10种最佳数据挖掘工具和软件

SAS视觉数据挖掘和机器学习

SAS视觉数据挖掘和机器学习（VDMML）是一个视觉和编程接口，使用户能够进行端到端的数据挖掘。SAS VDMML 在 SAS Viya 上运行，SAS Viya 是人工智能、分析和数据管理平台。

在这个生态系统中，VDMML 能够处理数据整理和转换、特征工程和数据探索，同时支持统计、数据挖掘和机器学习技术。这种内存中处理环境因其可扩展性而广为人知并受到称赞，使其成为企业用户的绝佳选择。

主要特点

• 自助式数据准备和嵌入式 AI。
• 用于合并结构化和非结构化数据的集成机器学习程序。
• 用于模型构建的最佳实践模板。
• 可共享的数据可视化和交互式报告。
• 兼容 Python、R、Java 和 Lua。
• 包括访问公共 API，用于自动建模以及构建和部署自定义预测建模应用程序。

优点

• 通过嵌入式自然语言生成提供的简单语言使报告解释更容易，并缩短了工具的学习曲线。
• 自动化特征工程使用明确的排名过程来选择用于数据转换的最佳建模特征。
• 生成对抗网络 （GAN） 生成可用于深度学习模型的合成数据。
• 可扩展的内存中分析处理。

缺点

• 正如分析领域的知名人士所预期的那样，SAS比许多其他数据挖掘工具更昂贵。
• SAS提供了一个多样化和复杂的工具生态系统，对于数据科学家和分析专家来说非常有用，但对于知识较少的用户来说可能具有挑战性。

自治数据库中的 Oracle 机器学习

自治数据库中的 Oracle Machine Learning 是一种数据准备、探索和挖掘选项，它使用 30 多种可扩展的数据库内机器学习算法来创建模型。它可从适用于 R 和 Python 的 SQL 和 REST API 访问，并且与第三方包配合使用是主要希望在 Oracle 生态系统中工作的客户的理想之选，Oracle Machine Learning 支持分类、回归、聚类、关联规则、特征提取、时间序列、异常检测和其他机器学习技术。

尽管 Oracle Machine Learning 包含许多不同的有用组件，但其对数据挖掘最有用的功能集是 Oracle Data Miner，它提供了一种拖放式方法来分析工作流和模型构建。

主要特点

• 集成笔记本环境，支持 SQL、PL/SQL、Python、R 和 markdown 解释器。
• 笔记本计划和版本控制。
• 通过 API 和无代码用户界面实现自动化机器学习。
• 对象和 Python 脚本的数据库存储。
• 内置数据并行和任务并行功能，用于运行用户定义的函数。
• 用于实时评分的数据库内和第三方 ONNX 格式模型部署。

优点

• 在 SQL 查询中使用集成的 SQL 预测运算符可以进行有效的数据评分。
• 比许多其他数据挖掘工具更高级的数据治理、模型治理和数据库安全功能。
• ML 功能的本地和云可用性。
• 集成可用于其他 Oracle 工具，包括 Oracle Analytics Cloud、Oracle Stream Analytics 和 Oracle APEX。

缺点

• 不支持需要 GPU 计算的用例，例如深度学习图像 CNN。
• OML Notebooks、OML AutoML UI 和 OML Services 仅在 Oracle 自治数据库的共享版本上可用。
• 此解决方案针对驻留在 Oracle 自治数据库中的数据进行了优化;对于在其他环境中拥有数据的用户来说，这并不理想。

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric 是一个基于云的单一平台，可集中管理数据集成、数据质量和完整性管理、数据治理、交付以及应用程序和 API 集成。它经过独特设计，用于整合数据活动，提供情报和协作功能，以补充各种技术专业水平的数据工作者。

尽管 Talend Data Fabric 的数据集成部分是平台的大部分数据挖掘功能所在，但当平台的所有功能同时使用时，平台的效果最佳。

主要特点

• 1,000+ 内置连接器和组件，适用于领先的 SaaS 和本地应用程序，包括 Marketo、Workday、Salesforce、SAP 和 ServiceNow。
• 微服务的应用程序和 API 集成。
• 与以下数据库和存储系统及提供商兼容：AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Microsoft SQL Server、Oracle、Greenplum、SAS、Sybase 和 Teradata。
• 兼容 Cloudera、Databricks、Google Dataproc、AWS EMR 和 Azure HDInsight 等大数据平台。
• 原生 Spark 流式处理，支持实时大数据消息传递系统。

优点

• 自动化框架在提高数据质量和运行状况方面特别有效。
• 即用型仪表板专为持续监控和报告而设计。
• 借助 Snowflake 的 Trust Score，这是唯一使用原生 Snowflake 处理来分析 Snowflake Data Cloud 中整个数据集的解决方案;此功能可确保数据专业人员可以大规模评估质量，以获得健康、可用于分析的数据。
• 自助式数据 API 加快了创建和操作合规的无代码 API 的过程。

缺点

• 没有 Java 专业知识的用户可能会发现使用此工具具有挑战性。
• Talend Data Fabric 和相关产品的学习曲线可能很陡峭。

RapidMiner （Altair）

RapidMiner 于 2022 年 9 月被 Altair 收购，是一个专注于数据挖掘、文本挖掘和预测分析的业务分析工作台。它使用各种描述性和预测性技术来为用户提供做出有利可图的决策所需的洞察力。RapidMiner 及其分析服务器 RapidAnalytics 还提供完整的报告和仪表板功能。

尽管 RapidMiner 的可视化在历史上受到一定程度的限制，但 Visual Workflow Designer 功能仍然有效地帮助用户可视化他们的流程。随着最近被 Altair 收购，RapidMiner 很可能会在这一领域发生一些额外的变化。

主要特点

• 分析结果汇总在相关位置，而不是作为内存中的完整数据集。
• 算法直接传送到数据中，以实现更快的性能。
• 与Hadoop的图形连接，用于处理大数据分析。
• 元数据传播。
• 存储和运行时行为的可观察性。

优点

• 使用 RapidMiner 不需要软件许可费。
• RapidMiner 为数据挖掘用户提供一些最灵活、最实惠的支持。
• 该工具以其快速开发复杂的数据挖掘过程而闻名。
• 安装时间不到五分钟。

缺点

• RapidMiner 的学习曲线可能很陡峭，尤其是对于不熟悉开源数据软件的用户。

Alteryx Designer 云

Alteryx 以其各种数据科学和分析自动化解决方案而闻名。Alteryx Analytics Cloud Platform 有多个不同的版本，但 Alteryx Designer Cloud 为大多数企业数据挖掘需求提供了最佳特性和功能。

许多用户选择 Alteryx Designer Cloud，因为它将复杂的企业工具与直观的可视化和其他可用性功能相得益彰。尽管它可能会在处理最大的数据集时遇到一些处理或内存问题，但其智能数据样本、下推处理以及与各种云和数据仓库环境的兼容性使用户能够随着需求的增长扩展此工具。

主要特点

• 易于使用的拖放式界面。
• 无代码/低代码，云环境。
• 用于数据准备、混合和分析的功能。
• 项目共享、版本控制、协作工作流和其他协作功能。
• 内置治理和安全功能。
• 智能数据样本和下推处理。与 AWS、Google Cloud Platform 和 Snowflake 兼容。

优点

• 拖放功能使其成为一个非常直观的平台，特别是对于数据可视化。
• 通过数据质量条和可视化数据分析，可以更轻松地可视化数据挖掘性能和结果。
• 下推处理使用户能够从云数据仓库环境的可扩展性中受益。
• 可以轻松地将许多相关的 Alteryx 附加组件添加到基准产品中。

缺点

• 处理能力的可能限制。
• 在工作流自定义方面，用户的选项可能受到限制。

IBM SPSS 建模器

IBM SPSS Modeler 是一种可视化数据科学和机器学习工具，可加快数据科学家的操作任务。该 IBM 解决方案有许多用例，包括数据发现、数据准备、模型管理和部署，以及用于数据资产货币化的机器学习。

SPSS Modeler 可单独使用，也可与 IBM Cloud Pak for Data 结合使用，后者是一个容器化数据和 AI 平台，用于在公共云、私有云和本地构建和运行预测模型。

主要特点

• 在多云环境中的文本、平面文件、数据库、数据仓库和 Hadoop 分发中查找模式。
• 40+ 开箱即用的机器学习算法。
• Apache Spark 集成，支持更快的内存中计算。
• 企业级数据安全和治理。
• 与 R 和 Python 的开源兼容性。

优点

• R 和 Python 等基于开源的工具为 SPSS Modeler 用户提供了更多定制机会。
• 旨在为数据分析师、编码人员和非编码人员提供支持。
• 混合灵活性对许多企业都很有用。
• 众所周知，随着组织数据挖掘需求的增长，该工具可以很好地扩展。

缺点

• SPSS Modeler 可能很昂贵。
• 某些类型的定制可能具有挑战性，尽管较新的开源功能在这方面有所帮助。

KNIME

Konstanz Information Miner（更广为人知的名字是 KNIME）是一个开源数据分析、报告和集成平台，只需最少的编程知识即可使用。它通过模块化数据流水线集成机器学习和数据挖掘组件。

KNIME 分析平台可用于数据整理、数据建模和可视化、电子表格自动化、ETL 以及各种其他数据准备和挖掘过程。在最基本的层面上，KNIME 是一个免费工具，用户可以直接从 KNIME 网站下载。Community Hub 和 Business Hub 版本以更高的价格提供额外的功能。

主要特点

• 一个活跃的社区正在不断整合新的发展。
• 工作流和组件共享与协作。
• 对未经许可的用户进行版本控制和读取访问。
• 用户定义的用于工作流执行的虚拟核心。
• 付费计划中提供高级自动化、部署和管理功能。

优点

• 拖放式界面可最大程度地减少编码要求。
• 该工具可以很好地保持工作的最新状态，尤其是在协作项目上。
• 用户可以在单个工作流中将来自不同领域的工具与 KNIME 原生节点混合，包括 R 和 Python 中的脚本、ML 和 Spark 的连接器。
• 此工具的免费版本提供了许多协作功能。

缺点

• 众所周知，KNIME 会占用内存资源。
• 大多数自动化功能在免费计划版本中不可用。

橙

Orange 是一种开源数据挖掘解决方案，包括高级机器学习和数据可视化功能。它可以帮助用户更轻松地构建具有大型功能工具箱的视觉数据分析工作流。

Orange 提供的一些视觉效果包括箱形图和散点图、决策树、热图、线性投影和分层聚类。凭借其许多可视化选项和培训小部件，Orange 是学校、大学和数据科学新手用户在线培训课程中最常用的数据挖掘和分析工具之一。

主要特点

• 数据可视化选项包括统计分布、箱形图和散点图、决策树、分层聚类、热图和线性投影。
• 属性排名和选择。
• 数据分析工作流原型设计。
• 与第三方数据源兼容。
• 自然语言处理、文本挖掘和关联规则挖掘。

优点

• Orange 是为数不多的如此专注于探索性、可教学数据分析的工具之一。
• 小部件和连接器可以简单快速地设置用于数据分析工作流原型。
• 该工具易于学习，在学校、大学和专业培训课程中使用。
• 引人注目的用例来自 Orange 的附加组件，包括生物信息学家和分子生物学家对基因进行排名和执行富集分析的能力。

缺点

• 当涉及到更高级的数据挖掘和分析功能时，此工具受到限制。
• 有限的用户社区支持，尽管如果没有这种支持，该工具相当易于使用。

Qlik Sense

Qlik Sense 是一种数据分析和数据挖掘解决方案，它以云平台格式结合了可视化、仪表板、AI 和分析。该平台能够结合来自数百个外部数据源的数据，为所有技能水平的用户提供他们需要的见解。

Qlik Sense 对于很少或没有数据科学经验的用户特别有用，它提供增强的分析功能，包括 AI 生成的建议、实时数据管道、自动化数据准备、搜索和自然语言交互以及预测分析。Qlik Sense 可以部署在 Qlik Cloud、私有云、本地或通过混合部署选项。

主要特点

• Insight Advisor 是 Qlik Sense 中的 AI 助手，提供洞察生成、任务自动化以及搜索和自然语言交互。
• SaaS、多云、本地、混合云和其他部署选项。
• 关联引擎，用于快速和情境化计算。
• 使用智能可视化和拖放功能构建分析应用程序。

优点

• Insight Advisor 为用户提供建议的见解和分析，自动执行任务，并提供实时高级分析。
• Qlik Sense 与数百个应用程序、数据库、云服务和文件管理服务集成。
• Qlik 可视化是多样化且高度交互的。
• Qlik Sense 为用户提供移动和嵌入式分析。

缺点

• 数据科学经验较少的用户一开始可能很难学习如何使用此工具。
• 此工具不适用于非结构化数据挖掘需求，例如社交媒体数据挖掘。

TIBCO数据科学

TIBCO Data Science 是一个统一的数据科学解决方案，它结合了 TIBCO Statistica、TIBCO Spotfire Data Science、TIBCO Spotfire Statistics Services 和 TIBCO Enterprise Runtime for R 的优势。尽管该平台包含许多高级功能，但界面设计简单，具有拖放设置和简单的类似 Slack 的协作功能。

TIBCO Data Science 用户可以从该工具的预构建模板、版本控制和各种第三方集成中受益。该软件的一个特殊优势是其数据和工作流程可视化的多样性和深度。

主要特点

• 用于创建协作数据管道的 Team Studio。
• 拖放式界面。
• 通过 Jupyter Notebook 进行代码集成。
• 与 Python 和 R 的集成机会。
• 用户创建的参数化工作区。
• 模型管理、评分和治理。
• 跨 SAS、MatLab、R 和 Python 的数据科学工作负载联合。

优点

• 用户可以使用各种自定义和集成。
• 版本控制和项目共享功能使团队能够更轻松地协作处理数据挖掘项目。
• TIBCO数据科学通常被认为是一种易于使用的工具。

缺点

• 使用此工具时，有限的文档和较小的用户社区可能会对客户支持产生负面影响。
• 作为数据挖掘领域一个鲜为人知的名字，TIBCO通常拥有较少的用户资源，但仍然保持着相对较高的价格标签。

如何为您的组织选择数据挖掘工具

有如此多的选项和重叠的功能，为您的数据转换需求选择正确的数据挖掘工具可能会让人不知所措。为了指导决策过程，请考虑以下提示和最佳实践：

寻找能够满足您行业特定要求的工具

虽然许多数据挖掘工具更通用，但有些工具已经专门用于处理某些行业的数据处理需求。至少，如果您在政府或医疗保健等受到高度监管的行业中工作，请寻找包含企业级安全和治理功能的工具，或者能够与这些工具集成的工具。

验证您正在处理的数据类型以及您的数据挖掘目标

您主要使用的是结构化数据、非结构化数据，还是两者兼而有之？您是否正在处理特定项目的大量数据，还是定期处理少量数据？

重要的是要知道您拥有什么样的数据以及成功需要做哪些准备。在处理不同的数据格式和数量时，每个数据挖掘工具都有独特的功能，因此了解您想要什么并进行相应的研究和选择非常重要。

选择一个与现有工具堆栈集成的工具

许多顶级数据挖掘工具都与云环境、数据仓库、数据库和公司日常使用的其他工具集成。为了充分利用您的数据挖掘生命周期，请寻找一种能够与您的技术堆栈中的其他解决方案明显集成的工具。或者，寻找并投资一个功能齐全的数据管理平台，该平台在其功能中包括数据挖掘。

选择具有有效报告和可视化功能的工具

虽然大多数数据挖掘工具都包含一些可视化功能，但许多工具仅包含非常基本的样板视觉效果，用户无法对其进行调整。找到一个包含各种易于使用的可视化选项的工具对于非数据科学家利益相关者了解数据挖掘生命周期中发生的情况尤为重要。

考虑您的预算和内部数据科学技能

有几种数据挖掘工具提供免费版本，但其他工具很快就会变得昂贵，特别是如果您投资的工具的功能比您实际需要或知道如何使用的功能多。预先确定您的预算，然后从那里评估您的团队的技能以及他们需要从数据挖掘工具中获得什么。在某些情况下，一个简单的 Excel 或 Google 表格工作簿就足以满足您团队的数据挖掘要求。

确定是否需要一个可以处理大数据挖掘的工具

如果你正在处理大数据，你需要找到一个工具，可以合理地处理这些数据量，而不会出现滞后或内存问题。一些较小的开源工具，如Orange，可能没有能力有效地处理这些类型的数据集。

底线：数据挖掘工具

数据挖掘工具的使用是当今数据管理和数字化转型过程中的核心实践。从数据挖掘工具中获得的见解可以帮助组织完成从品牌社交媒体账户的情感分析到医疗保健和制药行业的诊断发现等所有事情。

面对如此广泛的潜在数据挖掘用例，选择最佳数据挖掘工具与其说是找到最昂贵或最全面的选项，不如说是选择适合组织确切需求的工具。

在为您的业务选择数据挖掘解决方案之前，请考虑您的预算、数据科学团队的技能、短期和长期数据目标以及您的任何行业或地区要求。