由于推动当今业务的数据趋势，数据挖掘工具的兴趣正在急剧增加。显然，数据分析现在已被各种形式和规模的企业牢牢接受，使用数据挖掘工具是数字化转型的核心实践。
使用数据挖掘工具的成功与两个因素有关：
首先，它是关于您使用哪些数据挖掘技术从海量数据中提取有意义的见解。这是通过从无数来源收集和准备原始数据并对其进行算法和分析以找到模式和共同元素来实现的。此外，它还与您使用的数据挖掘工具有关。可以肯定的是，数据挖掘工具种类繁多。所以让我们潜入水中。
什么是数据挖掘?
什么是数据挖掘工具?
最佳数据挖掘工具和软件
SAS 视觉数据挖掘和机器学习
自治数据库上的 Oracle 机器学习
Talend 数据结构
快速矿工
IBM SPSS 建模器
刀
橙子
Qlik
什么是数据挖掘?
数据挖掘 被归类为高级数据分析技术。它发现了其他类型的分析可能遗漏的隐藏关系和模式。它结合了人工智能(AI) 和机器学习来发现客户需求，找到提高收入和盈利能力的方法，并更有效地与受众互动。使用数据挖掘工具通常需要数据可视化和商业智能技术。
如今，数据挖掘比以往任何时候都更加强大。它当然可以执行文本挖掘，但它能够进行更复杂的知识发现技术。数据挖掘现在可以利用丰富的计算能力和内存来快速、更准确地处理数字和数据。
什么是数据挖掘工具?
数据挖掘工具可以在本地部署在云端。有些是作为传统软件提供的，有些是开源的，还有许多是作为软件即服务(SaaS) 解决方案存在的。
数据挖掘工具使用机器学习算法和统计模型来理解海量数据集。无论是社交媒体平台、CRM 系统、网站分析工具、移动应用程序、组织数据库还是其他企业系统，数据挖掘软件都有助于做出更明智的决策，并提供更好的数据作为战略依据。
并非所有工具都使用相同的方法。使用的一些数据挖掘技术是描述性分析、聚类分析、规则学习、分类、预测分析、回归分析、预测和风险评估。一些工具倾向于一种方法。其他人结合了几个。在许多数据挖掘技术中，数据可视化起着核心作用。可以使用文本挖掘。
最佳数据挖掘工具和软件
eWeek 评估了许多不同的数据挖掘工具。以下是我们的首选，排名不分先后：
SAS 视觉数据挖掘和机器学习
SAS 可视化数据挖掘和机器学习 (VDMML) 是一个全面的可视化和编程接口，支持端到端数据挖掘和机器学习过程。SAS VDMML 在 SAS Viya 中运行，将数据整理、探索、特征工程以及现代统计、数据挖掘和机器学习技术结合在一个单一的、可扩展的内存处理环境中。
主要特征
通过嵌入式 AI 的自助数据准备功能访问、分析、清理和转换数据。可以在集成的机器学习程序中结合非结构化和结构化数据。
最佳实践模板可让您始终如一地开始构建模型。分析能力包括聚类、回归、随机森林、梯度提升模型、支持向量机、自然语言处理、主题检测。
用户可以直观地探索数据并创建和共享可视化和交互式报告。
网络算法探索网络的结构——社交、金融、电信等。
建模人员和数据科学家可以从他们首选的编码环境(Python、R、Java 或 Lua)访问 SAS 功能。
包括访问用于自动化建模的公共 API;或使用 API 构建和部署自定义预测建模应用程序。
优点
自动生成见解，包括有关项目以及冠军和挑战者模型的摘要报告。来自嵌入式自然语言生成的简单语言有助于报告解释并减少学习曲线。
自动化特征工程通过对特征进行排序来选择最佳特征集进行建模，以表明它们在转换数据中的重要性。
生成对抗网络 (GAN) 为深度学习模型生成合成数据，包括图像和表格。
可扩展的内存分析处理可在安全的多用户环境中提供对内存中数据的并发访问，并在每个节点上以非常快的速度并行地跨节点分布数据和分析工作负载操作。
缺点
作为分析领域的大牌，SAS 通常比其他工具更昂贵。
SAS 生态系统中有很多工具和子工具。非常适合数据科学家和分析专家，但有时对于技能较低的人来说可能具有挑战性。
自治数据库上的 Oracle 机器学习
甲骨文徽标
Oracle Machine Learning on Autonomous Database 使用 30 多种可从 SQL 和 Python API(包括 OML4SQL 和 OML4Py)访问的数据库内可扩展机器学习算法。它支持分类、回归、聚类、关联规则、特征提取、时间序列、异常检测等机器学习技术。
主要特征
集成的 notebook 环境支持 SQL、PL/SQL、Python 和 markdown 解释器，其中同一个 notebook 可以包含 SQL 和 Python 段落——允许用户为任务选择最有效的语言——并且用户可以版本 notebook 并安排 notebook 运行。
来自 Python API (OML4Py) 和无代码用户界面 (OML AutoML UI) 的自动化机器学习 (AutoML)。
用于可扩展数据准备和探索以及模型构建、评估和评分的 Python API (OML4Py)。
将 Python 脚本和对象存储在数据库中以实现统一的安全性、备份和恢复，并与嵌入式 Python 执行一起使用。
在数据库生成和控制的 Python 引擎(嵌入式 Python 执行)中运行用户定义的 Python 函数，并具有内置的数据并行和任务并行功能。
通过用于模型管理和部署的 RESTful 服务部署数据库内和第三方 ONNX 格式模型以进行实时评分。
将模型从 AutoML UI 直接部署到 OML 服务。
优点
最大限度地减少或消除 Oracle 自治数据库数据的数据移动。
在 SQL 查询中使用具有集成 SQL 预测运算符的数据库内模型对数据进行评分。
在开发和生产中通过 Oracle 自治数据库安全模型进行数据和模型治理。
ML 功能的本地和云可用性。
Oracle 工具集成，包括 Oracle Analytics Cloud、Oracle Streaming Analytics 和 Oracle APEX。
缺点
不支持需要 GPU 计算的用例，例如深度学习图像 CNN。
OML Notebooks、OML AutoML UI 和 OML 服务在 Oracle 自治数据库上可用 - 仅共享。
解决方案针对驻留在 Oracle 自治数据库中的数据进行了优化，因此最适合该平台。
Talend 数据结构
Talend Data Fabric 是一个统一的平台，可集中数据集成、质量、治理和交付。它的独特之处在于它旨在整合数据活动，在基于云的平台中提供智能和协作能力，以满足数据工作者的技术水平。
主要特征
1,000 多个内置连接器和组件，用于领先的 SaaS 和本地应用程序，包括：Marketo、Workday、Salesforce.com、SAP、ServiceNow。
统一平台中的数据质量、准备和治理。
微服务的应用程序和 API 集成。
支持大多数数据库和存储，包括：AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Microsoft SQL Server、Oracle、Greenplum、SAS、Sybase、Teradata;和大数据平台，包括：Cloudera、Databricks、Google Dataproc、AWS EMR、Azure HDInsight。
原生 Spark 流支持实时大数据消息系统。
优点
Talend Data Quality Service 使用自动化框架扩展健康数据的使用，以建立数据质量框架。
即用型仪表板、持续监控和报告。
Snowflake 的信任评分：唯一使用原生 Snowflake 处理对 Snowflake Data Cloud 中的整个数据集进行分析的解决方案，以确保数据专业人员可以大规模评估健康、分析就绪数据的质量。
自助服务数据 API 可以快速创建和操作合规的无代码 API。
缺点
那些没有 Java 专业知识的人可能会发现它具有挑战性。
学习曲线可能很陡峭。
快速矿工
快速矿工标志
RapidMiner 是一个专注于数据挖掘、文本挖掘和预测分析的业务分析工作台。它使用各种描述性和预测性技术来提供洞察力以做出有利可图的决策。RapidMiner 及其分析服务器 RapidAnalytics 还提供完整的报告和仪表板功能。
主要特征
不是在内存中保存完整的数据集，而是仅通过分析过程获取部分数据，然后将结果汇总到合适的位置。
快速的性能，因为它将算法带到数据中，而不是相反。
用于处理大数据分析的 Hadoop 图形连接。
元数据传播以消除反复试验。
RapidMiner 可以在后台持续观察分析进程的存储和运行行为，并识别可能的瓶颈。
优点
没有软件许可费。
灵活/负担得起的支持选项。
快速开发复杂的数据挖掘过程。
安装时间不到 5 分钟。
缺点
可能是一个陡峭的学习曲线。
IBM SPSS 建模器
IBM 徽标
IBM SPSS Modeler 是一种可视化数据科学和机器学习解决方案，旨在加快数据科学家的操作任务。组织将其用于数据准备和发现、预测分析、模型管理和部署以及机器学习以通过数据资产获利。
SPSS Modeler 也可在 IBM Cloud Pak for Data 中使用，这是一个容器化数据和 AI 平台，可让您在云和本地构建和运行预测模型。
主要特征
在多云环境中查找文本、平面文件、数据库、数据仓库和 Hadoop 分布中的模式。
40 多种开箱即用的机器学习算法。
与 Apache Spark 集成以实现快速的内存计算。
加快数据库内的数据分析性能并最大限度地减少数据移动。
优点
利用基于开源的工具，例如 R 和 Python。
赋予数据科学家所有技能、程序化和视觉化的能力。
促进混合方法——在本地和公共或私有云中。
从小处着手并扩展到企业范围内的受监管方法。
缺点
可能很贵。
定制可能具有挑战性。
刀
刀标志
Konstanz Information Miner 或 KNIME 是一个开源数据分析、报告和集成平台。它通过基于构建块方法的模块化数据流水线集成了用于机器学习和数据挖掘的各种组件。
主要特征
KNIME Analytics Platform 是用于数据科学和数据挖掘的开源软件。
一个活跃的社区不断整合新的发展。
KNIME 试图让每个人都可以理解数据并设计数据科学工作流程和可重用组件。
KNIME Server 用于将数据科学工作流作为分析应用程序和服务进行基于团队的协作、自动化、管理和部署。
优点
非专家可以通过 KNIME WebPortal 访问数据科学，也可以使用 REST API。
拖放式界面无需编码。
对数据分析的每个步骤进行建模，控制数据流，并确保工作是最新的。
在单个工作流中将来自不同域的工具与 KNIME 本机节点混合，包括 R 和 Python、ML 中的脚本以及到 Spark 的连接器。
缺点
界面有点笨拙。
可以占用内存资源。
橙子
橙色标志
Orange 是一个开源机器学习和数据可视化工具。它有助于直观地构建数据分析工作流程，并带有大型工具箱。
主要特征
通过数据可视化执行简单的数据分析。
探索统计分布、箱线图和散点图，或者深入了解决策树、层次聚类、热图和线性投影。
用于快速定性分析的交互式数据探索。
优点
专注于探索性数据分析而不是编码。
默认值使数据分析工作流程的快速原型制作变得容易。
易于学习，因此用于学校、大学和专业培训课程。
缺点
对于某些用户而言，高级分析可能具有挑战性。
图形可以改进。
Qlik
Qlik 徽标
Qlik Sense 是一个数据分析和数据挖掘平台，包括关联分析引擎、人工智能功能，并在高性能云平台中运行。它使高管、决策者、分析师和其他任何拥有 BI 的人都可以自由搜索和探索以发现见解。
主要特征
使用 AI 驱动的分析创建具有数据素养的员工队伍。
Insight Advisor 是 Qlik Sense 中的 AI 助手，提供洞察力生成、任务自动化以及搜索和自然语言交互。
可作为 SaaS 使用，也可以选择多云或本地。
联想引擎允许人们向任何方向探索。
合并和加载数据、创建智能可视化并拖放以构建分析应用程序。
优点
Insight Advisor 提供建议的见解和分析、任务自动化、搜索和自然语言交互以及实时高级分析。
交互式移动分析。
嵌入式分析。
缺点
基本用户一开始可能很难学习。
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