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这里不要与数据提取(后面讨论)混淆，数据挖掘是在数据库中发现洞察，而不是将数据从网页提取到数据库中的过程。数据挖掘的目的是对你手头的数据进行预测、建模和决策。
1、数据挖掘常用工具——RapidMiner
RapidMiner是预测分析一个奇妙的工具。它是强大的，易于使用，并有一个开源社区背后。甚至可以通过其API将自己的专用算法集成到RapidMiner中。图形界面，这意味着你不需要知道如何代码。
2、数据挖掘常用工具——IBM SPSS Modeler
在IBM SPSS Modeler中提供了一整套专用于数据挖掘解决方案套件。这包括文本分析，实体分析，决策管理和优化。他们的五个产品提供了一系列先进的算法和技术，包括文本分析，实体分析，决策管理和优化。
SPSS Modeler是一个重型解决方案，非常适合大公司的需求。它可以运行在几乎任何类型的数据库，可以与其他IBM SPSS产品，如SPSS协作与部署服务和SPSS分析服务器集成。
3、数据挖掘常用工具——KNIME
它也是一个开源的数据挖掘软件，主要推荐理由：1-开源，2-拥有60多个案例，3-有社区和Labs，4-能够集成R和Python等
商业上真正的数据挖掘工具都会融入Oracle、TeraData等数据库产品中。
4、数据挖掘常用工具——Kaggle
如果你被困在一个数据挖掘问题，或想尝试解决世界上最棘手的问题，Kaggle是世界上最大的数据科学社区。公司和研究人员发布他们的数据和统计人员和来自世界各地的数据挖掘者竞争产生最好的模型。
我主要用的挖掘软件工具：Modeler和Knime
以上就是有关于数据挖掘常用工具的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
