推荐10款最常用的数据挖掘工具和软件

数据挖掘是从大数据中提取有价值见解的过程。在过去几年中，它已成为寻求竞争优势的组织的重要资产。此外，人工智能和机器学习正在推动该领域的重大进步。

我们将在下面更深入地比较最佳数据挖掘工具和软件，但首先，请看一下这个汇总表：

什么是数据挖掘工具？

数据挖掘工具是允许用户从各种来源提取、分析和转换数据的软件应用程序。他们使用统计和机器学习算法来分析数据并识别模式、趋势和关系。这些工具从结构化和非结构化数据（包括文本、图像和视频）中获取洞察力。

现在，让我们进一步了解不同类型的数据挖掘软件！

数据挖掘工具有哪些类型？

数据挖掘工具的四种主要类型如下：

• 统计分析工具：它们使用回归、相关性和聚类分析来识别数据集中的趋势、模式和关系。
• 机器学习工具：用于分析数据的 ML 算法可以帮助进行预测建模、分类和聚类。
• 文本挖掘工具：这些应用程序使用自然语言处理技术从非结构化文本数据中提取见解。
• 社交媒体分析工具：此类软件对社交媒体数据（如帖子、推文和评论）使用情绪分析和其他技术来提取见解。

这些和其他数据挖掘工具类型对于处理大型数据集的企业和组织来说是无价的。现在，让我们来看看市场上最可靠、最通用的选择。

最佳数据挖掘工具

以下是最佳数据挖掘工具及其优势和应用的概述。让我们开始吧！

1. ZenRows：最佳非结构化数据挖掘工具

ZenRows是一种网络抓取 API，可以处理以方便的 HTML 格式挖掘大量非结构化数据。它提供高级反机器人绕过功能，如旋转代理和防火墙绕过，以确保抓取过程的成功。您可以轻松地将它与您的项目所基于的任何编程语言集成。

👍优点：

• 广泛的反机器人绕过功能。
• 地理位置。
• 经验丰富的开发人员提供 24/7 支持。
• 自动解析以从流行网站获取 JSON 格式的结构化数据。

👎缺点：

• 使用所需的技术知识。

💰定价：

• 1,000 个免费 API 积分。
• 付费计划起价为每月 49 美元。

2. Pentaho Data Integration：最好的数据挖掘ETL工具

Pentaho Data Integration 或 Kettle 是一种功能强大的开源工具，使企业能够从多个来源提取、转换和加载 (ETL) 数据。其用于设计工作流程的用户友好界面使创建、测试和执行数据集成作业变得快速而轻松。

👍优点：

• 它支持广泛的数据源。
• 源代码可定制以满足特定需求。
• 提供支持、文档和教程的大型用户社区。
• 它允许与 R 和统计包集成。

👎缺点：

• 它需要技术经验。
• 偶尔的数据不一致。

💰定价：

• 开源且免费使用。

3. SAS：最好的SQL数据挖掘工具

统计分析系统 (SAS) 是一个软件套件，包含一系列用于数据分析、管理和挖掘的工具。它的挖掘技术包括聚类、回归分析、决策树、神经网络和关联分析。它在医疗保健、金融和政府等各个行业中得到应用，以帮助决策过程。

👍优点：

• 广泛的统计技术。
• 强大的数据管理能力。
• 用户友好的界面。
• 可靠且一致的结果。

👎缺点：

• 有限的定制。
• 陡峭的学习曲线。

💰定价：

• 14 天免费试用。
• 每个 SAS 单位的费用从 0.55 美元/单位/小时起。

4. IBM Cognos：数据挖掘领域的最佳商业智能工具

IBM Cognos 是一种商业智能和分析软件。它提供了广泛的分析和数据报告工具，可帮助组织深入了解其运营并改进决策过程。它还具有高级数据挖掘功能，如决策树、神经网络、关联规则和聚类。

👍优点：

• 直观且易于使用的界面。
• 强大的分析工具。
• 高度可上下扩展。
• 可定制以满足特定需求。

👎缺点：

• 一些高级功能需要专门培训。
• 对于较小的组织来说成本太高。

💰定价：

• 30 天免费试用。
• 付费计划起价为 40 美元/用户/月。

5. Levity：最好的无代码数据挖掘工具

Levity 是一个基于云的平台，旨在使非专家更容易进行数据挖掘和分析。它允许用户探索、可视化和建模来自各种数据类型（包括文本和图像）的大型数据集。Levity 使大多数流程自动化，并使用 ML 算法来查找和更正数据中的错误。

👍优点：

• 易于使用，无需编码经验。
• 它支持广泛的数据类型。
• 可定制的可视化和仪表板选项。
• 它提供机器学习算法来构建预测模型。

👎缺点：

• 对市场来说相对较新，因此还有改进的空间。

💰定价：

• 30 天免费试用。
• 付费计划起价为每月 49 美元。

6. Teradata：大型项目的最佳数据挖掘工具

Teradata 是一个仓储和分析平台，可实现大规模数据挖掘。它是一个关系数据库管理系统，旨在处理大量数据并支持复杂的挖掘操作。它还具有高度可扩展性，可以处理大型数据集。不仅如此，挖掘任务还可以并行执行，以提高处理时间和效率。

👍优点：

• 适用于大数据分析和挖掘操作。
• 它支持高级分析功能，如机器学习。
• 它与其他数据挖掘和分析工具完美集成。
• 数据安全和恢复功能。

👎缺点：

• 复杂的设置。
• 处理非结构化数据时的一些问题。

💰定价：

• 基于消费或混合定价。

7. Apache Mahout：最佳开源数据挖掘工具

Apache Mahout 是一个开源框架，用于构建可扩展的机器学习算法和数据挖掘系统。该平台支持分布式计算、多种数据格式和来源，以及多种编程语言，包括 Python 和 Java。此外，它还提供了广泛的算法，例如聚类和分类。

👍优点：

• 广泛的 ML 算法库。
• 用户友好的界面。
• 高度可扩展。
• 数据预处理功能。

👎缺点：

• 复杂的设置和配置。
• 偶尔处理慢。

💰定价：

• 免费和开源。

8. Board：最佳数据挖掘模拟工具

Board 是一个商业智能和绩效管理平台，提供强大的数据挖掘功能。它还具有可靠的预测分析和模拟工具，以及数据清理和转换功能。Board 使组织内的协作和共享结果变得非常容易和方便。

👍优点：

• 用户友好的界面。
• 它支持与各种数据源的集成。
• 可定制以满足特定需求。
• 良好的文档和学习资源。

👎缺点：

• 可扩展性有限。
• 对于没有太多技术经验的用户来说，学习曲线可能会很陡峭。

💰定价：

• 提供免费演示。
• 未公开定价。

9. Analytic Solver：Excel 中数据挖掘的最佳工具

Analytic Solver 是最好的数据挖掘软件工具之一，具有用于数据驱动决策的高级分析和优化功能。它旨在轻松与 Excel 集成，甚至可供非技术用户使用。由于其 ML 算法和统计分析以及模拟工具，它可以处理大量数据。

👍优点：

• 高度可定制。
• 它处理一个问题中的多个目标和变量。
• 许多学习资料可帮助您入门。
• 可靠的客户服务。

👎缺点：

• 可视化能力有限。
• 数据处理相对较慢。

💰定价：

• 15 天免费试用。
• 不同的许可选项。

10. Sisense：最佳社交媒体数据挖掘工具

Sisense 是一个商业智能和数据分析平台，具有强大的网络数据挖掘工具。有了它，用户可以轻松连接到各种数据源，包括社交媒体、数据库、电子表格和基于云的应用程序。它还具有吸引人的数据可视化的强大功能。

👍优点：

• 易于使用的无代码界面。
• 广泛的集成选项。
• 可定制的仪表板。
• 数据统一和混搭。

👎缺点：

• 难以与团队成员共享仪表板。
• 使用数据立方体的问题。

💰定价：

• 免费试用。
• 未公开的定价计划。

结论

数据挖掘工具对于希望从数据中获得有价值的见解以做出明智决策的组织来说是必不可少的。最好的完全取决于您的项目、技术技能和预算。但是，以下是我们最可靠和最有力的建议：

• ZenRows：最适合挖掘非结构化数据。
• Levity：最适合无代码挖掘。
• Apache Mahout：最好的开源数据挖掘工具。