数据挖掘是机器学习过程中的重要一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏或未知但可能有用的信息的过程。今天给大家介绍10款最强大的数据挖掘工具，欢迎小伙伴收藏。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析、数据挖掘、常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等。并且引入了很多大数据组件，比如Hive、Spark等。它还通过模块化的数据管道概念集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，可以帮助商业智能和财务数据分析。2.RapidMinerRapidMiner，也叫YALE，是用Java编程语言编写的，通过基于模板的框架提供高级分析。它是机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际数据挖掘。使用它，实验可以由大量可以任意嵌套的算子组成，用户不需要编写代码，它已经有很多模板和其他工具来帮助轻松分析数据。3.SASDataMiningSASDataMining是一种商业软件，它提供了一种更好的方式来理解数据以进行描述性和预测性建模。SASDataMining具有易于使用的GUI和自动数据处理工具。此外，它还包括用于可扩展处理、自动化、增强算法、建模、数据可视化和探索的高级工具。4、IBMSPSSModelerIBMSPSSModeler适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常好。它无需编程即可生成各种数据挖掘算法，可用于异常检测、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。5.OrangeOrange是一个用Python编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它的数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本来执行，它还包括数据分析、不同可视化的功能，从散点图、条形图、树到树图、网络和热图。6.RattleRattle是一个用统计语言R编写的开源数据挖掘工具包，是免费的。它提供数据的统计和可视化摘要，将数据转换为模型友好的形式，从数据构建无监督和监督模型，以图形方式呈现模型性能，并对新数据集进行评分。它支持的操作系统有GNU/Linux、MacintoshOSX和MS/Windows。7.PythonPython是一种免费开源的语言，学习曲线短，易于开发人员学习和使用，通常可以快速开始构建数据集，并在几分钟内完成极其复杂的亲和力分析。只要熟悉变量、数据类型、函数、条件和循环等基本编程概念，就可以轻松使用Python为业务用例可视化数据。8.OracleDataMiningOracle数据挖掘功能允许用户建立模型来发现客户行为目标客户并开发档案，它允许数据分析师、业务分析师和数据科学家使用方便的拖放解决方案来处理数据库中的数据，它可以还创建SQL和PL/SQL脚本，用于整个企业的自动化、调度和部署。9.KaggleKaggle是世界上最大的数据科学社区。来自世界各地的统计学家和数据挖掘者竞相制作最佳模型。它相当于一个数据科学竞赛的平台。基本上，很多问题都可以从中找出来。感兴趣的朋友可以去看看。10.FramedData最后介绍的FramedData是一个完全托管的解决方案，可以在云端为产品训练、优化和存储电离模型，并通过API提供预测，从而消除基础设施开销。也就是说，框架数据从企业获取数据并将其转化为可操作的见解和决策，让用户安心。
