工具推荐 | 分析大数据最需要的Top 10数据挖掘工具

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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：

TOP10 数据挖掘工具 

1. RapidMiner

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。

下载地址：https://www.sas.com/

3. WEKA

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。

下载地址：http://www.rdatamining.com/package

5. Orange数据挖掘软件

KNIME（Konstanz Information Miner）是基于Eclipse，用Java编写的一款开源的数据分析、 告和综合平台，拥有数据提取、集成，处理，分析、转换以及加载所需的所有数据挖掘工具。此外，它具有图形用户界面，可以帮助用户轻松连接节点进行数据处理。

它结合了数据挖掘和机器学习的各种组件，对商业情 和财务数据分析非常有帮助。此外，用户还可以通过随时添加附加功能轻松地扩展KNIME。

下载地址：https://www.knime.org/

7. NLTK

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