推薦：六款強大的開源數據挖掘工具

在互聯網發展到大數據時代，那麼數據就等於金錢。隨着向一個基於應用的領域過渡，數據則呈現出了指數級增加。然而，百分之八十的數據是非結構化的，所以它須要一個程序和方法來從中提取有用信息，而且將其轉換爲可理解、可用的結構化形式。

在數據挖掘過程當中，有大量的工具可供使用，好比採用人工智能、機器學習，以及其餘技術等來提取數據。
 

如下爲您推薦六款的數據挖掘工具：

一、WEKA

WEKA 原生的非 Java 版本主要是爲了分析農業領域數據而開發的。該工具基於 Java 版本，是很是複雜的，而且應用在許多不一樣的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和算法。與 RapidMiner 相比優點在於，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，由於用戶能夠按照本身的喜愛選擇自定義。

WEKA 支持多種標準數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、迴歸分析、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。

二、RapidMiner

該工具是用 Java 語言編寫的，經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。它是做爲一個服務提供，而不是一款本地軟件。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、模型和算法。

RapidMiner 分佈在 AGPL 開源許可下，能夠從 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，其中就包括維基百科使用的 MediaWiki。

三、NLTK

當涉及到語言處理任務，沒有什麼能夠戰勝 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、情感分析等各類語言處理任務。

而您須要作的只是安裝 NLTK，而後將一個包拖拽到您最喜好的任務中，您就能夠去作其餘事了。由於它是用 Python 語言編寫的，你能夠在上面創建應用，還能夠自定義它的小任務。

四、Orange

Python 之因此受歡迎，是由於它簡單易學而且功能強大。若是你是一個 Python 開發者，當涉及到須要找一個工做用的工具時，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，而且對初學者和專家級的大神均適用。

此外，你確定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不只有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，能夠說是充滿了數據分析的各類功能。

五、KNIME

數據處理主要有三個部分：提取、轉換和加載。 而這三者 KNIME 均可以作到。 KNIME 爲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、報告和綜合平臺，同時還經過其模塊化數據的流水型概念，集成了各類機 器學習的組件和數據挖掘，並引發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，而且易於擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，而且其大量的數據集成模塊已包含在覈心版本中。

六、R-Programming

若是我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R(R-programming簡稱，如下統稱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，而且不少模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟件環境進行統計計算和製圖的免費軟件。

R語言被普遍應用於數據挖掘，以及開發統計軟件和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提升了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和製圖技術，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。

更多大數據與分析相關行業資訊、解決方案、案例、教程等請點擊查看>>>