推荐：六款强大的开源数据挖掘工具

在互联网发展到大数据时代，那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增加。然而，百分之八十的数据是非结构化的，所以它须要一个程序和方法来从中提取有用信息，而且将其转换为可理解、可用的结构化形式。

在数据挖掘过程当中，有大量的工具可供使用，好比采用人工智能、机器学习，以及其余技术等来提取数据。
 

如下为您推荐六款的数据挖掘工具：

一、WEKA

WEKA 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，是很是复杂的，而且应用在许多不一样的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优点在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，由于用户能够按照本身的喜爱选择自定义。

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。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。

二、RapidMiner

该工具是用 Java 语言编写的，经过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是做为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，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。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。

RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，能够从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。

三、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么能够战胜 NLTK。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、情感分析等各类语言处理任务。

而您须要作的只是安装 NLTK，而后将一个包拖拽到您最喜好的任务中，您就能够去作其余事了。由于它是用 Python 语言编写的，你能够在上面创建应用，还能够自定义它的小任务。

四、Orange

Python 之因此受欢迎，是由于它简单易学而且功能强大。若是你是一个 Python 开发者，当涉及到须要找一个工做用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，而且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你确定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不只有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，能够说是充满了数据分析的各类功能。

五、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 均可以作到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还经过其模块化数据的流水型概念，集成了各类机 器学习的组件和数据挖掘，并引发了商业智能和财务数据分析的注意。

KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，而且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，而且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

六、R-Programming

若是我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，如下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，而且不少模块都是由 R 编写的，这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。

R语言被普遍应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提升了 R 的知名度。除了数据，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。

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