分享丨不要贪多，这6款数据挖掘工具足够让你的工作效率UP！

大数据数据挖掘开源工具

大圣众包 | 2016-08-09 14:00

【数据猿导读】工欲善其事，必先利其器。踏入大数据时代，你的“工具”跟上时代了吗?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。今天，就来为大家推荐6款强大的开源数据挖掘工具，让你拥有更方便快捷的工作环境

工欲善其事，必先利其器。踏入大数据时代，你的“工具”跟上时代了吗?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。今天，就来为大家推荐6款强大的开源数据挖掘工具，让你拥有更方便快捷的工作环境。

1.RapidMiner

只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，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。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。

用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。

2.R-Programming

R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还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。

R，R-programming的简称，统称R。作为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，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。

3.WEKA

WEKA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，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。

很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。

4.Orange

对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。

Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。

5.NLTK

著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。

想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。

6.KNIME

KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。

基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

随着互联网的不断发展，数据也在高速膨胀。然而，起码有百分之八十的数据是非结构化的，因此，这些数据需要一个程序或方法来来提取有用信息，再将其转换为可理解、可用的结构化形式。工具，尤其是好用的开源数据挖掘工具更是显得不可或缺!

来源：简书

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