數據肯定是無價的。但分析數據并非易事，因為結果越準確，成本就越高。鑒于數據急劇增長，需要一個過程來提供有意義的信息，最終變成實用的洞察力。

數據挖掘是指這個過程：在龐大數據集當中發現模式，將它轉換成有效的信息。該技術利用特定的算法、統計分析、人工智能和數據庫系統，從龐大數據集中提取信息，并轉換成易于理解的形式。本文介紹了廣泛用于大數據行業的10種綜合數據挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一個數據科學軟件平臺，為數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。它是領先的數據挖掘開源系統之一。該程序完全用Java編程語言編寫。該程序提供了一個選項，香港服務器租用，以便用戶試用大量可任意嵌套的操作符，這些操作符在XML文件中有詳細說明，可由Rapid Miner的圖形用戶界面來構建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高級分析數據庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出準確的預測。該系統配合強大的數據算法，鎖定最佳客戶。此外，它可識別異常情況和交叉銷售機會，讓用戶能夠根據需要運用不同的預測模型。此外，它以所需的方式定制客戶畫像。

3. IBM SPSS Modeler

說到大規模項目，IBM SPSS Modeler最適合。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助于生成數據挖掘算法，基本上不需要編程。它可廣泛用于異常檢測、貝葉斯網絡、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器和反向傳播學習的基本神經網絡。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一個開源數據分析平臺。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。在商業智能界，KNIME號稱是有助于為毫無經驗的用戶提供預測智能的平臺。此外，數據驅動的創新系統有助于發掘數據潛力。此外，它包括數千個模塊和隨時可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一種免費的開源語言，因易用性常常與R相提并論。與R不同，Python學起來往往很容易上手，易于使用。許多用戶發現可以在幾分鐘內開始構建數據，并進行極其復雜的親和度分析。只要你熟悉變量、數據類型、函數、條件語句和循環等基本編程概念，最常見的業務用例數據可視化就很簡單。

6. Orange

Orange是一個開源數據可視化、機器學習和數據挖掘工具包。它有一個可視化編程前端，可用于探索性數據分析和交互式數據可視化。Orange是一個基于組件的可視化編程軟件包，用于數據可視化、機器學習、數據挖掘和數據分析。Orange組件稱為窗口組件，范圍廣泛：從簡單的數據可視化、子集選擇和預處理，到學習算法和預測建模的評估，不一而足。Orange的可視化編程通過界面來進行，站群服務器，其中工作流程通過連接預定義或用戶設計的窗口組件來創建，而高級用戶可以將Orange用作Python庫，以便操縱數據和更改窗口組件。

7. Kaggle

Kaggle是世界上最大的數據科學家和機器學習者社區。Kaggle以開設機器學習競賽起家，但現在逐漸變成基于公共云的數據科學平臺。Kaggle是一個平臺，有助于解決難題、招募強大的團隊并宣傳數據科學的力量。

8. Rattle

Rattle GUI是一個開放的免費軟件包，使用Togaware提供的R統計編程語言，為數據挖掘提供圖形用戶界面。Rattle借助圖形用戶界面展示了R的強大功能，從而提供了豐富的數據挖掘功能。Rattle還被用作是學習R的教學工具。有一個名為Log Code選項卡的選項，它可以在GUI中為進行的任何活動復制R代碼，代碼可以復制粘貼。Rattle可以用于統計分析或模型生成。Rattle允許數據集劃分成訓練、驗證和測試等部分，可以查看和編輯數據集。

9. Weka