26 款最佳數據挖掘軟件

數據挖掘的基本目標是在海量數據中找到模式，並將這些數據轉化為更精細/可操作的信息。 數據挖掘可以使用多種工具來完成。 以下是精選的最佳免費數據挖掘軟件列表，以及熱門功能和最新下載鏈接。 用於比較的最佳挖掘工具集合包括開源和商業選項。

26 款最佳數據挖掘軟件

數據挖掘是一種幫助發現數據中以前未預料到或未發現的相關性以獲得經濟優勢的方法。 這是一種複雜的數據分析方法，結合了機器學習和人工智能來提取相關信息，使公司能夠更多地了解客戶的需求、增加收入、降低開支和改善客戶關係等。 繼續閱讀以了解免費數據挖掘軟件。

1. 思感

最好的免費數據挖掘軟件或工具列表中的第一名是 Sisense。

• 它是最偉大的免費數據挖掘軟件解決方案之一，用於實時分析和可視化大量多樣的信息。
• 它是生成具有一系列視覺效果的儀表板的絕佳工具。
• 它允許非技術人員創建交互式儀表板。
• Sisense 是最有效和最適合公司內部報告的 BI 軟件。
• 它允許將來自多個來源的數據合併到一個存儲庫中，並對數據進行精煉以生成豐富的報告，這些報告可以跨部門共享以進行報告。
• 它基於一致的證據創建統一的真相表示。
• 此外，它將不同的數據整合到一個位置。
• 拖放用戶界面很簡單。
• 它具有處理和分析小型和大型企業數據的出色能力。
• Sisense 在 2016 年被評為頂級 BI 軟件，並繼續保持強勢地位。
• 它是在考慮非技術用戶的情況下創建的。
• 根據組織的目標，可以使用幾個小部件來生成餅圖、折線圖、條形圖等形式的報告。
• 單擊以查看更多信息和統計數據，可以進一步挖掘報告。
• 它允許從移動設備訪問儀表板。
• 它有一個非常吸引人的設計。
• 使用過濾器和計算，您可以識別關鍵指標。
• 單個商品服務器處理大規模數據。

2. Zoho 分析

Zoho Analytics 是一款商業智能和自助式分析軟件。

• 它允許用戶快速構建信息儀表板並以圖形方式評估任何數據。
• 它配備了一個人工智能助手，允許客戶提出查詢並以有用的報告形式接收智能回复。
• 主要業務軟件、雲存儲和數據庫有 100 多個即用型連接。
• 圖表、數據透視表、摘要視圖、KPI 小部件和自定義樣式的儀表板只是可用的可視化可能性中的一小部分。
• 統一的業務分析允許您在一個地方分析來自所有公司係統的數據。
• 人工智能、機器學習和自然語言處理 (NLP)被用於增強分析。
• 它具有嵌入式分析解決方案和白標 BI 門戶。

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3. 大量

Xplenty 提供了一個具有集成、處理和準備數據以進行分析的功能的平台。

• 現在，Xplenty 以Integrate.io的形式提供。
• 在 Xplenty 的幫助下，企業將能夠利用大數據帶來的潛力，而無需投資相關人員、設備或軟件。
• 它是一套用於創建數據管道的綜合工具。
• 它提供數據庫和數據倉庫之間的數據傳輸和轉換功能。
• 支持服務可通過電子郵件、聊天、電話和在線會議獲得。
• 您將能夠使用豐富的表達式語言來創建複雜的數據準備例程。
• 它包括一個易於使用的接口，用於實現ETL、ELT 或複制。
• 工作流引擎將允許您編排和安排管道。
• Xplenty 是通用數據集成平台。 有可用的無代碼和低代碼替代方案。
• 高級定制和靈活性將通過 API 組件提供。

4. R 編程

R-Programming 也是最好的免費數據挖掘軟件之一。 它是一種統計計算和圖形語言。

• 它也可用於分析大量數據。
• 它有大量的統計檢驗。
• 它提供了一個運行良好的數據處理和存儲設施。
• 它包括一組用於處理數組，尤其是矩陣的操作。
• 它為數據分析提供了一套全面和集成的大數據工具。
• 它包括可以在屏幕上看到或打印出來的圖形數據分析工具。

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5. 董事會

Board 是管理智能的工具包。

• 該軟件結合了商業智能和企業績效管理功能。
• 它旨在在一個軟件包中提供商業智能和商業分析。
• 它允許您使用單一平台來分析、模擬、計劃和預測.
• 它可以幫助您創建獨特的分析和規劃軟件。
• 董事會商業智能、企業績效管理和商業分析都包含在 All-In-One 中。
• 它使公司能夠創建和維護複雜的分析和規劃系統。
• 獨特的平台通過允許用戶訪問大量數據源來幫助報告。

6. 數據融化

DataMelt 是一款結合了數百個 Java 庫的強大功能和Python、Ruby 和 Groovy等腳本語言的易用性的軟件

• 是一款免費的數值計算、數學、數據分析、數據可視化應用軟件
• 它提供統計、大規模數據處理和科學可視化。
• 它為數據顯示和分析提供了一個交互式平台。
• 它主要面向工程師、科學家和學生。
• DMelt 是一個用 Java 構建的多平台應用程序。
• 它將在任何與JVM 兼容的操作系統（Java 虛擬機）上運行。
• 裡面有科學和數學庫。
• DataMelt 是一款用於分析海量數據集、數據挖掘和統計分析的工具。
• 它通常用於金融市場分析、自然科學和工程。
• 它適用於各種編程語言和操作系統。
• 它使您能夠生成可與 LaTeX 和其他文本處理器一起使用的高質量矢量圖形圖像（EPS、SVG、PDF 等）。
• Data Melt 允許您使用比 C 中的傳統 Python 實現快得多的腳本語言。

7.互聯網軟件

Inetsoft Intelligence 的數據挖掘工具風格是一種數據挖掘和非常有益的智能工具。

• 它支持來自各種來源的快速靈活的數據轉換。
• 它有助於訪問有組織的半結構化數據和本地應用程序。
• 應用程序可能會針對數據使用和升級進行優化。
• 它提供可定制且安全的數據探索和報告選項。
• 使用內置 Spark 平台，您可以針對海量用戶數據集進行擴展。
• 您可以使用其中固有的業務邏輯和參數化創建分頁報表。

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8. 水

另一個出色的開源數據挖掘工具是 H2O。

• 它用於分析存儲在雲計算應用系統中的數據。
• H2O 使您能夠使用分佈式系統和內存計算的計算能力。
• 使用Java 和二進制格式，它可以快速輕鬆地部署到生產環境中。
• 它使您能夠使用R、Python等計算機語言在 H2O 中創建模型。
• 它的處理是分佈式的並且在內存中。

9. Alteryx

Alteryx 是一家專門從事企業商業智能和分析的公司。

• 這是一個專門為數據分析師和商業領袖創建的平台。
• 它為中小型企業提供分析。
• 臨時分析是可能的。
• 及時提供在線分析處理。
• 還包括自動計劃的報告。
• 它有一個可以完全定制的儀表板。

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10.甲骨文商業智能

Oracle BI 是一種開源機器學習和數據可視化工具。

• 它適合新手和高級用戶。
• Oracle 軟件是Oracle Advanced Analytics的一部分。
• 它為數據分類、預測、回歸和專業分析提供出色的數據挖掘算法，使分析師能夠分析洞察力、做出更好的預測、瞄準最佳客戶、發現交叉銷售機會並檢測欺詐行為。
• ODM 中內置的算法利用了 Oracle 數據庫的功能。
• SQL 的數據挖掘功能可以從數據庫表、視圖和模式中提取信息。
• Oracle Data Miner 的圖形用戶界面是 Oracle SQL Developer 的更高級版本。
• 它允許用戶直接在數據庫中拖放數據，從而提供更好的洞察力。
• 它支持使用廣泛的工具包進行交互式數據分析的工作流。
• 它提供交互式數據可視化。
• 它提供交互式數據探索，以清晰的視覺效果進行快速定性分析。
• Orange 鼓勵實踐學習和數據科學原理的可視化表示。
• 它具有大量用於從外部來源進行數據挖掘的附加組件。

12. Teradata

Teradata 是一種大規模並行開放處理技術，可用於創建大規模數據倉庫應用程序。

• Teradata 可以安裝在Unix/Linux/Windows服務器上。
• Teradata Optimizer 能夠在一個查詢中處理多達 64 個聯接。
• Tera 數據的總擁有成本極低。
• 它易於設置、維護和管理。
• 它是一個面向企業的數據倉庫，包括數據管理和數據挖掘軟件。
• 它有可能用於業務分析。
• Teradata 用於了解企業數據，例如銷售、產品定位和消費者偏好等。
• 它還可以區分熱數據和冷數據，將不經常使用的數據放在較慢的存儲部分。
• Teradata 採用無共享設計，每個服務器節點都有自己的內存和處理能力。
• 它允許您使用 SQL 與包含在表中的數據進行交互。 它用作擴展。
• 它可以幫助您自動將數據分發到驅動器，而無需個人參與。
• Teradata 提供加載和卸載功能，以將數據傳輸進出 Teradata 系統。

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13. 登打士

Dundas 是一個企業級數據挖掘平台，可用於創建和檢查交互式儀表板、報告和其他數據可視化。

• Dundas BI 可用作組織的核心數據站點。
• 它是一個包含產品所有功能的服務器應用程序。
• 它還允許您集成和檢索來自各種來源的數據。
• 它提供了可以定制的數據可視化。
• Dundas 是可靠的，因為它的快速集成和洞察力。
• 它帶有無限數量的數據轉換模式和吸引人的表格、圖表和圖形。
• Dundas BI 有一個了不起的功能，它允許各種設備訪問數據，同時保持無間隙的文檔安全性。
• 它以指定的方式將數據組織成定義明確的結構，以使用戶更容易處理。
• 它包含允許多維分析並專注於業務關鍵問題的關係方法。
• 由於它提供可靠的報告，因此可以節省資金並消除對額外軟件的需求。
• 它具有一系列智能拖放功能。
• 它還使用地圖來可視化數據。
• 它具有先進的數據分析和預測分析。

14. 快客

Qlik 是一種數據可視化和最佳挖掘工具。

• 它還包括儀表板和報告。
• 支持多種數據源和文件類型。
• 它通過拖放界面創建靈活和動態的數據可視化。
• 它實時響應交互和變化。
• 支持多種數據源和文件類型。
• 它可以在所有設備上輕鬆實現數據和內容安全。
• 您可以使用單個中心交換相關分析，包括應用程序和故事。

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15. 快速礦工

Rapid Miner 是 Rapid Miner 公司生產的最有效的預測分析系統之一。

• 商業應用程序、商業應用程序、培訓、教育、研究、應用程序開發和機器學習只是可以使用該工具的幾個應用程序。
• JAVA 編程語言用於構建它。
• 它是一個結合了深度學習、文本挖掘、機器學習和預測分析的單一平台。
• Rapid Miner 將服務器作為本地和公共/私有云選項提供。
• 它包括三個模塊： Rapid Miner Studio、Rapid Miner Server 和 Rapid Miner Radoop 。
• Rapid Miner Studio 模塊用於設計工作流程、原型設計和驗證它們等等。
• 您可以使用 Rapid Miner Server 運行工作室創建的預測數據模型。
• 為了使預測分析更容易，程序使用 Rapid Miner Radoop 在 Hadoop 集群中直接執行。
• 它基於客戶端/服務器方法。
• 這款免費的數據挖掘軟件具有基於模板的框架，可以加快交付速度，同時減少手動代碼創作中的常見錯誤。
• 數據準備、機器學習和模型部署都是使用它完成的。
• 這個免費的數據挖掘程序包括幾個用於創建新數據挖掘過程和分析預測設置的工具。
• 這個數據挖掘程序可以實現多種數據管理方法。
• 它具有圖形用戶界面 (GUI) 或批處理功能。
• 它連接到內部數據庫。
• 它具有交互式和共享的儀表板。
• 它還具有基於大數據的預測分析功能。
• 它可以進行遠程分析。
• 該數據挖掘程序具有數據過濾、連接、合併和聚合功能。
• 它允許您創建、訓練和驗證預測模型。
• 該數據挖掘程序生成報告並發送觸發通知。

16. 刀

KNIME 是一個用於構建數據科學應用程序和服務的開源平台。 KNIME 是由 KNIME.com AG 創建的數據分析和報告集成平台。

• 它基於模塊化的數據管道思想。
• KNIME 由多個連接在一起的機器學習和數據挖掘組件組成。
• KNIME 是一個廣泛用於藥理學研究的軟件程序。
• 它在消費者數據分析、財務數據分析和商業智能任務方面表現出色。
• KNIME 包括許多出色的功能，例如快速部署和可擴展性。
• 用戶可以在很短的時間內學習 KNIME，即使是最缺乏經驗的用戶也可以使用它進行預測分析。
• KNIME 通過將節點放在一起來預處理數據以進行分析和可視化。
• 它是用於理解數據和創建數據科學過程的最偉大的數據挖掘工具之一。
• 它有助於創建端到端的數據科學流程。
• 它使您能夠組合來自多個來源的數據。
• 它允許您在本地、數據庫中或跨分佈式大數據環境聚合、排序、過濾和連接數據。
• 它創建分類、回歸和降維機器學習模型。

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17. 求解器

Solver 的 XLminer 是一個專業的數據挖掘應用程序，用於Excel 中的數據可視化、預測和數據挖掘，使用簡單。

• 它帶有用於導入和清理數據的全套數據準備工具。
• XLMiner 擁有一套完整的基於統計和機器學習技術的分析工具。
• 您可以使用該程序處理 Excel 無法處理的大數據集。
• 它帶有內置的數據探索和可視化工具。
• 探索數據可以快速洞察數據的潛在聯繫。

18. 埃爾基

ELKI 是一個基於 Java 的開源數據挖掘工具。

• 該工具使我們能夠研究專注於無監督聚類分析和異常值識別方法的算法。
• ELKI 提供了大量高度參數化的算法。
• 它使算法評估和基準測試變得簡單而公平。
• R*-tree 是 ELKI 提供的用於幫助數據挖掘的數據索引結構之一。

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19. SPMF

SPMF 是一個基於 Java 的開源數據挖掘框架。

• 它是根據GNU 通用公共許可證發布的。
• 它使您能夠將源代碼與其他 Java 應用程序結合起來。
• 使用該數據挖掘程序可以進行關聯規則挖掘。
• 它允許您挖掘順序模式和順序規則。
• 它提供了高度有用的模式挖掘。
• 時間序列挖掘可用。
• 該數據挖掘程序有助於數據的聚類和分類。

20.企業礦工

Enterprise Miner 是一個 SAS 程序，它為您提供尖端算法，以幫助您解決最困難的問題並為您的公司找到最好的解決方案。

• 它有助於提高預測精度。
• 應該分享可靠的結果。
• 它提供了一個簡單的用戶界面和批處理。
• 它具有先進的預測和描述性建模功能。
• 此數據挖掘應用程序提供自動評分。

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21. 數據觀察

Datawatch 桌面是一個企業智能和數據挖掘系統。

• 這款免費的數據挖掘軟件可讓您實時專注於數據可視化。
• 它提供了工具來幫助用戶開發和部署監控和分析系統，而無需編寫任何代碼。
• 用戶可以使用拖放功能創建自定義的數據顯示。
• 它檢測貿易違規行為。
• 它使用以前的數據分析不同情況如何影響性能。

22. 高級礦工

Advanced Miner 是用於數據處理、分析和建模的有用工具。

• 您可以使用其用戶友好的工作流界面檢查多種形式的數據。
• 從/到各種數據庫系統、文件和數據轉換的數據提取和存儲。
• 它提供了多種數據操作，例如採樣、連接數據集等。
• 它構建統計模型，進行變量重要性分析、聚類分析等。
• 模型與外部 IT 系統的交互簡單而有效。

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23. SSDT（SQL Server 數據工具）

SSDT 是最好的免費數據挖掘軟件列表中的另一個。 它是一種聲明性和通用範式，將 Visual Studio IDE 擴展到數據庫開發的各個方面。

• BIDS 是以前的 Microsoft數據分析和商業智能解決方案環境。
• SSDT 事務是一種 SQL 設計功能，開發人員使用它來創建、管理、調試和改造數據庫。
• 用戶可以直接使用數據庫或鏈接數據庫，從而啟用內部或外部功能。
• 創建 SSDT BI 是為了替換與 Visual Studio2010 不兼容的 BIDS。
• 用戶可以通過 C#、Visual Basic 和其他語言利用 Visual Studio 技術（如 IntelliSense、代碼導航工具和編程支持）來構建數據庫。
• SSDT 中的表設計器允許您在直接和鏈接數據庫中構建新表和更改現有表。

24. 橙色

Orange 是一款出色的機器學習和數據挖掘軟件包。

• 它是一個基於組件的程序，最有助於數據可視化。
• 橙色吸引了很多用戶的關注。
• 通過快速比較和評估數據，Orange 使用戶能夠在更短的時間內做出更好的決策。
• Orange 的組件被稱為小部件，因為它是基於組件的程序。
• 這些小部件涵蓋了從數據可視化和預處理到算法評估和預測建模的所有內容。
• Python 編程語言用於創建它。
• 輸入 Orange 的數據會立即組織成所需的模式，並且可以通過拖動或翻轉小部件輕鬆移動。
• 該數據挖掘程序顯示數據表並允許用戶選擇特徵。
• 這個數據挖掘程序使您能夠讀取數據。
• 它有助於訓練預測器、比較學習算法和可視化數據片段等。
• Orange 還為有時單調乏味的分析工具提供了一種更吸引人、更愉快的感覺。 玩起來很有趣。

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25.公民

考慮到數據科學家和決策市場，Civis 使您能夠做出明智的決策。

• 它使您的團隊能夠更有效地互動並更快地找到答案。
• 該數據挖掘軟件提供有助於數據安全的架構、工具和方法。
• 一組數據採集和 ETL 模塊可供設置。
• 它在腳本中創建代碼，將許多腳本或任務組合到一個流程中，並安排一個工作流程。
• 這款免費的數據挖掘軟件使您能夠將您的研究和模型轉換為可在可擴展的生產就緒平台上運行的應用程序。

26. 發現

Viscovery 是一個專注於工作流程的軟件包。

• 對於探索性數據挖掘和預測建模，它使用自組織圖和多元統計。
• 該系統在用戶友好的導航和成熟的實施方面大放異彩。
• 它為面向目標的操作提供了一個完美的項目環境。
• 專用流程允許您提供有針對性的導航。
• 程序中的步驟已明確定義，默認設置已驗證正常運行。
• 工作流分支允許創建模型變體。
• 它提供集成的文檔和註釋功能。
• 為了使其更易於使用，有各種處理工具。

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