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。

　　5. Orange數據挖掘軟件

　　Orange是一個開源數據挖掘和機器學習工具，它的圖形環境稱為Orange畫布（OrangeCanvas），用戶可以在畫布上放置分析控件 （widget），然后把控件連接起來即可組成挖掘流程。除了界面友好易于使用的優點，Orange的強項在于提供了大量可視化方法，可以對數據和模型進行多種圖形化展示，并能智能搜索合適的可視化形式，支持對數據的交互式探索。

　　此外，它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理，并提供了數據帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。

　　Orange的弱項在于傳統統計分析能力不強，不支持統計檢驗，報表能力也有限。Orange的底層核心也是采用C++編寫，同時允許用戶使用Python腳本語言來進行擴展開發。

　　6. KNIME

　　KNIME（Konstanz Information Miner）是基于Eclipse，用Java編寫的一款開源的數據分析、報告和綜合平臺，擁有數據提取、集成，處理，分析、轉換以及加載所需的所有數據挖掘工具。此外，它具有圖形用戶界面，可以幫助用戶輕松連接節點進行數據處理。

　　它結合了數據挖掘和機器學習的各種組件，對商業情報和財務數據分析非常有幫助。此外，用戶還可以通過隨時添加附加功能輕松地擴展KNIME。

　　7. NLTK

　　NLTK（Natural Language Tool Kit）最適用于語言處理任務，因為它可以提供一個語言處理工具，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，然后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。

　　8. JHepWork

　　為科學家，工程師和學生所設計的jHepWork是一個免費的開源數據分析框架，其主要是用開源庫來創建一個數據分析環境，并提供了豐富的用戶接口，以此來和那些收費的的軟件競爭。它主要是為了科學計算用的二維和三維的制圖，并包含了用Java實現的數學科學庫，隨機數，和其它的數據挖掘算法。jHepWork是基于一個高級的編程語言Jython，當然，Java代碼同樣可以用來調用jHepWork的數學和圖形庫。

　　9. Pentaho

　　Pentaho為數據集成、業務分析以及大數據處理提供一個全面的平臺。使用這種商業工具，你可以輕松地混合各種來源的數據，通過對業務數據進行分析可以為未來的決策提供正確的信息引導。

　　10. Tanagra

　　Tanagra是為學術和研究目的開發的數據挖掘軟件，且是完全免費的。它使用圖形界面的數據挖掘軟件，采用了類似Windows資源管理器中的樹狀結構來組織分析組件。Tanagra缺乏高級的可視化能力，但它的強項是統計 分析，提供了眾多的有參和無參檢驗方法。同時它的特征選取方法也很多。

　　以上介紹的幾款軟件都是優秀的開源數據挖掘軟件，各有所長，同時也各有缺點。讀者可以結合自己的需求來進行選擇，或者組合使用多個軟件。對于普通用戶可以選用界面友好易于使用的軟件，對于希望從事算法開發的用戶則可以根據軟件開發工具不同來選擇相應的軟件。