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在这篇文章中，笔者将假设大家对数据挖掘已经有了一定了解。对数据挖掘不了解的读者可以参考这篇文章：

要想学好机器学习，数据挖掘的技能是必须具备的。因为在真实的生产环境中，最费时的往往不是模型的选择与调优，而是数据的收集与处理！

所以今天，笔者将为大家分享7款专门用于数据挖掘的精品开源工具，帮助大家事半功倍地完成各种任务：

Weka

Weka软件界面

Weka是一款基于Java的免费开源软件(拥有GNU, GPL证书)。可以在Windows, MacOS和Linux上使用。它包含了各种数据挖掘的机器学习算法；以及用于数据预处理、分类、回归、聚类和可视化的工具。

Weka拥有一个友好的图形界面, 主要用于数据的可视化。我们可以用各种格式的文件导入原始数据，并对它们进行各种挖掘操作（比如筛选、聚类、分类和特征选择等）。

Rapid Miner

Rapid Miner软件界面

Rapid Miner是一个领先的预测分析平台，同时提供商业版本和开源版本。Rapid Miner通过一体机编程环境和易用且丰富的数据科学算法库，帮助企业将预测分析嵌入到其业务流程中。

除了基本的数据清理、聚类等标准数据挖掘功能外, 该软件还有以下特点：

• 内置模板
• 专业的可视化环境
• 对Python、R等语言的无缝集成

在生产环境下，这些特性都有助于快速完成任务。所以Rapid Miner被广泛用于商业、研究和教育领域。

Orange

Orange软件界面

如果你已经有一定的Python数据科学基础，那你可能对Orange已经比较熟悉。它是一个Python库，通过丰富的挖掘和机器学习算法来支持Python脚本。

Orange被用于数据预处理、分类、建模、回归、聚类等常规数据挖掘任务。如图，Orange 还配备了可视化编程环境, 以及非常易于使用的UI（比如一些可以拖动的组件）。由于Python语言本身的简便性，Orange可以成为新手投入数据挖掘的一个很好的切入点。

Knime

Knime软件界面

Knime是领先的数据分析、集成和报告平台之一。它是用Java编写的，拥有一个友好的图形界面。

如图，Knime的图形界面提供了创建数据流、数据预处理、收集、分析、建模等选项。

值得一提的是，Knime拥有庞大的用户群和活跃的开源社区。它利用Eclipse的扩展功能为文本和图像挖掘等所需功能添加插件。可以说，Knime是商业使用的理想选择。

DataMelt

DataMelt数据可视化

Datamelt（也称Dmelt）的功能不仅限于是数据挖掘：它是一个计算平台，提供统计、数字、符号计算、数据可视化等功能。

DataMelt使用3D图形和直方图提供线性回归、曲线拟合、聚类分析、神经网络、模糊算法、分析计算和交互式可视化等数据挖掘功能。

我们可以使用其自带的IDE（集成开发工具包）来使用它，也可以使用其Java API从应用程序调用它的功能。

Apache Mahout

Mahout 主要是一个机器学习算法库, 可帮助进行聚类、分类和模式挖掘。它可以在分布式的系统下使用（比如Hadoop）以大幅提升

如果你需要并行化地挖掘海量数据，那么Mahout就是你最好的选择。

ELKI

ELKI是用Java编写的开源软件。它特别侧重于聚类分析和异常值检测两个领域，集成了大量的相关算法。

ELKI拥有一个图形见面，使用时在其中选定算法并运行即可显示结果。

ELKI的设计目标是高性能、可扩展性、和模块化设计。但是作为开源软件，ELKI目前不提供官方的专业支持，因此,它最适合研究人员。

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