在互聯網發展到大數據時代，那么數據就等于金錢。隨著向一個基于應用的領域過渡，數據則呈現出了指數級增長。然而，百分之八十的數據是非結構化的，因此它需要一個程序和方法來從中提取有用信息，并且將其轉換為可理解、可用的結構化形式。

　　在數據挖掘過程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、機器學習，以及其他技術等來提取數據。

　　隨著數據量的爆炸式增長，我們需要借助一些有效的工具進行數據挖掘工作，從而幫助我們更輕松地從巨大的數據集中找出關系、集群、模式、分類信息等。借助這類工具可以幫助我們做出最準確的決策，為我們的業務獲取更多收益。

　　下面小編就為大家總結了10款最佳的數據挖掘工具，可以幫助大家從各種角度分析大數據，并通過數據做出正確的業務決策：

　　1. RapidMiner

　　RapidMiner是最受歡迎的免費數據挖掘工具之一，它是一個開源的數據挖掘軟件，由Java語言編寫而成，提供一些可擴展的數據分析挖掘算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。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，而不是一款本地軟件。

　　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。

　　RapidMiner還有一些很有用的擴展包，可以用來搭建推薦系統和評論挖掘系統，一個擴展包是推薦系統擴展包rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar，可以直接實現基于內容的和基于協同過濾的推薦系統。另一個擴展包是信息抽取擴展包rapidminer-Information-Extraction-1.0.2.jar，可以用于實現特征和觀點詞的提取，若再配合RapidMiner提供的文本分類功能，應該可以實現一個評論挖掘原型系統。

　　2. SAS Data Mining（SAS 數據挖掘軟件）

　　SAS最開始發源于北卡羅來納州立大學，1976年SAS的成套軟件從學校分離出來進入公司。用戶可以使用SAS數據挖掘商業軟件發掘數據集的模式，其描述性和預測性模型為用戶更深入的理解數據提供了基礎。

　　用戶不需要寫任何代碼，它們提供易于使用的GUI，并提供從數據處理、集群到最終環節的自動化工具，用戶可以從中得出最佳結果做出正確決策。由于它屬于商業數據挖掘軟件，所以其中包含很多高端的工具，包括自動化、密集像算法、建模、數據可視化等等。

　　3. WEKA

　　WEKA是一款非常復雜的數據挖掘工具，其原生的非Java版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基于Java版本，支持多種標準數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取。

　　與Rapid Miner相比優勢在于，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。

　　高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時，Weka也為普通用戶提供了圖形化界面，稱為Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。此外，用戶還可以在 Weka論壇 可以找到很多擴展包，比如文本挖掘、可視化、網格計算等等。很多其它開源數據挖掘軟件也支持調用Weka的分析功能。

　　4. Software – R

　　R軟件是另一種較為流行的GNU開源數據挖掘工具，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，是一款針對編程語言和軟件環境進行統計計算和制圖的免費軟件。

　　除了可以為科學家、研究人員以及學生提供數據挖掘和分析功能外，它還可以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。