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在這篇文章中，筆者將假設大家對數據挖掘已經有了一定了解。對數據挖掘不瞭解的讀者可以參考這篇文章：

要想學好機器學習，數據挖掘的技能是必須具備的。因為在真實的生產環境中，最費時的往往不是模型的選擇與調優，而是數據的收集與處理！

所以今天，筆者將為大家分享7款專門用於數據挖掘的精品開源工具，幫助大家事半功倍地完成各種任務：

Weka

Weka軟件界面

Weka是一款基於Java的免費開源軟件(擁有GNU, GPL證書)。可以在Windows, MacOS和Linux上使用。它包含了各種數據挖掘的機器學習算法；以及用於數據預處理、分類、迴歸、聚類和可視化的工具。

Weka擁有一個友好的圖形界面, 主要用於數據的可視化。我們可以用各種格式的文件導入原始數據，並對它們進行各種挖掘操作（比如篩選、聚類、分類和特徵選擇等）。

Rapid Miner

Rapid Miner軟件界面

Rapid Miner是一個領先的預測分析平臺，同時提供商業版本和開源版本。Rapid Miner通過一體機編程環境和易用且豐富的數據科學算法庫，幫助企業將預測分析嵌入到其業務流程中。

除了基本的數據清理、聚類等標準數據挖掘功能外, 該軟件還有以下特點：

• 內置模板
• 專業的可視化環境
• 對Python、R等語言的無縫集成

在生產環境下，這些特性都有助於快速完成任務。所以Rapid Miner被廣泛用於商業、研究和教育領域。

Orange

Orange軟件界面

如果你已經有一定的Python數據科學基礎，那你可能對Orange已經比較熟悉。它是一個Python庫，通過豐富的挖掘和機器學習算法來支持Python腳本。

Orange被用於數據預處理、分類、建模、迴歸、聚類等常規數據挖掘任務。如圖，Orange 還配備了可視化編程環境, 以及非常易於使用的UI（比如一些可以拖動的組件）。由於Python語言本身的簡便性，Orange可以成為新手投入數據挖掘的一個很好的切入點。

Knime

Knime軟件界面

Knime是領先的數據分析、集成和報告平臺之一。它是用Java編寫的，擁有一個友好的圖形界面。

如圖，Knime的圖形界面提供了創建數據流、數據預處理、收集、分析、建模等選項。

值得一提的是，Knime擁有龐大的用戶群和活躍的開源社區。它利用Eclipse的擴展功能為文本和圖像挖掘等所需功能添加插件。可以說，Knime是商業使用的理想選擇。

DataMelt

DataMelt數據可視化

Datamelt（也稱Dmelt）的功能不僅限於是數據挖掘：它是一個計算平臺，提供統計、數字、符號計算、數據可視化等功能。

DataMelt使用3D圖形和直方圖提供線性迴歸、曲線擬合、聚類分析、神經網絡、模糊算法、分析計算和交互式可視化等數據挖掘功能。

我們可以使用其自帶的IDE（集成開發工具包）來使用它，也可以使用其Java API從應用程序調用它的功能。

Apache Mahout

Mahout 主要是一個機器學習算法庫, 可幫助進行聚類、分類和模式挖掘。它可以在分佈式的系統下使用（比如Hadoop）以大幅提升

如果你需要並行化地挖掘海量數據，那麼Mahout就是你最好的選擇。

ELKI

ELKI是用Java編寫的開源軟件。它特別側重於聚類分析和異常值檢測兩個領域，集成了大量的相關算法。

ELKI擁有一個圖形見面，使用時在其中選定算法並運行即可顯示結果。

ELKI的設計目標是高性能、可擴展性、和模塊化設計。但是作為開源軟件，ELKI目前不提供官方的專業支持，因此,它最適合研究人員。

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關鍵字: 可視化技術 精品 開源軟件