工具推荐 | 分析大数据最需要的Top 10数据挖掘工具

Posted 2021-04-27 嘶吼专业版

首先，我们要了解什么是数据挖掘？官方提供的定义如下：数据挖掘又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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

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。

5. Orange数据挖掘软件

Orange是一个开源数据挖掘和机器学习工具，它的图形环境称为Orange画布（OrangeCanvas），用户可以在画布上放置分析控件 （widget），然后把控件连接起来即可组成挖掘流程。除了界面友好易于使用的优点，Orange的强项在于提供了大量可视化方法，可以对数据和模型进行多种图形化展示，并能智能搜索合适的可视化形式，支持对数据的交互式探索。

此外，它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
Orange的弱项在于传统统计分析能力不强，不支持统计检验，报表能力也有限。Orange的底层核心也是采用C++编写，同时允许用户使用Python脚本语言来进行扩展开发。

6. KNIME 

KNIME（Konstanz Information Miner）是基于Eclipse，用Java编写的一款开源的数据分析、报告和综合平台，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，对商业情报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。

7. NLTK

NLTK（Natural Language Tool Kit）最适用于语言处理任务，因为它可以提供一个语言处理工具，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。而您需要做的只是安装NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

8. JHepWork

为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图，并包含了用Java实现的数学科学库，随机数，和其它的数据挖掘算法。jHepWork是基于一个高级的编程语言Jython，当然，Java代码同样可以用来调用jHepWork的数学和图形库。

9. Pentaho

Pentaho为数据集成、业务分析以及大数据处理提供一个全面的平台。使用这种商业工具，你可以轻松地混合各种来源的数据，通过对业务数据进行分析可以为未来的决策提供正确的信息引导。

10. Tanagra

Tanagra是为学术和研究目的开发的数据挖掘软件，且是完全免费的。它使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计 分析，提供了众多的有参和无参检验方法。同时它的特征选取方法也很多。

以上介绍的几款软件都是优秀的开源数据挖掘软件，各有所长，同时也各有缺点。读者可以结合自己的需求来进行选择，或者组合使用多个软件。对于普通用户可以选用界面友好易于使用的软件，对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同来选择相应的软件。