26 款最佳数据挖掘软件

数据挖掘的基本目标是在海量数据中找到模式，并将这些数据转化为更精细/可操作的信息。 数据挖掘可以使用多种工具来完成。 以下是精选的最佳免费数据挖掘软件列表，以及热门功能和最新下载链接。 用于比较的最佳挖掘工具集合包括开源和商业选项。

26 款最佳数据挖掘软件

数据挖掘是一种帮助发现数据中以前未预料到或未发现的相关性以获得经济优势的方法。 这是一种复杂的数据分析方法，结合了机器学习和人工智能来提取相关信息，使公司能够更多地了解客户的需求、增加收入、降低开支和改善客户关系等。 继续阅读以了解免费数据挖掘软件。

1. 思感

最好的免费数据挖掘软件或工具列表中的第一名是 Sisense。

• 它是最伟大的免费数据挖掘软件解决方案之一，用于实时分析和可视化大量多样的信息。
• 它是生成具有一系列视觉效果的仪表板的绝佳工具。
• 它允许非技术人员创建交互式仪表板。
• Sisense 是最有效和最适合公司内部报告的 BI 软件。
• 它允许将来自多个来源的数据合并到一个存储库中，并对数据进行精炼以生成丰富的报告，这些报告可以跨部门共享以进行报告。
• 它基于一致的证据创建统一的真相表示。
• 此外，它将不同的数据整合到一个位置。
• 拖放用户界面很简单。
• 它具有处理和分析小型和大型企业数据的出色能力。
• Sisense 在 2016 年被评为顶级 BI 软件，并继续保持强势地位。
• 它是在考虑非技术用户的情况下创建的。
• 根据组织的目标，可以使用几个小部件来生成饼图、折线图、条形图等形式的报告。
• 单击以查看更多信息和统计数据，可以进一步挖掘报告。
• 它允许从移动设备访问仪表板。
• 它有一个非常吸引人的设计。
• 使用过滤器和计算，您可以识别关键指标。
• 单个商品服务器处理大规模数据。

2. Zoho 分析

Zoho Analytics 是一款商业智能和自助式分析软件。

• 它允许用户快速构建信息仪表板并以图形方式评估任何数据。
• 它配备了一个人工智能助手，允许客户提出查询并以有用的报告形式接收智能回复。
• 主要业务软件、云存储和数据库有 100 多个即用型连接。
• 图表、数据透视表、摘要视图、KPI 小部件和自定义样式的仪表板只是可用的可视化可能性中的一小部分。
• 统一的业务分析允许您在一个地方分析来自所有公司系统的数据。
• 人工智能、机器学习和自然语言处理 (NLP)被用于增强分析。
• 它具有嵌入式分析解决方案和白标 BI 门户。

另请阅读： 9 款最佳免费数据恢复软件（2022 年）

3. 大量

Xplenty 提供了一个具有集成、处理和准备数据以进行分析的功能的平台。

• 现在，Xplenty 以Integrate.io的形式提供。
• 在 Xplenty 的帮助下，企业将能够利用大数据带来的潜力，而无需投资相关人员、设备或软件。
• 它是一套用于创建数据管道的综合工具。
• 它提供数据库和数据仓库之间的数据传输和转换功能。
• 支持服务可通过电子邮件、聊天、电话和在线会议获得。
• 您将能够使用丰富的表达式语言来创建复杂的数据准备例程。
• 它包括一个易于使用的接口，用于实现ETL、ELT 或复制。
• 工作流引擎将允许您编排和安排管道。
• Xplenty 是通用数据集成平台。 有可用的无代码和低代码替代方案。
• 高级定制和灵活性将通过 API 组件提供。

4. R 编程

R-Programming 也是最好的免费数据挖掘软件之一。 它是一种统计计算和图形语言。

• 它也可用于分析大量数据。
• 它有大量的统计检验。
• 它提供了一个运行良好的数据处理和存储设施。
• 它包括一组用于处理数组，尤其是矩阵的操作。
• 它为数据分析提供了一套全面和集成的大数据工具。
• 它包括可以在屏幕上看到或打印出来的图形数据分析工具。

另请阅读：今天要学习的 10 种最佳编程语言

5. 董事会

Board 是管理智能的工具包。

• 该软件结合了商业智能和企业绩效管理功能。
• 它旨在在一个软件包中提供商业智能和商业分析。
• 它允许您使用单一平台来分析、模拟、计划和预测.
• 它可以帮助您创建独特的分析和规划软件。
• 董事会商业智能、企业绩效管理和商业分析都包含在 All-In-One 中。
• 它使公司能够创建和维护复杂的分析和规划系统。
• 独特的平台通过允许用户访问大量数据源来帮助报告。

6. 数据融化

DataMelt 是一款结合了数百个 Java 库的强大功能和Python、Ruby 和 Groovy等脚本语言的易用性的软件

• 是一款免费的数值计算、数学、数据分析、数据可视化应用软件
• 它提供统计、大规模数据处理和科学可视化。
• 它为数据显示和分析提供了一个交互式平台。
• 它主要面向工程师、科学家和学生。
• DMelt 是一个用 Java 构建的多平台应用程序。
• 它将在任何与JVM 兼容的操作系统（Java 虚拟机）上运行。
• 里面有科学和数学库。
• DataMelt 是一款用于分析海量数据集、数据挖掘和统计分析的工具。
• 它通常用于金融市场分析、自然科学和工程。
• 它适用于各种编程语言和操作系统。
• 它使您能够生成可与 LaTeX 和其他文本处理器一起使用的高质量矢量图形图像（EPS、SVG、PDF 等）。
• Data Melt 允许您使用比 C 中的传统 Python 实现快得多的脚本语言。

7.互联网软件

Inetsoft Intelligence 的数据挖掘工具风格是一种数据挖掘和非常有益的智能工具。

• 它支持来自各种来源的快速灵活的数据转换。
• 它有助于访问有组织的半结构化数据和本地应用程序。
• 应用程序可能会针对数据使用和升级进行优化。
• 它提供可定制且安全的数据探索和报告选项。
• 使用内置 Spark 平台，您可以针对海量用户数据集进行扩展。
• 您可以使用其中固有的业务逻辑和参数化创建分页报表。

另请阅读：如何使用 Microsoft Word 生成条形码

8. 水

另一个出色的开源数据挖掘工具是 H2O。

• 它用于分析存储在云计算应用系统中的数据。
• H2O 使您能够使用分布式系统和内存计算的计算能力。
• 使用Java 和二进制格式，它可以快速轻松地部署到生产环境中。
• 它使您能够使用R、Python等计算机语言在 H2O 中创建模型。
• 它的处理是分布式的并且在内存中。

9. Alteryx

Alteryx 是一家专门从事企业商业智能和分析的公司。

• 这是一个专门为数据分析师和商业领袖创建的平台。
• 它为中小型企业提供分析。
• 临时分析是可能的。
• 及时提供在线分析处理。
• 还包括自动计划的报告。
• 它有一个可以完全定制的仪表板。

另请阅读： Chrome 的 16 个最佳广告拦截扩展

10.甲骨文商业智能

Oracle BI 是一种开源机器学习和数据可视化工具。

• 它适合新手和高级用户。
• Oracle 软件是Oracle Advanced Analytics的一部分。
• 它为数据分类、预测、回归和专业分析提供出色的数据挖掘算法，使分析师能够分析洞察力、做出更好的预测、瞄准最佳客户、发现交叉销售机会并检测欺诈行为。
• ODM 中内置的算法利用了 Oracle 数据库的功能。
• SQL 的数据挖掘功能可以从数据库表、视图和模式中提取信息。
• Oracle Data Miner 的图形用户界面是 Oracle SQL Developer 的更高级版本。
• 它允许用户直接在数据库中拖放数据，从而提供更好的洞察力。
• 它支持使用广泛的工具包进行交互式数据分析的工作流。
• 它提供交互式数据可视化。
• 它提供交互式数据探索，以清晰的视觉效果进行快速定性分析。
• Orange 鼓励实践学习和数据科学原理的可视化表示。
• 它具有大量用于从外部来源进行数据挖掘的附加组件。

12. Teradata

Teradata 是一种大规模并行开放处理技术，可用于创建大规模数据仓库应用程序。

• Teradata 可以安装在Unix/Linux/Windows服务器上。
• Teradata Optimizer 能够在一个查询中处理多达 64 个联接。
• Tera 数据的总拥有成本极低。
• 它易于设置、维护和管理。
• 它是一个面向企业的数据仓库，包括数据管理和数据挖掘软件。
• 它有可能用于业务分析。
• Teradata 用于了解企业数据，例如销售、产品定位和消费者偏好等。
• 它还可以区分热数据和冷数据，将不经常使用的数据放在较慢的存储部分。
• Teradata 采用无共享设计，每个服务器节点都有自己的内存和处理能力。
• 它允许您使用 SQL 与包含在表中的数据进行交互。 它用作扩展。
• 它可以帮助您自动将数据分发到驱动器，而无需个人参与。
• Teradata 提供加载和卸载功能，以将数据传输进出 Teradata 系统。

另请阅读： 28 款适用于 Windows 的最佳文件复制软件

13. 登打士

Dundas 是一个企业级数据挖掘平台，可用于创建和检查交互式仪表板、报告和其他数据可视化。

• Dundas BI 可用作组织的核心数据站点。
• 它是一个包含产品所有功能的服务器应用程序。
• 它还允许您集成和检索来自各种来源的数据。
• 它提供了可以定制的数据可视化。
• Dundas 是可靠的，因为它的快速集成和洞察力。
• 它带有无限数量的数据转换模式和吸引人的表格、图表和图形。
• Dundas BI 有一个了不起的功能，它允许各种设备访问数据，同时保持无间隙的文档安全性。
• 它以指定的方式将数据组织成定义明确的结构，以使用户更容易处理。
• 它包含允许多维分析并专注于业务关键问题的关系方法。
• 由于它提供可靠的报告，因此可以节省资金并消除对额外软件的需求。
• 它具有一系列智能拖放功能。
• 它还使用地图来可视化数据。
• 它具有先进的数据分析和预测分析。

14. 快客

Qlik 是一种数据可视化和最佳挖掘工具。

• 它还包括仪表板和报告。
• 支持多种数据源和文件类型。
• 它通过拖放界面创建灵活和动态的数据可视化。
• 它实时响应交互和变化。
• 支持多种数据源和文件类型。
• 它可以在所有设备上轻松实现数据和内容安全。
• 您可以使用单个中心交换相关分析，包括应用程序和故事。

另请阅读：适用于 Windows 的 30 个最佳 CSV 编辑器

15. 快速矿工

Rapid Miner 是 Rapid Miner 公司生产的最有效的预测分析系统之一。

• 商业应用程序、商业应用程序、培训、教育、研究、应用程序开发和机器学习只是可以使用该工具的几个应用程序。
• JAVA 编程语言用于构建它。
• 它是一个结合了深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析的单一平台。
• Rapid Miner 将服务器作为本地和公共/私有云选项提供。
• 它包括三个模块： Rapid Miner Studio、Rapid Miner Server 和 Rapid Miner Radoop 。
• Rapid Miner Studio 模块用于设计工作流程、原型设计和验证它们等等。
• 您可以使用 Rapid Miner Server 运行工作室创建的预测数据模型。
• 为了使预测分析更容易，程序使用 Rapid Miner Radoop 在 Hadoop 集群中直接执行。
• 它基于客户端/服务器方法。
• 这款免费的数据挖掘软件具有基于模板的框架，可以加快交付速度，同时减少手动代码创作中的常见错误。
• 数据准备、机器学习和模型部署都是使用它完成的。
• 这个免费的数据挖掘程序包括几个用于创建新数据挖掘过程和分析预测设置的工具。
• 这个数据挖掘程序可以实现多种数据管理方法。
• 它具有图形用户界面 (GUI) 或批处理功能。
• 它连接到内部数据库。
• 它具有交互式和共享的仪表板。
• 它还具有基于大数据的预测分析功能。
• 它可以进行远程分析。
• 该数据挖掘程序具有数据过滤、连接、合并和聚合功能。
• 它允许您创建、训练和验证预测模型。
• 该数据挖掘程序生成报告并发送触发通知。

16. 刀

KNIME 是一个用于构建数据科学应用程序和服务的开源平台。 KNIME 是由 KNIME.com AG 创建的数据分析和报告集成平台。

• 它基于模块化的数据管道思想。
• KNIME 由多个连接在一起的机器学习和数据挖掘组件组成。
• KNIME 是一个广泛用于药理学研究的软件程序。
• 它在消费者数据分析、财务数据分析和商业智能任务方面表现出色。
• KNIME 包括许多出色的功能，例如快速部署和可扩展性。
• 用户可以在很短的时间内学习 KNIME，即使是最缺乏经验的用户也可以使用它进行预测分析。
• KNIME 通过将节点放在一起来预处理数据以进行分析和可视化。
• 它是用于理解数据和创建数据科学过程的最伟大的数据挖掘工具之一。
• 它有助于创建端到端的数据科学流程。
• 它使您能够组合来自多个来源的数据。
• 它允许您在本地、数据库中或跨分布式大数据环境聚合、排序、过滤和连接数据。
• 它创建分类、回归和降维机器学习模型。

另请阅读：如何禁用 Microsoft Word 拼写检查器

17. 求解器

Solver 的 XLminer 是一个专业的数据挖掘应用程序，用于Excel 中的数据可视化、预测和数据挖掘，使用简单。

• 它带有用于导入和清理数据的全套数据准备工具。
• XLMiner 拥有一套完整的基于统计和机器学习技术的分析工具。
• 您可以使用该程序处理 Excel 无法处理的大数据集。
• 它带有内置的数据探索和可视化工具。
• 探索数据可以快速洞察数据的潜在联系。

18. 埃尔基

ELKI 是一个基于 Java 的开源数据挖掘工具。

• 该工具使我们能够研究专注于无监督聚类分析和异常值识别方法的算法。
• ELKI 提供了大量高度参数化的算法。
• 它使算法评估和基准测试变得简单而公平。
• R*-tree 是 ELKI 提供的用于帮助数据挖掘的数据索引结构之一。

另请阅读： Microsoft Word 的 27 种最佳替代品

19. SPMF

SPMF 是一个基于 Java 的开源数据挖掘框架。

• 它是根据GNU 通用公共许可证发布的。
• 它使您能够将源代码与其他 Java 应用程序结合起来。
• 使用该数据挖掘程序可以进行关联规则挖掘。
• 它允许您挖掘顺序模式和顺序规则。
• 它提供了高度有用的模式挖掘。
• 时间序列挖掘可用。
• 该数据挖掘程序有助于数据的聚类和分类。

20.企业矿工

Enterprise Miner 是一个 SAS 程序，它为您提供尖端算法，帮助您解决最困难的问题并为您的公司找到最佳解决方案。

• 它有助于提高预测精度。
• 应该分享可靠的结果。
• 它提供了一个简单的用户界面和批处理。
• 它具有先进的预测和描述性建模功能。
• 此数据挖掘应用程序提供自动评分。

另请阅读：如何在 Windows 10 上安装 Linux Bash Shell

21. 数据观察

Datawatch 桌面是一个企业智能和数据挖掘系统。

• 这款免费的数据挖掘软件可让您实时专注于数据可视化。
• 它提供了工具来帮助用户开发和部署监控和分析系统，而无需编写任何代码。
• 用户可以使用拖放功能创建自定义的数据显示。
• 它检测贸易违规行为。
• 它使用以前的数据分析不同情况如何影响性能。

22. 高级矿工

Advanced Miner 是用于数据处理、分析和建模的有用工具。

• 您可以使用其用户友好的工作流界面检查多种形式的数据。
• 从/到各种数据库系统、文件和数据转换的数据提取和存储。
• 它提供了多种数据操作，例如采样、连接数据集等。
• 它构建统计模型，进行变量重要性分析、聚类分析等。
• 模型与外部 IT 系统的交互简单而有效。

另请阅读：如何使用波浪号 Alt 代码键入 N

23. SSDT（SQL Server 数据工具）

SSDT 是最好的免费数据挖掘软件列表中的另一个。 它是一种声明性和通用范式，将 Visual Studio IDE 扩展到数据库开发的各个方面。

• BIDS 是以前的 Microsoft数据分析和商业智能解决方案环境。
• SSDT 事务是一种 SQL 设计功能，开发人员使用它来创建、管理、调试和改造数据库。
• 用户可以直接使用数据库或链接数据库，从而启用内部或外部功能。
• 创建 SSDT BI 是为了替换与 Visual Studio2010 不兼容的 BIDS。
• 用户可以通过 C#、Visual Basic 和其他语言利用 Visual Studio 技术（如 IntelliSense、代码导航工具和编程支持）来构建数据库。
• SSDT 中的表设计器允许您在直接和链接数据库中构建新表和更改现有表。

24. 橙色

Orange 是一款出色的机器学习和数据挖掘软件包。

• 它是一个基于组件的程序，最有助于数据可视化。
• 橙色吸引了很多用户的关注。
• 通过快速比较和评估数据，Orange 使用户能够在更短的时间内做出更好的决策。
• Orange 的组件被称为小部件，因为它是基于组件的程序。
• 这些小部件涵盖了从数据可视化和预处理到算法评估和预测建模的所有内容。
• Python 编程语言用于创建它。
• 输入 Orange 的数据会立即组织成所需的模式，并且可以通过拖动或翻转小部件轻松移动。
• 该数据挖掘程序显示数据表并允许用户选择特征。
• 这个数据挖掘程序使您能够读取数据。
• 它有助于训练预测器、比较学习算法和可视化数据片段等。
• Orange 还为有时单调乏味的分析工具提供了一种更吸引人、更愉快的感觉。 玩起来很有趣。

另请阅读： 26 款最佳免费恶意软件删除工具

25.公民

考虑到数据科学家和决策市场，Civis 使您能够做出明智的决策。

• 它使您的团队能够更有效地互动并更快地找到答案。
• 该数据挖掘软件提供有助于数据安全的架构、工具和方法。
• 一组数据采集和 ETL 模块可供设置。
• 它在脚本中创建代码，将许多脚本或任务组合到一个流程中，并安排一个工作流程。
• 这款免费的数据挖掘软件使您能够将您的研究和模型转换为可在可扩展的生产就绪平台上运行的应用程序。

26. 发现

Viscovery 是一个专注于工作流程的软件包。

• 对于探索性数据挖掘和预测建模，它使用自组织图和多元统计。
• 该系统在用户友好的导航和成熟的实施方面大放异彩。
• 它为面向目标的操作提供了一个完美的项目环境。
• 专用流程允许您提供有针对性的导航。
• 程序中的步骤已明确定义，默认设置已验证正常运行。
• 工作流分支允许创建模型变体。
• 它提供集成的文档和注释功能。
• 为了使其更易于使用，有各种处理工具。

推荐的：

• 如何在 Android 上取消隐藏应用程序
• 修复 Windows 10 中的 Excel stdole32.tlb 错误
• 25 个最佳免费网络爬虫工具
• 31 款最佳网页抓取工具

我们希望这篇文章对您有所帮助，并且您了解了最好的数据挖掘软件。 在评论部分让我们知道您最喜欢哪一个。 此外，请在评论框中分享您的建议或疑问。 千万不要错过让我们知道您接下来想学习什么。