原创 大数据挖掘工具软件有哪些？大数据软件工具介绍

当下，我们无时无刻不徜徉在大数据的海洋。对于数据分析师来讲，借助一些大数据挖掘工具软件，可以更好地帮助企业了解用户并提供相应的服务。那么大数据挖掘工具软件有哪些呢？

对于数据挖掘来说，由于数据挖掘在大数据行业中的重要地位，所以使用的软件工具更加强调机器学习，常用的软件工具就是SPSS Modeler。SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。所以，下面小编将介绍另外一些大数据软件工具。

1、Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2、Orange

Orange是一个开源数据可视化、机器学习和数据挖掘工具包。它有一个可视化编程前端，可用于探索性数据分析和交互式数据可视化。Orange是一个基于组件的可视化编程软件包，用于数据可视化、机器学习、数据挖掘和数据分析。Orange组件称为窗口组件，范围广泛：从简单的数据可视化、子集选择和预处理，到学习算法和预测建模的评估，不一而足。Orange的可视化编程通过界面来进行，其中工作流程通过连接预定义或用户设计的窗口组件来创建，而高级用户可以将Orange用作Python库，以便操纵数据和更改窗口组件。

3、Kaggle

Kaggle是世界上数据科学家和机器学习者社区。Kaggle以开设机器学习竞赛起家，但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个平台，有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。

4、Weka

怀卡托知识分析环境(Weka)是新西兰怀卡托大学开发的一套机器学习软件。该软件用Java编写。它含有一系列面向数据分析和预测建模的可视化工具和算法，附带图形用户界面。Weka支持几种标准数据挖掘任务，更具体地说是指数据预处理、聚类、分类、回归、可视化和特征选择。

5、R-Programming

R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。

6、NLTK

著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。

以上就是大数据挖掘工具软件的全部介绍了。这么多的软件工具都各有其优缺点，大家在选择使用时，可以结合自己的实际情况选择更加适合自己的。