常用的數據挖掘工具和優缺點「數據挖掘工具主要有哪三種」

數據挖掘(Data Mining)，也叫數據開採，數據採掘等，是按照既定的業務目標從海量數據中提取出潛在、有效並能被人理解的模式的高級處理過程。在較淺的層次上，它利用現有數據庫管理系統的查詢、檢索及報表功能，與多維分析、統計分析方法相結合，進行聯機分析處理(O乙心)，從而得出可供決策參考的統計分析數據；在深層次上，則從數據庫中發現前所未有的、隱含的信息。

隨着數據量的爆炸式增長，我們需要藉助一些有效的工具進行數據挖掘工作，從而幫助我們更輕鬆地從巨大的數據集中找出關係、集群、模式、分類信息等。下面小麥整理了市面上五款好用的數據挖掘工具，以供大家參考選擇！

1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一個學習環境，是一個用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實際的數據挖掘任務。毫無疑問，這是世界領先的數據挖掘開源系統。該工具以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析。

它使得實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，這些操作符在XML文件中是詳細的，並且是由快速的Miner的圖形用戶界面完成的。最好的是用戶不需要編寫代碼。它已經有許多模板和其他工具，讓我們可以輕鬆地分析數據。

2. KNIME

Konstanz信息採集器是一個用戶友好、可理解、全面的開源數據集成、處理、分析和探索平台。它有一個圖形用戶界面，幫助用戶方便地連接節點進行數據處理。

KNIME還通過模塊化的數據流水線概念集成了機器學習和數據挖掘的各種組件，並引起了商業智能和財務數據分析的注意。

3.Smartbi

Smartbi Mining是一個專業的數據挖掘平台，通過深度數據建模，為企業提供預測能力。算法豐富，支持多種高效實用的機器學習算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟算法；功能完備，除提供主要算法和可視化建模功能外，Smartbi Mining還提供了必不可少的數據預處理功能；易學易用，一站式完成數據處理和建模。

4. Orange

Orange是一個以Python語言編寫的基於組件的數據挖掘和機器學習軟件套件。它是一個開放源碼的數據可視化和分析的新手和專家。數據挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行。它還包含了數據分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網絡和熱圖的特徵。

5. Tanagra

TANAGRA是一個用於學術和研究目的的數據挖掘軟件。 有探索性數據分析，統計學習，機器學習和數據庫領域的工具。 Tanagra包含一些監督學習，但也包括其他範例，如聚類，因子分析，參數和非參數統計，關聯規則，特徵選擇和構建算法。