在互聯網發展到，那么數據就等于金錢。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，百分之八十的數據是非結構化的，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、可用的結構化形式。

在數據挖掘過程中，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。
 

以下為您推薦六款的工具：

1、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。

2、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。

3、NLTK

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。

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。

6、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。