數據在當今世界意味著金錢，隨著向基于App的世界的過渡，數據呈指數增長。今天給大家介紹6個開源數據挖掘工具，有需要的朋友可以自取，有更好用的工具也歡迎交流。

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1、DataMelt

DataMelt或DMelt是數據分析和數據可視化的開源軟件，可用于數值計算、數學、統計、符號計算等。該平臺是Python、Ruby、Groovy等各種腳本語言的組合，還有其他Java軟件包。它能夠制作高質量的矢量圖形圖像(SVG，EPS，PDF等)，這些圖像可以包含在LaTeX和其他文本處理系統中。

2、scikit-learn

scikit-learn是Python庫，用于數據分析和數據挖掘，它建立在Matplotlib、Numpy、SciPy的基礎上，提供了降維、交叉驗證集成、參數調整的方法等。

3、Apache Mahout

Apache Mahout是分布式線性代數框架，它能夠讓使用者以更快的方式實現其算法，構建了一個可快速創建、可擴展、性能驅動的機器學習應用程序的環境。它的具體優勢有：允許應用程序迅速分析大型數據集;支持數學表達式Scala DSL;支持多個分布式后端;適用于CPU/GPU/CUDA加速的模塊化本機求解器。

4、Knime

KNIME Analytics Platform基于Eclipse，用Java編寫，是用于承載數據科學任務的開源軟件。它是一種多語言軟件開發環境，包括一個集成開發環境(IDE)和一個可擴展的插件系統。Knime允許從2000多個節點中進行選擇來構建工作流程;無需編程就可使用直觀的拖放式圖形界面，創建可視化工作流程。

5、ELKI

ELKI用Java語言編寫，是一個開源數據挖掘軟件。它能夠研究算法，聚類分析和離群值檢測中的無監督方法;提供數據索引結構，顯著提高性能;方便進行擴展;提供大量可高度參數化算法。

6、Rattle

Rattle用R語言編寫，是用于數據挖掘的開源GUI。它能夠顯示數據的統計和可視摘要;可以轉換數據建模;能以圖形方式顯示模型的性能，并對新數據集進行評分以部署到生產中;還提供了可觀的數據挖掘功能;通過圖形用戶界面進行的所有交互都被捕獲為R腳本，可以獨立于Rattle界面在R中輕松執行;該工具可用于學習和發展R的技能，然后在Rattle中構建初始模型。