在機器學習的流程中數據挖掘是重要的一環。數據挖掘是從大量數據中提取隱藏的或未知，但可能有用信息的過程。今天給大家介紹10個最強的數據挖掘工具，歡迎小伙伴們收藏起來。

1. KNIME

KNIME可以完成常規的數據分析，進行數據挖掘，常見的數據挖掘算法，如回歸、分類、聚類等等都有。而且它引入很多大數據組件，如Hive，Spark等等。它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，能夠幫助商業智能和財務數據分析。

2. Rapid Miner

Rapid Miner，也叫YALE，以Java編程語言編寫，通過基于模板的框架提供高級分析，是用于機器學習和數據挖掘實驗的環境，用于研究和實踐數據挖掘。使用它，實驗可以由大量的可任意嵌套的操作符組成，而且用戶無需編寫代碼，它已經有許多模板和其他工具，幫助輕松地分析數據。

3. SAS Data Mining

SAS Data Mining是一個商業軟件，它為描述性和預測性建模提供了更好的理解數據的方法。SAS Data Mining有易于使用的GUI，有自動化的數據處理工具。此外，它還包括可升級處理、自動化、強化算法、建模、數據可視化和勘探等先進工具。

4. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler適合處理文本分析等大型項目，它的可視化界面做得很好。它允許在不編程的情況下生成各種數據挖掘算法，而且可以用于異常檢測、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網絡。

5. Orange

Orange是一個基于組件的數據挖掘和機器學習軟件套件，它以Python編寫。它的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、網絡和熱圖的特征。

6. Rattle

Rattle是一個在統計語言R編寫的開源數據挖掘工具包，是免費的。它提供數據的統計和可視化匯總，將數據轉換為便于建模的表單，從數據中構建無監督模型和監督模型，以圖形方式呈現模型性能，并對新數據集進行評分。它支持的操作系統有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。

7. Python

Python是一個免費且開放源代碼的語言，它的學習曲線很短，便于開發者學習和使用，往往很快就能開始構建數據集，并在幾分鐘內完成極其復雜的親和力分析。只要熟悉變量、數據類型、函數、條件和循環等基本編程概念，就能輕松使用Python做業務用例數據可視化。

8. Oracle Data Mining

Oracle數據挖掘功能讓用戶能構建模型來發現客戶行為目標客戶和開發概要文件，它讓數據分析師、業務分析師和數據科學家能夠使用便捷的拖放解決方案處理數據庫內的數據， 它還可以為整個企業的自動化、調度和部署創建SQL和PL / SQL腳本。

9. Kaggle

Kaggle是全球最大的數據科學社區，里面有來自世界各地的統計人員和數據挖掘者競相制作最好的模型，相當于是數據科學競賽的平臺，基本上很多問題在其中都可以找到，感興趣的朋友可以去看看。

10. Framed Data

最后介紹的Framed Data是一個完全管理的解決方案，它在云中訓練、優化和存儲產品的電離模型，并通過API提供預測，消除基礎架構開銷。也就是說，框架數據從企業獲取數據，并將其轉化為可行的見解和決策，這樣使得用戶很省心。