數據肯定是無價的。但分析數據並非易事，因為結果越準確，成本就越高。鑑於數據急劇增長，需要一個過程來提供有意義的信息，最終變成實用的洞察力。
數據挖掘是指這個過程：在龐大數據集當中發現模式，將它轉換成有效的信息。該技術利用特定的算法、統計分析、人工智能和數據庫系統，從龐大數據集中提取信息，並轉換成易於理解的形式。本文介紹了廣泛用於大數據行業的10種綜合數據挖掘工具。
01、Rapid Miner
Rapid Miner是一個數據科學軟件平臺，為數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。它是領先的數據挖掘開源系統之一。該程序完全用Java編程語言編寫。該程序提供了一個選項，以便用戶試用大量可任意嵌套的操作符，這些操作符在XML文件中有詳細說明，可由Rapid Miner的圖形用戶界面來構建。
02、Oracle Data Mining
它是Oracle高級分析數據庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出準確的預測。該系統配合強大的數據算法，鎖定最佳客戶。此外，它可識別異常情況和交叉銷售機會，讓用戶能夠根據需要運用不同的預測模型。此外，它以所需的方式定製客戶畫像。
03、IBM SPSS Modeler
說到大規模項目，IBM SPSS Modeler最適合。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘算法，基本上不需要編程。它可廣泛用於異常檢測、貝葉斯網絡、CARMA、Cox迴歸以及使用多層感知器和反向傳播學習的基本神經網絡。
04、KNIME
Konstanz Information Miner是一個開源數據分析平臺。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。在商業智能界，KNIME號稱是有助於為毫無經驗的用戶提供預測智能的平臺。此外，數據驅動的創新系統有助於發掘數據潛力。此外，它包括數千個模塊和隨時可用的示例以及一大批集成的工具和算法。
05、Python
Python是一種免費的開源語言，因易用性常常與R相提並論。與R不同，Python學起來往往很容易上手，易於使用。許多用戶發現可以在幾分鐘內開始構建數據，並進行極其複雜的親和度分析。只要你熟悉變量、數據類型、函數、條件語句和循環等基本編程概念，最常見的業務用例數據可視化就很簡單。
06、Orange
Orange是一個開源數據可視化、機器學習和數據挖掘工具包。它有一個可視化編程前端，可用於探索性數據分析和交互式數據可視化。Orange是一個基於組件的可視化編程軟件包，用於數據可視化、機器學習、數據挖掘和數據分析。Orange組件稱為窗口組件，範圍廣泛：從簡單的數據可視化、子集選擇和預處理，到學習算法和預測建模的評估，不一而足。Orange的可視化編程通過界面來進行，其中工作流程通過連接預定義或用戶設計的窗口組件來創建，而高級用戶可以將Orange用作Python庫，以便操縱數據和更改窗口組件。
07、Kaggle
Kaggle是世界上最大的數據科學家和機器學習者社區。Kaggle以開設機器學習競賽起家，但現在逐漸變成基於公共雲的數據科學平臺。Kaggle是一個平臺，有助於解決難題、招募強大的團隊並宣傳數據科學的力量。
08、Rattle
Rattle GUI是一個開放的免費軟件包，使用Togaware提供的R統計編程語言，為數據挖掘提供圖形用戶界面。Rattle藉助圖形用戶界面展示了R的強大功能，從而提供了豐富的數據挖掘功能。Rattle還被用作是學習R的教學工具。有一個名為Log Code選項卡的選項，它可以在GUI中為進行的任何活動複製R代碼，代碼可以複製粘貼。Rattle可以用於統計分析或模型生成。Rattle允許數據集劃分成訓練、驗證和測試等部分，可以查看和編輯數據集。
09、Weka
懷卡託知識分析環境（Weka）是新西蘭懷卡託大學開發的一套機器學習軟件。該軟件用Java編寫。它含有一系列面向數據分析和預測建模的可視化工具和算法，附帶圖形用戶界面。Weka支持幾種標準數據挖掘任務，更具體地說是指數據預處理、聚類、分類、迴歸、可視化和特徵選擇。
010、Teradata
Teradata分析平臺提供了最佳功能和領先引擎，讓用戶能夠針對不同類型的數據，可以大規模利用他們選擇的工具和語言。這是通過以下幾步來實現的：讓分析工具貼近數據，無需移動數據，並允許用戶以更高的速度和準確度對更龐大的數據集運行分析。
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