當今這個時代，說數據就是金錢一點都不夸張。隨著向一個基于應用的領域過渡，數據則呈現出了指數級增長。然而，大部分數據是非結構化的，因此它需要一個程序和方法來從中提取有用信息，并且將其轉換為可理解、可用的形式。
而在數據挖掘任務中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、機器學習，以及其他技術等來提取數據。
以下為您推薦六款強大的開源數據挖掘工具：
1、RapidMiner
該工具是用 Java 語言編寫的，通過基于模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟件。值得一提的是，該工具在數據挖掘工具榜上位列榜首。
另外，除了數據挖掘，RapidMiner 還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自 WEKA（一種智能分析環境）和 R 腳本的學習方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 開源許可下，可以從 SourceForge 上下載。SourceForge 是一個開發者進行開發管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括維基百科使用的 MediaWiki。
2、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是為了分析農業領域數據而開發的。該工具基于 Java 版本，是非常復雜的，并且應用在許多不同的應用中，包括數據分析以及預測建模的可視化和算法。與 RapidMiner 相比優勢在于，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。
WEKA 支持多種標準數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取。添加序列建模后，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內。
3、R-Programming
如果我告訴你R項目，一個 GNU 項目，是由 R（R-programming簡稱，以下統稱R）自身編寫的，你會怎么想？它主要是由 C 語言和 FORTRAN 語言編寫的，并且很多模塊都是由 R 編寫的，這是一款針對編程語言和軟件環境進行統計計算和制圖的免費軟件。
R語言被廣泛應用于數據挖掘，以及開發統計軟件和數據分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數據，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。
4、Orange
Python 之所以受歡迎，是因為它簡單易學并且功能強大。如果你是一個 Python 開發者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那么沒有比 Orange 更合適的了。它是一個基于 Python 語言，功能強大的開源工具，并且對初學者和專家級的大神均適用。
此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。
5、KNIME
數據處理主要有三個部分：提取、轉換和加載。 而這三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數據節點進行處理。它是一個開源的數據分析、報告和綜合平臺，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘，并引起了商業智能和財務數據分析的注意。
KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 編寫的，并且易于擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，并且其大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。
當涉及到語言處理任務，沒有什么可以打敗 NLTK。NLTK 提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。
而您需要做的只是安裝 NLTK，然后將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用 Python 語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
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