在機器學習的流程中數據挖掘是重要的一環。數據挖掘是從大量數據中提取隱藏的或未知，但可能有用信息的過程。今天給你們介紹10個最強的數據挖掘工具，歡迎小夥伴們收藏起來。算法
1. KNIME
KNIME能夠完成常規的數據分析，進行數據挖掘，常見的數據挖掘算法，如迴歸、分類、聚類等等都有。並且它引入不少大數據組件，如Hive，Spark等等。它還經過模塊化的數據流水線概念，集成了機器學習和數據挖掘的各類組件，可以幫助商業智能和財務數據分析。數據庫
2. Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，經過基於模板的框架提供高級分析，是用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實踐數據挖掘。使用它，實驗能夠由大量的可任意嵌套的操做符組成，並且用戶無需編寫代碼，它已經有許多模板和其餘工具，幫助輕鬆地分析數據。編程
3. SAS Data Mining
SAS Data Mining是一個商業軟件，它爲描述性和預測性建模提供了更好的理解數據的方法。SAS Data Mining有易於使用的GUI，有自動化的數據處理工具。此外，它還包括可升級處理、自動化、強化算法、建模、數據可視化和勘探等先進工具。api
4. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項目，它的可視化界面作得很好。它容許在不編程的狀況下生成各類數據挖掘算法，並且能夠用於異常檢測、CARMA、Cox迴歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網絡。網絡
5. Orange
Orange是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟件套件，它以Python編寫。它的數據挖掘能夠經過可視化編程或Python腳本進行，它還包含了數據分析、不一樣的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網絡和熱圖的特徵。架構
6. Rattle
Rattle是一個在統計語言R編寫的開源數據挖掘工具包，是免費的。它提供數據的統計和可視化彙總，將數據轉換爲便於建模的表單，從數據中構建無監督模型和監督模型，以圖形方式呈現模型性能，並對新數據集進行評分。它支持的操做系統有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。框架
7. Python
Python是一個免費且開放源代碼的語言，它的學習曲線很短，便於開發者學習和使用，每每很快就能開始構建數據集，並在幾分鐘內完成極其複雜的親和力分析。只要熟悉變量、數據類型、函數、條件和循環等基本編程概念，就能輕鬆使用Python作業務用例數據可視化。機器學習
8. Oracle Data Mining
Oracle數據挖掘功能讓用戶能構建模型來發現客戶行爲目標客戶和開發概要文件，它讓數據分析師、業務分析師和數據科學家可以使用便捷的拖放解決方案處理數據庫內的數據， 它還能夠爲整個企業的自動化、調度和部署建立SQL和PL / SQL腳本。編程語言
9. Kaggle
Kaggle是全球最大的數據科學社區，裏面有來自世界各地的統計人員和數據挖掘者競相製做最好的模型，至關因而數據科學競賽的平臺，基本上不少問題在其中均可以找到，感興趣的朋友能夠去看看。ide
10. Framed Data
最後介紹的Framed Data是一個徹底管理的解決方案，它在雲中訓練、優化和存儲產品的電離模型，並經過API提供預測，消除基礎架構開銷。也就是說，框架數據從企業獲取數據，並將其轉化爲可行的看法和決策，這樣使得用戶很省心。
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