数据挖掘是通过在庞大的数据集中寻找趋势、模式和相关性来预测结果的过程，然后将它们分类为有价值的数据，这些数据在数据仓库、高效分析、数据挖掘算法等独特领域收集和组织，决策支持和其他数据需求，从而节省成本和创收。
数据挖掘甚至在医疗保健领域也有应用。一些制药公司在开发新药或疫苗时使用数据挖掘软件来检查数据并发现患者、药物和结果之间的联系。
数据挖掘软件是允许用户或公司从大量未分类数据中提取有用信息和数据的软件。有很多这样的软件，下面列出了其中的前 10 名：
RapidMiner
它是最流行的开源数据挖掘系统之一，纯粹是因为它易于使用的界面。它是一种数据科学软件，将数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析集中在一个地方。
拥有易于使用的可视化界面是一种解决方案，可以消除处理大量数据的困难。它有助于创建可重复的程序，而无需复杂的编程。其简单的可视化界面消除了处理数据时的猜测。
RapidMiner 的好处是：
- 预测建模（一种预测未来的技术。）
- 认清当下，回顾分析过去。
- 提供 RIO（Rapid Insight online）网页供用户在团队间共享报告和可视化。
Oracle Data Mining（甲骨文数据挖掘）
Oracle Data Mining 是一款允许数据分析师创建和部署预测模型的软件。它包括用于分类、回归、趋势检测、预测和其他数据挖掘活动的技术。
您可以使用 Oracle Data Mining 创建模型来显示客户行为分析、特定细分市场的客户档案、检测欺诈并找到最佳潜在客户。这些模型可以使用 JAVA 通过 API 集成到商业智能应用程序中。
Oracle 数据挖掘的优势包括：
- 可用于挖掘数据表
- 具有高级分析和实时应用程序支持
另请阅读：《大数据分析最热门的6大技术！》
IBM SPSS 建模器
当涉及到大规模计划时，IBM SPSS Modeler 被证明是最合适的选择。它是一种数据挖掘产品，使数据科学家能够可视化并加速数据挖掘过程。高级算法可用于在拖放界面中开发预测模型，从而有助于创建几乎不需要编程或不需要编程的数据挖掘技术。
数据科学团队可以导入和重新排列来自许多来源的大量数据，以发现趋势和模式。该程序的标准版本仅适用于来自电子表格和关系数据库的数字数据，其高级版本提供文本分析功能。
IBM SPSS Modeler 的优势是：
- 它有一个拖放界面，使任何人都可以轻松操作。
- 使用该软件只需要很少的编程。
- 最适合大规模计划的数据挖掘软件。
Weka（怀卡托知识分析环境）
开源是这个软件最好的地方之一。它是由新西兰怀卡托大学开发的，这反映在它的名字中。它提供了一个用户友好的图形界面，可以执行各种数据挖掘任务，包括预处理、分类、回归、聚类和可视化。
Weka 为每个过程都内置了机器学习算法，让您无需编写任何代码即可轻松测试和部署模型。但是，如果您想充分利用它的优势，则需要透彻了解许多可用算法，以便您可以根据需要选择最佳算法。
WEKA 的优势包括：
- 如果您对算法有很好的了解，Weka 可以根据您的需求为您提供最佳选择。
- 当然，由于它是开源的，其套件的任何发布版本中的任何问题都可以由其活跃的社区成员轻松修复。
- 它支持许多标准的数据挖掘任务。
KNIME（康斯坦茨信息挖掘器）
它还是一个开源数据集成和分析平台，允许用户创建从建模可视化到生产的完整数据科学流程。用户可以在几分钟内部署、扩展和熟悉数据。
KNIME 在商业智能领域被称为平台，即使是不熟练的用户也可以访问预测智能，因为使用预构建的组件，您可以快速创建模型而无需编写任何代码。
KNIME 的优势是：
- 提供社交媒体情绪分析等功能。
- 数据和工具混合。
- 它是免费和开源的，因此大量用户可以轻松访问。
Sisense
说到公司内部的报表，Sisense 是最有用和最适合的 BI 软件。它支持合并来自不同来源的数据以创建一个公共存储库，以及提炼数据以提供可跨部门共享以进行报告的丰富报告。
它有幸成为 2016 年最佳商业智能软件。它创建的报告高度图形化，因为该软件的设计考虑到了非技术人员，因此它提供了拖放功能。
Sisense 的优势包括：
- 连接数据、启动、运行并快速获得结果非常简单。
- 它有一个片内引擎。
- 提供对初学者友好的拖放功能。
- 可以使用饼图、折线图、条形图等不同的图形表示来生成报告。
SAS（统计分析系统）
SAS 可以挖掘、修改和管理来自各种来源的数据，以及进行统计分析。它还具有图形用户界面，旨在牢记非技术用户。它是专门为统计任务设计的数据科学工具之一。
SAS 数据挖掘器允许用户分析大量数据并获得准确的洞察力，他们可以根据这些洞察力做出及时的决策。SAS 具有高度可扩展的分布式内存处理架构。它是数据挖掘、文本挖掘和优化的理想选择。此应用程序的唯一问题是它非常昂贵并且仅供大公司使用。
SAS 的优势是：
- 具有非常易于使用的用户界面。
- 支持高级数据建模。
- 它在生成模型方面速度快且效率高。
Orange
由于其极其简单直接的可视化效果，任何人，无论是熟练的还是新手，都可以制作，因此 Orange 被列入最佳免费数据挖掘工具列表。大多数分析工具所具有的单调界面，已被 Orange 赋予了更引人入胜和令人兴奋的感觉。
玩它是一种很棒的体验。进入 Orange 的数据会立即被组织成所需的模式，并且可以通过简单地拖动或翻转小部件来轻松移动。Orange 是一种用 Python 编程语言编写的开源数据挖掘和机器学习工具。
学习使用 Orange 也很有趣，所以如果您是新手，您可以使用这个工具直接进入数据挖掘。它是初学者的理想之选，而且完全免费，包含各种包含数据挖掘工作流程的指导性活动。
Orange 的好处包括：
- 对初学者友好。
- 有一个非常生动和互动的用户界面。
- 开源。
Python
Python 是一种免费提供的开源语言，语法简单，易于学习，是地球上最流行的编程语言之一。对于希望根据其确切要求的规范创建软件的企业来说，Python 是一个极好的工具。
它不提供某些开源软件随 Python 提供的奇特功能，但它使任何人都能够根据自己的需要使用图形界面来选择和构建他们的环境。
Python 的好处是：
- 为用户提供强大的实时可视化功能。
- 拥有庞大的包开发人员社区，他们保证可用的包稳定、安全且无错误。
- 它是最容易学习的编程语言，任何人都可以以此为工具开发自己的数据挖掘软件。
Rattle
它是一个基于 R 语言的数据挖掘 GUI 软件。该软件是免费和开源的，可用于生成数据的统计和图形摘要、数据模型、监督和非监督机器学习模型的数据转换，以及以图形方式比较预测准确性。您可以使用 UI 执行许多操作，也可以使用代码并根据需要进行修改。
Rattle 的好处包括：
- Rattle 生成一个可以检查和编辑的数据集。
- 它允许您检查代码，将其用于各种目的，并不受限制地对其进行增强。
结论
通过发现数据中隐藏的趋势和模式，数据挖掘工具可以帮助您或您的公司做出更好的决策。在决定哪一个最适合您的要求之前，您必须首先检查您的目标有这么多可能性。
即使您需要创建您的数据挖掘解决方案，我们也有一些很棒的开源工具，您可以使用它们来快速为自己创建一个。所以这里是为您推荐的最广泛使用的数据挖掘工具。
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