一款功能強大的Radius伺服器軟體，在測試環境中模擬窄帶、寬頻伺服器PPPoe撥號認證是一件很有意思的事情，當然它也可以幫助解決認證過程的故障問題。 8.IM軟體，包括：QQ/MSN/Skype等 網路增強了人與人的交流，工程師在解決故障、遠程支持當然也少不了它。況且，它們都是非常有趣的軟體，幫助你和別人分享快樂與憂愁。
㈤ 數據挖掘什麼軟體簡單
數據挖掘用什麼軟體
1.R是用於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具；
2.Weka可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體，但用起來並不方便，界面也簡單了點；
3.Tanagra 是使用圖形界面的數據挖掘軟體；4.RapidMiner現在流行的勢頭在上升，但它的操作方式和商用軟體差別較大，不支持分析流程圖的方式，當包含的運算符比較多的時候就不容易查看了；
5.KNIME和Orange看起來都不錯，Orange界面看上去很清爽，但我發現它不支持中 文。推薦KNIME，同時安裝Weka和R擴展包。
對於普通用戶可以選 用界面友好易於使用的軟體，對於希望從事演算法開發的用戶則可以根據軟體開發工具不同（Java、R、C++、Python等）來選擇相應的軟體。
求推薦簡單好用的數據挖掘軟體 10分
那肯定是SPSS啊，網上自學教程也一堆，如果你不追求特別專業的，只是想數據可視化的基礎上有意思數據挖掘的功能，也可以用watson *** ytics，它還支持自然語言呢
常用的數據挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是優秀的挖掘工具，可以依據自己的需要選擇。
常用數據挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等
當前流行的圖形可視化和數據分析軟體有Matlab，Mathmatica和Maple等。這些軟體功能強大，可滿足科技工作中的許多需要，但使用這些軟體需要一定的計算機編程知識和矩陣知識，並熟悉其中大量的函數和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那樣簡單，只需點擊滑鼠，選擇菜單命令就可以完成大部分工作，獲得滿意的結果。 但它又比excel要強大些。一般日常的話可以用Excel，然後載入宏，裡面有一些分析工具，不過有時需要資料庫軟體支持
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。
WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。
2、RapidMiner
該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。
而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
4、Orange
Python 之所以受歡迎，是因為它簡單易學並且功能強大。如果你是一個 Python 開發者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那麼沒有比 Orange 更合適的了。它是一個基於 Python 語言，功能強大的開源工具，並且對初學者和專家級的大神均適用。
此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。
5、KNIME
數據處理主要有三個部分：提取、轉換和載入。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機 器學習的組件和數據挖掘，並引起了商業智能和財務數據分析的注意。
KNIME 是基於 Eclipse，用 Java 編寫的，並且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，並且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。
6、R-Programming
如果我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R(R-programming簡稱，以下統稱R)自身編寫的，你會怎麼想?它主要是由 C 語言和 FORTRAN 語言編寫的，並且很多模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體。
R語言被廣泛應用於數據挖掘，以及開發統計軟體和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收......
學習數據挖掘一般要學哪些軟體和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是非常復雜的，並且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法。與 RapidMiner 相比優勢在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。
WEKA 支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取。添加序列建模後，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。
2、RapidMiner
該工具是用 Java 語言編寫的，通過基於模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟體。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA(一種智能分析環境)和 R 腳本的學習方案、模型和演算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括 *** 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
當涉及到語言處理任務，沒有什麼可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。
而您需要做的只是安裝 NLTK，然後將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
目前業界常用的數據挖掘分析工具有哪些
數據分析的概念太寬泛了，做需要的是側重於數據展示、數據挖掘、還是數據存儲的？是個人用還是企業、部門用呢？應用的場景是製作簡單的個人圖表，還是要做銷售、財務還是供應鏈的分析？
那就說說應用最廣的BI吧，企業級應用，其實功能上已經涵蓋了我上面所述的部分，主要用於數據整合，構建分析，展示數據供決策分析的，譬如FineBI，是能夠」智能」分析數據的工具了。
哪個軟體建立資料庫比較簡單好用
隨著數據大數據的發展，數據安全已經上升到一個很高的高度。隨著國家對數據安全的重視,國產資料庫開始走進中國個大企業，其中不乏 *** 、國企。
實時資料庫系統是開發實時控制系統、數據採集系統、CIMS系統等的支撐軟體。在流程行業中，大量使用實時資料庫系統進行控制系統監控，系統先進控制和優化控制，並為企業的生產管理和調度、數據分析、決策支持及遠程在線瀏覽提供實時數據服務和多種數據管理功能。實時資料庫已經成為企業信息化的基礎數據平台，可直接實時採集、獲取企業運行過程中的各種數據，並將其轉化為對各類業務有效的公共信息，滿足企業生產管理、企業過程監控、企業經營管理之間對實時信息完整性、一致性、安全共享的需求，可為企業自動化系統與管理信息系統間建立起信息溝通的橋梁。幫助企業的各專業管理部門利用這些關鍵的實時信息，提高生產銷售的營運效率。如果你想定製這款國產資料庫 可以打 前面是 一三六 中間是 六一二零 末尾是 四一四七
北京開運聯合信息技術股份有限公司-實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）
實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）是什麼？
1、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 是開運聯合公司針對行業應用，獨立研發的，擁有全部自主知識產權的企業級實時/歷史資料庫平台。為企業監控生產情況、計算性能指標、進行事故分析和對設備啟停分析診斷、故障預防等提供重要的數據保障。
2、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可廣泛用於工業控制自動化數據的高速採集和存儲，提供高速、海量數據存儲和基礎分析能力。
3、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ） 可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。 提供企業生產信息管理解決方案，可以有效應對「從小到大」 「由近及遠」 的各種企業級數據應用。
4、CreatRun Database 可在線按照時間序列以毫秒級精度自動採集企業的各類過程自動化系統中的生產數據，高效壓縮並存儲。同時可向用戶和應用程序提供實時和歷史數據，使得用戶可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。
【工業軟體開發】實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統主要技術指標:
支持數據類型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等類型
標簽容量：200,000 Tag
數據容量：TB級
客戶端並發用戶數：500 個
生產過程數據採集時間響應速度：<500 毫秒
時間戳解析度：毫秒
存儲速度：>100,000 輸入值/秒存檔數據回取事務吞吐量：>2,000,000 輸出值/秒
實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）系統特性——高可用性:
1、高效的數據存儲策略及壓縮演算法「死區例外+可變斜率壓縮演算法 」，精確到每個Tag的壓縮配置，有效提高了歷史數據存儲性能，節約磁碟空間.
2、高速的數據緩存機制，使並行訪問鎖域粒度精確到「Block（1KBytes）」，實現了並行訪問能力的最大化。使歷史數據訪問路由復雜度「最小化、均衡化，扁平化」，不界定「冷熱」數據，所有數據訪問時間成本一致，同時提供均衡訪問特性和最大遠程數據訪問友好度。
3、Creat RUN ......
數據挖掘工具一般都有哪些
數據挖掘工具有國外的Qlik，國內的有永洪，收費是肯定的，你可以先去找些可以免費試用的挖掘工具，國內的ETHINK平台好像可以
數據挖掘工具有哪些？
SQL Server是資料庫，但內建數據挖掘功能，若提到工具的話，大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R...
㈥ 網路挖掘機是款怎麼樣的軟體
網路挖掘機X-Digger是一款信息檢索軟體，它直接對用戶指定的目標網站，進行現場多線程挖掘，幫助用戶快速收集最新信息：
互聯網： [可快速掃盪任一網站和挖出郵箱郵件]
1、用戶可自己指定一家網站去挖掘，也可告訴X-Digger大概范圍，讓系統自動安排一批目標網站去挖掘
2、可挖出一家網站內，全部的網頁、圖片和Flash地址，各網頁上的eMail地址，符合關鍵詞的文字信息
3、可以快速挖出自己郵箱的郵件，即使郵件帶有病毒，也照收不誤；特別適合每天接收大量郵件的用戶
我的電腦： [可以精確搜索本地文件的具體內容]
1、X-Digger率先支持本地電腦文件內容的挖掘和搜索(網頁文件、郵件文件、文本文件)
2、可以從保存的歷史文件中，再次挖出各類信息(全部文件清單、郵件地址、關鍵詞句)
新聞中心： [可以即時瀏覽各類新聞和各地天氣]
1、X-Digger直接從各大新聞網站挖出所有新聞，則更及時、更全面，不會遺漏用戶所關注的新聞
2、其它[新聞閱讀軟體]是按照其意願，從各大新聞網站，挑選一些其認為重要的新聞推送給用戶
3、先使用<瀏覽全部新聞>去發現感興趣的新聞，再使用<瀏覽指定新聞>收集該新聞各方面的報道。