数据挖掘工具大盘点：从传统到开源，一览各路神器

本文主要介绍了当前在数据挖掘领域中一些知名的软件工具，包括经典的商业软件、开源项目和专业化工具，同时也特别提到了Weka这款工具的详细情况。 数据挖掘是现代数据分析的重要组成部分，用于从海量数据中发现有价值的信息和模式。本文列举了一些著名的数据挖掘软件，包括： 1. **经典数据挖掘套件**： - **SAS Enterprise Miner 5.3**：运行在Windows NT平台上，提供图形化界面，支持SEMMA（数据采样、探索、建模、评估和维护）原则，适合初学者和专家使用。但存在临时文件占用大量空间和打印决策树不便的问题。 2. **开源数据挖掘软件**： - **RapidMiner 4.2**：前身为Yale，包含多种算法，集成Weka和libsvm等，界面简洁，支持多种算法。 - **KNIME 2.0**：除了集成Weka算法，特别之处在于处理化学结构式的能力，能与Sybyl和Schrodinger等分子模拟软件结合，但其扩展可能需要付费。 3. **专门化的数据挖掘软件**： - **Viscovery SOMiner 5.0**、**prudsys Discovery 5.5 / Basket Analyzer 5.2** 和 **Bissantz Delta Master 5.3.6** 都是针对特定应用领域的工具，如市场篮子分析和数据质量管理。 此外，文章还提到了一些自动化数据挖掘软件如KXEN Analytic Framework，以及BI产品内置的数据挖掘工具，如SAP NetWeaver、Oracle 11g Data Mining和Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services，还有Teradata Warehouse Miner、IBM的DB2 Intelligence Miner、Angoss的KnowledgeSTUDIO和Unica等其他优秀软件。 重点讨论了**Weka**，这是一个新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘工具，具有丰富的功能，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等。Weka提供了多个组件，如Explorer、Experimenter、KnowledgeFlow和SimpleCLI，支持用户通过图形界面或命令行进行数据挖掘。Weka的可视化功能强大，如PLOT、ROC、TreeVisualizer等，有助于用户理解模型和结果。 数据挖掘软件的选择取决于具体的需求、预算和团队的技术背景。每种工具都有其独特优势，选择合适的工具可以极大地提高数据挖掘项目的效率和成功率。