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數(shù)據(jù)在當今世界意味著金錢。隨著向基于app的世界的過渡，數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長。然而，大多數(shù)數(shù)據(jù)是非結構化的，因此需要一個過程和方法從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并將其轉換為可理解的和可用的形式。

　　數(shù)據(jù)挖掘或“數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)”是通過人工智能、機器學習、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中的模式的過程。免費的數(shù)據(jù)挖掘工具包括從完整的模型開發(fā)環(huán)境如Knime和Orange，到各種用Java、c++編寫的庫，最常見的是Python。數(shù)據(jù)挖掘中通常涉及到四種任務: >>>點擊咨詢Python量化期權實戰(zhàn)課程

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　　分類: 將熟悉的結構概括為新數(shù)據(jù)的任務

　　聚類: 在數(shù)據(jù)中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數(shù)據(jù)中使用已注意的結構。

　　關聯(lián)規(guī)則學習: 查找變量之間的關系

　　回歸: 旨在找到一個函數(shù)，用最小的錯誤來模擬數(shù)據(jù)。

　　下面列出了用于數(shù)據(jù)挖掘的免費軟件工具

　　數(shù)據(jù)挖掘工具

　　1.Rapid Miner

　　數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些

　　Rapid Miner，原名YALE又一個學習環(huán)境，是一個用于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘實驗的環(huán)境，用于研究和實際的數(shù)據(jù)挖掘任務。毫無疑問，這是世界領先的數(shù)據(jù)挖掘開源系統(tǒng)。該工具以Java編程語言編寫，通過基于模板的框架提供高級分析。

　　它使得實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，這些操作符在XML文件中是詳細的，并且是由快速的Miner的圖形用戶界面完成的。較好的是用戶不需要編寫代碼。它已經(jīng)有許多模板和其他工具，讓我們可以輕松地分析數(shù)據(jù)。

　　2. IBM SPSS Modeler

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　　IBM SPSS Modeler工具工作臺最適合處理文本分析等大型項目，其可視化界面非常有價值。它允許您在不編程的情況下生成各種數(shù)據(jù)挖掘算法。它也可以用于異常檢測、貝葉斯網(wǎng)絡、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　3.Oracle Data Mining

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　　Oracle。作為“高級分析數(shù)據(jù)庫”選項的一部分，Oracle數(shù)據(jù)挖掘功能允許其用戶發(fā)現(xiàn)洞察力，進行預測并利用其Oracle數(shù)據(jù)。您可以構建模型來發(fā)現(xiàn)客戶行為目標客戶和開發(fā)概要文件。

　　Oracle Data Miner GUI使數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家能夠使用相當優(yōu)雅的拖放解決方案處理數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)。它還可以為整個企業(yè)的自動化、調(diào)度和部署創(chuàng)建SQL和PL / SQL腳本。

　　4. Teradata

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　　Teradata認識到，盡管大數(shù)據(jù)是令人敬畏的，但如果您實際上并不知道如何分析和使用它，那么它是毫無價值的。想象一下，有數(shù)百萬的數(shù)據(jù)點沒有查詢的技能。這就是Teradata所提供的。它們提供數(shù)據(jù)倉庫，大數(shù)據(jù)和分析以及市場營銷應用程序方面的端到端解決方案和服務。

　　Teradata還提供一系列的服務，包括實施，業(yè)務咨詢，培訓和支持。

　　5. Framed Data

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　　這是一個完全管理的解決方案，這意味著你不需要做任何事情，而是坐下來等待見解。框架數(shù)據(jù)從企業(yè)獲取數(shù)據(jù)，并將其轉化為可行的見解和決策。他們在云中訓練、優(yōu)化和存儲產(chǎn)品的電離模型，并通過API提供預測，消除基礎架構開銷。他們提供了儀表板和情景分析工具，告訴你哪些公司杠桿是駕駛你關心的指標。

　　6. Kaggle

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　　Kaggle是全球最大的數(shù)據(jù)科學社區(qū)。公司和研究人員張貼他們的數(shù)據(jù)，來自世界各地的統(tǒng)計人員和數(shù)據(jù)挖掘者競相制作較好的模型。Kaggle是數(shù)據(jù)科學競賽的平臺。它幫助您解決難題，招募強大的團隊，并擴大您的數(shù)據(jù)科學人才的力量。

　　3個步驟的工作：

　　上傳預測問題

　　提交

　　評估和交流

　　7. Weka

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　　WEKA是一個非常復雜的數(shù)據(jù)挖掘工具。它向您展示了數(shù)據(jù)集、集群、預測建模、可視化等方面的各種關系。您可以應用多種分類器來深入了解數(shù)據(jù)。

　　8. Rattle

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　　Rattle代表R分析工具輕松學習。它提供數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和可視化匯總，將數(shù)據(jù)轉換為可以輕松建模的表單，從數(shù)據(jù)中構建無監(jiān)督模型和監(jiān)督模型，以圖形方式呈現(xiàn)模型的性能，并對新數(shù)據(jù)集進行評分。

　　它是一個使用Gnome圖形界面在統(tǒng)計語言R編寫的免費的開源數(shù)據(jù)挖掘工具包。它運行在GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows下。

　　9. KNIME

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　　Konstanz信息采集器是一個用戶友好、可理解、全面的開源數(shù)據(jù)集成、處理、分析和探索平臺。它有一個圖形用戶界面，幫助用戶方便地連接節(jié)點進行數(shù)據(jù)處理。

　　KNIME還通過模塊化的數(shù)據(jù)流水線概念集成了機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的各種組件，并引起了商業(yè)智能和財務數(shù)據(jù)分析的注意。

　　10. Python

　　作為一種免費且開放源代碼的語言，Python通常與R進行比較，以方便使用。與R不同的是，Python的學習曲線往往很短，因此成了傳奇。許多用戶發(fā)現(xiàn)，他們可以開始構建數(shù)據(jù)集，并在幾分鐘內(nèi)完成極其復雜的親和力分析。只要您熟悉變量、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、條件和循環(huán)等基本編程概念，最常見的業(yè)務用例數(shù)據(jù)可視化就很簡單。

　　11. Orange

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　　Orange是一個以Python語言編寫的基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習軟件套件。它是一個開放源碼的數(shù)據(jù)可視化和分析的新手和專家。數(shù)據(jù)挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行。它還包含了數(shù)據(jù)分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網(wǎng)絡和熱圖的特征。

　　12. SAS Data Mining

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　　使用SAS Data Mining商業(yè)軟件發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集模式。其描述性和預測性建模提供了更好的理解數(shù)據(jù)的見解。他們提供了一個易于使用的GUI。他們擁有自動化的數(shù)據(jù)處理工具，集群到最終可以找到正確決策的較佳結果。作為一個商業(yè)軟件，它還包括可升級處理、自動化、強化算法、建模、數(shù)據(jù)可視化和勘探等先進工具。

　　13. Apache Mahout

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　　Apache Mahout是Apache軟件基金會(Apache Software Foundation)的一個項目，用于生成主要集中在協(xié)作過濾、聚類和分類領域的分布式或其他可伸縮機器學習算法的免費實現(xiàn)。

　　Apache Mahout主要支持三種用例：建議挖掘采取用戶行為，并嘗試查找用戶可能喜歡的項目。集群需要文本文檔，并將它們分組為局部相關的文檔。分類從現(xiàn)有的分類文檔中學習到特定類別的文檔是什么樣子，并能夠將未標記的文檔分配給(希望)正確的類別。

　　14. PSPP

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　　PSPP是對采樣數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的程序。它有一個圖形用戶界面和傳統(tǒng)的命令行界面。它用C語言編寫，使用GNU科學圖書館的數(shù)學例程，并繪制UTILS來生成圖表。它是專有程序SPSS(來自IBM)的免費替代品，可以自信地預測接下來會發(fā)生什么，以便您可以做出更明智的決策，解決問題并改進結果。

　　15. jHepWork

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　　jHepWork是一個免費的開放源代碼數(shù)據(jù)分析框架，它是為了使用開放源代碼軟件包和可理解的用戶界面創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)分析環(huán)境，并創(chuàng)建一個與商業(yè)程序相競爭的工具。

　　JHepWork顯示數(shù)據(jù)集的交互式2D和3D圖，以便更好地分析。 Java中實現(xiàn)了數(shù)字科學庫和數(shù)學函數(shù)。 jHepWork基于高級編程語言Jython，但Java編碼也可用于調(diào)用jHepWork數(shù)值庫和圖形庫。

　　16. R programming Language

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　　為什么R是這個名單上免費數(shù)據(jù)挖掘工具的超級巨星?它是免費的、開源的，并且很容易為那些沒有編程經(jīng)驗的人挑選。實際上，有數(shù)以千計的庫可以集成到R環(huán)境中，使其成為一個強大的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。它是一個免費的軟件編程語言和軟件環(huán)境，用于統(tǒng)計計算和圖形。在數(shù)據(jù)采礦者中廣泛使用R語言進行統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析。近年來，易用性和可擴展性大大提高了R的知名度。

　　17. Pentaho

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　　Pentaho為數(shù)據(jù)集成，業(yè)務分析和大數(shù)據(jù)提供了一個全面的平臺。有了這個商業(yè)工具，你可以輕松地融合任何來源的數(shù)據(jù)。深入了解您的業(yè)務數(shù)據(jù)，為未來做出更準確的信息驅動決策。

　　18. Tanagra

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　　TANAGRA是一個用于學術和研究目的的數(shù)據(jù)挖掘軟件。有探索性數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計學習，機器學習和數(shù)據(jù)庫領域的工具。 Tanagra包含一些監(jiān)督學習，但也包括其他范例，如聚類，因子分析，參數(shù)和非參數(shù)統(tǒng)計，關聯(lián)規(guī)則，特征選擇和構建算法。

　　19. NLTK

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