进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具 | 工具推荐
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数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 - 如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测 - 识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，我们整理了进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具。
1
Weka
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2
Rapid Miner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3
Orange
Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。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。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的框架开发。
4
Knime
KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。
5
jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。 Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具，可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6
Apache Mahout
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。Mahout 包含许多实现，包括集群、分类、CP 和进化程序。此外，通过使用 Apache 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
7
ELKI
ELKI(Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于的数据挖掘平台，用java编写，有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。
8
Rattle
Rattle（易于学习的 R 分析工具）提供数据的统计和可视化摘要，将数据转换成容易建模的形式，从数据中构建无监督和监督模型，以图形方式呈现模型的性能，并得出新的数据集。
责任编辑：开源中国 - 达尔文
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