数据挖掘工具有哪些数据挖掘软件排名

　　在互联网发展到大数据时代，那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。

　　在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。

　

　　随着数据量的爆炸式增长，我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作，从而帮助我们更轻松地从巨大的数据集中找出关系、集群、模式、分类信息等。借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策，为我们的业务获取更多收益。

　　下面小编就为大家总结了10款最佳的数据挖掘工具，可以帮助大家从各种角度分析大数据，并通过数据做出正确的业务决策：

　　1. RapidMiner

　　RapidMiner是最受欢迎的免费数据挖掘工具之一，它是一个开源的数据挖掘软件，由Java语言编写而成，提供一些可扩展的数据分析挖掘算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。

　　除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。

　　RapidMiner还有一些很有用的扩展包，可以用来搭建推荐系统和评论挖掘系统，一个扩展包是推荐系统扩展包rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar，可以直接实现基于内容的和基于协同过滤的推荐系统。另一个扩展包是信息抽取扩展包rapidminer-Information-Extraction-1.0.2.jar，可以用于实现特征和观点词的提取，若再配合RapidMiner提供的文本分类功能，应该可以实现一个评论挖掘原型系统。

　　

　　2. SAS Data Mining（SAS 数据挖掘软件）

　　SAS最开始发源于北卡罗来纳州立大学，1976年SAS的成套软件从学校分离出来进入公司。用户可以使用SAS数据挖掘商业软件发掘数据集的模式，其描述性和预测性模型为用户更深入的理解数据提供了基础。

　　用户不需要写任何代码，它们提供易于使用的GUI，并提供从数据处理、集群到最终环节的自动化工具，用户可以从中得出最佳结果做出正确决策。由于它属于商业数据挖掘软件，所以其中包含很多高端的工具，包括自动化、密集像算法、建模、数据可视化等等。

　　

　　3. WEKA

　　WEKA是一款非常复杂的数据挖掘工具，其原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本，支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

　　与Rapid Miner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

　　高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。此外，用户还可以在 Weka论坛 可以找到很多扩展包，比如文本挖掘、可视化、网格计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。

　　

　　4. Software – R

　　R软件是另一种较为流行的GNU开源数据挖掘工具，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

　　除了可以为科学家、研究人员以及学生提供数据挖掘和分析功能外，它还可以提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。