在機(jī)器學(xué)習(xí)的流程中數(shù)據(jù)挖掘是重要的一環(huán)。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取隱藏的或未知，但可能有用信息的過程。今天給大家介紹10個(gè)最強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘工具，歡迎小伙伴們收藏起來。

1. KNIME

KNIME可以完成常規(guī)的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，常見的數(shù)據(jù)挖掘算法，如回歸、分類、聚類等等都有。而且它引入很多大數(shù)據(jù)組件，如Hive，Spark等等。它還通過模塊化的數(shù)據(jù)流水線概念，集成了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的各種組件，能夠幫助商業(yè)智能和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析。

2. Rapid Miner

Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，通過基于模板的框架提供高級(jí)分析，是用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)的環(huán)境，用于研究和實(shí)踐數(shù)據(jù)挖掘。使用它，實(shí)驗(yàn)可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，而且用戶無需編寫代碼，它已經(jīng)有許多模板和其他工具，幫助輕松地分析數(shù)據(jù)。

3. SAS Data Mining

SAS Data Mining是一個(gè)商業(yè)軟件，它為描述性和預(yù)測性建模提供了更好的理解數(shù)據(jù)的方法。SAS Data Mining有易于使用的GUI，有自動(dòng)化的數(shù)據(jù)處理工具。此外，它還包括可升級(jí)處理、自動(dòng)化、強(qiáng)化算法、建模、數(shù)據(jù)可視化和勘探等先進(jìn)工具。

4. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項(xiàng)目，它的可視化界面做得很好。它允許在不編程的情況下生成各種數(shù)據(jù)挖掘算法，而且可以用于異常檢測、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進(jìn)行反向傳播學(xué)習(xí)的基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5. Orange

Orange是一個(gè)基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件套件，它以Python編寫。它的數(shù)據(jù)挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進(jìn)行，它還包含了數(shù)據(jù)分析、不同的可視化、從散點(diǎn)圖、條形圖、樹、到樹圖、網(wǎng)絡(luò)和熱圖的特征。

6. Rattle

Rattle是一個(gè)在統(tǒng)計(jì)語言R編寫的開源數(shù)據(jù)挖掘工具包，是免費(fèi)的。它提供數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和可視化匯總，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為便于建模的表單，從數(shù)據(jù)中構(gòu)建無監(jiān)督模型和監(jiān)督模型，以圖形方式呈現(xiàn)模型性能，并對新數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)分。它支持的操作系統(tǒng)有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。

7. Python

Python是一個(gè)免費(fèi)且開放源代碼的語言，它的學(xué)習(xí)曲線很短，便于開發(fā)者學(xué)習(xí)和使用，往往很快就能開始構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并在幾分鐘內(nèi)完成極其復(fù)雜的親和力分析。只要熟悉變量、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、條件和循環(huán)等基本編程概念，就能輕松使用Python做業(yè)務(wù)用例數(shù)據(jù)可視化。

8. Oracle Data Mining

Oracle數(shù)據(jù)挖掘功能讓用戶能構(gòu)建模型來發(fā)現(xiàn)客戶行為目標(biāo)客戶和開發(fā)概要文件，它讓數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠使用便捷的拖放解決方案處理數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)， 它還可以為整個(gè)企業(yè)的自動(dòng)化、調(diào)度和部署創(chuàng)建SQL和PL / SQL腳本。

9. Kaggle

Kaggle是全球最大的數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)，里面有來自世界各地的統(tǒng)計(jì)人員和數(shù)據(jù)挖掘者競相制作最好的模型，相當(dāng)于是數(shù)據(jù)科學(xué)競賽的平臺(tái)，基本上很多問題在其中都可以找到，感興趣的朋友可以去看看。

10. Framed Data

最后介紹的Framed Data是一個(gè)完全管理的解決方案，它在云中訓(xùn)練、優(yōu)化和存儲(chǔ)產(chǎn)品的電離模型，并通過API提供預(yù)測，消除基礎(chǔ)架構(gòu)開銷。也就是說，框架數(shù)據(jù)從企業(yè)獲取數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可行的見解和決策，這樣使得用戶很省心。