26 款最佳数据挖掘软件

精选26款顶级数据挖掘软件

数据挖掘的核心目标在于从浩如烟海的数据中发掘潜在的规律，并将这些原始数据提炼成更具价值和可操作性的信息。这一过程可以借助多种工具实现。本文精选了一系列顶级的免费数据挖掘软件，并列出了它们的主要功能和最新的下载链接，旨在为用户提供一个全面的比较参考，其中既包含开源解决方案，也涵盖商业选项。

数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的、先前未知的关联，从而获取商业优势的方法。它融合了机器学习和人工智能等复杂的数据分析技术，以提取有价值的信息，帮助企业更好地理解客户需求、增加营收、降低成本并改善客户关系。以下内容将为您详细介绍一些优秀的免费数据挖掘软件。

1. Sisense

在众多免费数据挖掘工具中，Sisense名列前茅。

• 它是一款卓越的免费数据挖掘解决方案，擅长实时分析和可视化海量多样的数据。
• Sisense 能够生成包含丰富可视化效果的仪表板。
• 它允许非技术用户创建交互式仪表板。
• 对于企业内部报告，Sisense 是一款高效且理想的商业智能 (BI) 软件。
• 它可以将来自多个数据源的数据整合到一个存储库中，并对数据进行提炼，生成可跨部门共享的详细报告。
• 它基于确凿的证据创建统一的数据呈现。
• 此外，它还能将不同的数据整合到一个中心位置。
• 其拖放式用户界面简单易用。
• 它具备处理和分析各种规模企业数据的强大能力。
• Sisense 在 2016 年被评为顶级 BI 软件，并持续保持其领先地位。
• 它的设计充分考虑了非技术用户的需求。
• 用户可以根据组织目标，利用各种小部件生成饼图、折线图、条形图等多种形式的报告。
• 通过点击操作，可以查看更多信息和统计数据，从而深入挖掘报告。
• 它支持从移动设备访问仪表板。
• 其设计风格极具吸引力。
• 用户可以通过筛选和计算功能，识别关键指标。
• 单个商品服务器即可处理大规模的数据。

2. Zoho Analytics

Zoho Analytics 是一款商业智能和自助分析软件。

• 它允许用户快速构建信息仪表板，并以图形化方式评估任何数据。
• 它配备了一个人工智能助手，允许用户提出查询，并以实用报告的形式接收智能回复。
• 它提供了超过 100 个即用型连接器，可连接到主要的业务软件、云存储和数据库。
• 图表、数据透视表、汇总视图、KPI 小部件以及自定义样式仪表板只是其众多可视化选项的一部分。
• 统一的业务分析使用户可以在一个地方分析来自公司各个系统的数据。
• 人工智能、机器学习和自然语言处理 (NLP) 技术被用于增强分析能力。
• 它还具备嵌入式分析解决方案和白标 BI 门户功能。

3. Integrate.io (前身为 Xplenty)

Integrate.io 提供了一个集数据集成、处理和准备功能于一体的平台，旨在为分析提供支持。

• Xplenty 现以 Integrate.io 的品牌提供服务。
• 借助 Integrate.io，企业可以充分挖掘大数据潜力，而无需在人员、设备或软件上进行大量投资。
• 它提供了一套全面的工具，用于创建数据管道。
• 它支持数据库和数据仓库之间的数据传输和转换。
• 用户可以通过电子邮件、聊天、电话和在线会议获得支持服务。
• 用户可以使用丰富的表达式语言来创建复杂的数据准备例程。
• 它提供了一个易于使用的界面，用于实施 ETL、ELT 或复制。
• 其工作流引擎允许用户编排和安排管道。
• Integrate.io 是一个通用的数据集成平台，同时提供无代码和低代码的替代方案。
• 高级定制和灵活性可以通过 API 组件实现。

4. R 编程

R 编程也是一款优秀的免费数据挖掘软件。 它是一种专用于统计计算和图形的语言。

• 它能够分析大量数据。
• 它提供了大量的统计测试。
• 它提供了完善的数据处理和存储机制。
• 它包含一系列用于处理数组，尤其是矩阵的操作。
• 它为数据分析提供了一套全面集成的工具。
• 它还包括可在屏幕上显示或打印的图形数据分析工具。

5. Board

Board 是一款强大的管理智能工具包。

• 该软件集商业智能和企业绩效管理功能于一体。
• 它旨在在一个软件包中提供商业智能和商业分析。
• 它允许用户使用单一平台进行分析、模拟、计划和预测。
• 它可以帮助用户创建定制的分析和规划软件。
• Board 将商业智能、企业绩效管理和商业分析功能整合在一个统一的平台中。
• 它使企业能够创建和维护复杂的分析和规划系统。
• 其独特的平台允许用户访问大量数据源，从而帮助生成更全面的报告。

6. DataMelt

DataMelt 是一款强大的软件，它融合了数百个 Java 库的强大功能以及 Python、Ruby 和 Groovy 等脚本语言的易用性。

• 它是一款免费的数值计算、数学、数据分析和数据可视化应用软件。
• 它支持统计分析、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。
• 主要面向工程师、科学家和学生等专业人士。
• DMelt 是一款使用 Java 构建的跨平台应用程序。
• 它可以在任何与 JVM 兼容的操作系统（Java 虚拟机）上运行。
• 内置了大量的科学和数学库。
• 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。
• 它广泛应用于金融市场分析、自然科学和工程领域。
• 它适用于各种编程语言和操作系统。
• 它可以使用户生成高质量的矢量图形图像（EPS、SVG、PDF 等），以便与 LaTeX 和其他文本处理器配合使用。
• DataMelt 允许用户使用比传统 Python 实现快得多的脚本语言。

7. Inetsoft

Inetsoft Intelligence 的数据挖掘工具以其数据挖掘能力和有益的智能功能而著称。

• 它支持对来自各种来源的数据进行快速而灵活的转换。
• 它能够帮助用户访问有组织的半结构化数据和本地应用程序。
• 应用程序可以针对数据使用和升级进行优化。
• 它提供了可定制且安全的数据探索和报告选项。
• 借助内置的 Spark 平台，用户可以针对海量用户数据集进行扩展。
• 用户可以使用其固有的业务逻辑和参数化创建分页报告。

8. H2O

H2O 是另一款优秀的开源数据挖掘工具。

• 它主要用于分析存储在云计算应用系统中的数据。
• H2O 允许用户利用分布式系统和内存计算的强大能力。
• 借助 Java 和二进制格式，它可以快速轻松地部署到生产环境中。
• 它允许用户使用 R、Python 等编程语言在 H2O 中创建模型。
• 它的数据处理是分布式且在内存中进行的。

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服务。
• 支持临时分析。
• 能够提供及时的在线分析处理。
• 还包括自动计划的报告功能。
• 它提供了一个可完全自定义的仪表板。

10. Oracle 商业智能

Oracle BI 是一款开源机器学习和数据可视化工具。

• 它既适合新手用户，也适合高级用户。
• Oracle 软件是 Oracle Advanced Analytics 的一部分。
• 它提供了卓越的数据挖掘算法，用于数据分类、预测、回归和专业分析，使分析师能够分析洞察力、做出更明智的预测、精准定位最佳客户、发现交叉销售机会以及检测欺诈行为。
• ODM 中内置的算法充分利用了 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，从而实现更好的洞察力。
• 它支持使用广泛的工具包进行交互式数据分析的工作流。
• 它提供了交互式数据可视化功能。
• 它提供交互式数据探索，以便通过清晰的可视化效果进行快速的定性分析。
• Orange 鼓励实践学习和数据科学原理的可视化表示。
• 它拥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 个连接。
• Teradata 的总体拥有成本非常低。
• 它易于设置、维护和管理。
• 它是一个面向企业的数据仓库，包含数据管理和数据挖掘软件。
• 它具有用于业务分析的潜力。
• Teradata 可用于了解企业的各种数据，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，将不常用的数据放在速度较慢的存储部分。
• Teradata 采用无共享架构，每个服务器节点都有自己的内存和处理能力。
• 它允许用户使用 SQL 与表中包含的数据进行交互。它用作扩展。
• 它可以帮助用户自动将数据分发到驱动器，而无需人工干预。
• Teradata 提供加载和卸载功能，以便在 Teradata 系统内外传输数据。

13. Dundas

Dundas 是一款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。
• 它是一款包含产品所有功能的服务器应用程序。
• 它还允许用户集成和检索来自各种来源的数据。
• 它提供了可定制的数据可视化功能。
• Dundas 因其快速集成和洞察力而可靠。
• 它提供了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 具有一项出色的功能，它允许各种设备访问数据，同时保持完善的文档安全性。
• 它以指定的方式将数据组织成定义明确的结构，以便用户更轻松地处理。
• 它包含允许进行多维分析并专注于业务关键问题的关系方法。
• 由于它提供了可靠的报告功能，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功能。

14. Qlik

Qlik 是一款优秀的数据可视化和挖掘工具。

• 它还包括仪表板和报告功能。
• 支持多种数据源和文件类型。
• 它可以通过拖放界面创建灵活且动态的数据可视化。
• 它可以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。
• 用户可以使用单个中心来交换相关的分析，包括应用程序和故事。

15. RapidMiner

RapidMiner 是由 RapidMiner 公司开发的高效预测分析系统之一。

• 该工具可广泛应用于商业应用程序、培训、教育、研究、应用程序开发和机器学习等领域。
• 它基于 JAVA 编程语言构建。
• 它是一个集深度学习、文本挖掘、机器学习和预测分析于一体的平台。
• RapidMiner 提供本地和公共/私有云的服务器选项。
• 它包含三个模块：RapidMiner Studio、RapidMiner Server 和 RapidMiner Radoop。
• RapidMiner Studio 模块用于设计工作流程、原型设计和验证它们等操作。
• 用户可以使用 RapidMiner Server 运行工作室创建的预测数据模型。
• 为了简化预测分析，该程序使用 RapidMiner Radoop 在 Hadoop 集群中直接执行。
• 它采用客户端/服务器架构。
• 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，同时减少手动代码编写中的常见错误。
• 可以使用它完成数据准备、机器学习和模型部署等任务。
• 这款免费的数据挖掘程序提供了多种工具，用于创建新的数据挖掘流程和分析预测设置。
• 该数据挖掘程序支持多种数据管理方法。
• 它提供了图形用户界面 (GUI) 或批处理功能。
• 它可以连接到内部数据库。
• 它提供了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。
• 它允许用户创建、训练和验证预测模型。
• 该数据挖掘程序能够生成报告并发送触发通知。

16. KNIME

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 由 KNIME.com AG 开发的数据分析和报告集成平台。

• 它基于模块化的数据管道理念。
• KNIME 由多个相互连接的机器学习和数据挖掘组件组成。
• KNIME 是一款广泛应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 拥有许多出色的功能，例如快速部署和可扩展性。
• 用户可以在很短的时间内掌握 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，以便进行分析和可视化。
• 它是用于理解数据和创建数据科学流程的最佳数据挖掘工具之一。
• 它有助于创建端到端的数据科学流程。
• 它允许用户组合来自多个来源的数据。
• 它使用户能够在本地、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。
• 它可以创建分类、回归和降维的机器学习模型。

17. Solver

Solver 的 XLminer 是一款专业的数据挖掘应用程序，它允许用户使用简单的方式在 Excel 中进行数据可视化、预测和数据挖掘。

• 它提供了一整套数据准备工具，用于导入和清理数据。
• XLMiner 提供了一整套基于统计和机器学习技术的分析工具。
• 用户可以使用该程序处理 Excel 无法处理的大数据集。
• 它内置了数据探索和可视化工具。
• 探索数据可以快速洞察数据之间的潜在联系。

18. ELKI

ELKI 是一款基于 Java 的开源数据挖掘工具。

• 该工具允许我们研究侧重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 提供的用于辅助数据挖掘的数据索引结构之一。

19. SPMF

SPMF 是一款基于 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。
• 它允许用户将源代码与其他 Java 应用程序结合使用。
• 借助这款数据挖掘程序，用户可以进行关联规则挖掘。
• 它支持挖掘顺序模式和顺序规则。
• 它提供了高效的模式挖掘功能。
• 时间序列挖掘功能可用。
• 这款数据挖掘程序可以帮助用户进行数据聚类和分类。

20. Enterprise Miner

Enterprise Miner 是一款 SAS 程序，它提供了先进的算法，以帮助用户解决最困难的问题并为公司找到最佳解决方案。

• 它有助于提高预测准确性。
• 能够生成可靠的结果。
• 它提供了简单的用户界面和批处理功能。
• 它具有先进的预测和描述性建模功能。
• 这款数据挖掘应用程序支持自动评分。

21. Datawatch

Datawatch Desktop 是一款企业智能和数据挖掘系统。

• 这款免费的数据挖掘软件允许用户专注于实时数据可视化。
• 它提供了相关工具，以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。
• 它可以检测交易违规行为。
• 它利用过往的数据分析不同情况如何影响性能。

22. Advanced Miner

Advanced Miner 是一款用于数据处理、分析和建模的实用工具。

• 用户可以使用其用户友好的工作流界面来检查各种格式的数据。
• 它支持从/到各种数据库系统、文件和数据转换的数据提取和存储。
• 它提供了各种数据操作功能，例如采样、连接数据集等。
• 它可以构建统计模型，进行变量重要性分析、聚类分析等。
• 模型与外部 IT 系统的交互简单高效。

23. SSDT（SQL Server 数据工具）

SSDT 是另一个出色的免费数据挖掘软件。 它采用声明性和通用范式，将 Visual Studio IDE 扩展到数据库开发的各个方面。

• BIDS 是之前用于数据分析和商业智能解决方案的 Microsoft 环境。
• SSDT 事务是一种 SQL 设计功能，开发人员可以使用它来创建、管理、调试和重塑数据库。
• 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 的目的是为了取代与 Visual Studio 2010 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 中的表设计器允许用户构建新表和更改直接数据库和链接数据库中的现有表。

24. Orange

Orange 是一款出色的机器学习和数据挖掘软件包。

• 它是一款基于组件的程序，尤其适用于数据可视化。
• Orange 吸引了大量用户的关注。
• 通过快速比较和评估数据，Orange 能够帮助用户在更短的时间内做出更明智的决策。
• 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。
• 它使用 Python 编程语言构建。
• 输入到 Orange 的数据可以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。
• 这款数据挖掘程序可以显示数据表并允许用户选择特征。
• 该数据挖掘程序使用户能够读取数据。
• 它有助于训练预测器、比较学习算法和可视化数据片段等操作。
• Orange 还为有时枯燥乏味的分析工具提供了一种更具吸引力、更愉悦的体验，使用起来非常有趣。

25. Civis

考虑到数据科学家和决策者的需求，Civis 可以帮助用户做出明智的决策。

• 它可以帮助您的团队更有效地互动，并更快地找到答案。
• 该数据挖掘软件提供了相关架构、工具和方法，以确保数据安全。
• 用户可以设置一组数据采集和 ETL 模块。
• 它可以在脚本中创建代码，将多个脚本或任务组合到一个流程中，并安排工作流程。
• 这款免费的数据挖掘软件使用户能够将他们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. Viscovery

Viscovery 是一款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，它采用了自组织映射和多元统计方法。
• 该系统在用户友好的导航和成熟的实现方面表现出色。
• 它为目标导向的操作提供了理想的项目环境。
• 专用流程允许用户提供有针对性的导航。
• 程序中的步骤经过明确定义，并且默认设置经过验证，可以正常运行。
• 工作流分支允许用户创建模型变体。
• 它提供了集成的文档和注释功能。
• 为了方便用户使用，它还提供了各种处理工具。

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