数据挖掘(Data mining)是通过智能的方法，从数据中提取实用信息，对数据予以解释，发现数据的模式与关系，以及预测趋势和行为的过程。该过程往往会涉及到诸如：数据清理、机器学习、人工智能、数据分析、数据库系统、以及回归、聚类等信息统计技术。显然，数据集越大、越复杂，我们就能够越轻松地通过自动化分析工具，越快地找到越相关的意义。而通过识别和理解有意义的数据，用户企业也就可以做出各种明智的决策，并实现其目标。
数据挖掘的基本步骤
我们可以将数据挖掘运用到诸如：市场细分、趋势分析、欺诈检测、数据库营销、信用风险管理、教育、以及财务分析等多种场景中。虽然各个组织使用的方法可能有所不同，但是总的说来，数据挖掘过程通常包括以下五个步骤：
根据既定的目标，确定业务需求。
识别数据源，以确定需要分析哪些数据点。
选择并应用建模技术。
评估模型，以确保其符合既定的目标。
报告数据挖掘的结果，或继续执行可重复的数据挖掘过程。
数据挖掘与数据仓库之间的区别
数据仓库是收集和管理数据的过程。它将各种不同来源的数据存储到一个存储库中，以供运营业务系统(如CRM系统)使用。该过程通常发生在数据挖掘之前，其优势包括：改进源系统中的数据质量，保护数据免受源系统更新的影响，具备集成多个数据源和数据优化的能力。
数据挖掘工具
如前所述，数据挖掘的过程会涉及到各种技术，其中包括流行的：回归分析(预测性)、关联规则发现(描述性)、聚类(描述性)和分类(预测性)。目前，随着市场的成熟、软件的升级、以及技术的迭代，我们可以选用带有不同算法的工具，来进行数据分析与挖掘。下面，我将和您从如下7个分类，综合介绍与比较21种常见的工具。
用于统计分析的集成类数据挖掘工具
开源的数据挖掘方案
大数据类数据挖掘工具
小型数据挖掘方案
用于云端数据挖掘的方案
使用神经网络的数据挖掘工具
用于数据可视化的数据挖掘工具
当然，其中的一些工具可能会横跨多个类别。例如，尽管Amazon EMR属于云端解决方案，但它同时也是处理大数据的绝佳工具。因此，我们尽量根据每种工具的最突出特性，进行分类。
在实际介绍各类工具之前，我们首先来简要了解两种最流行的数据科学编程语言：R和Python之间的区别。
R与Python
从源头上说，R是在考虑统计分析的前提下开发的;而Python则提供了一种更为通用的数据科学方法。从使用目的来看，R更专注于数据分析，并提供可灵活地使用的代码库。相反，Python的主要目标是部署到生产环境，它允许用户从头开始创建模型。就具体使用方法而言，R通常被集成到本地运行，而Python则能够与应用程序相集成。因此，尽管它们之间存在着差异，但是两种语言都可以处理大量的数据，并提供大量的代码库。
1. IBM SPSS
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是目前最流行的统计软件平台之一。自2015年开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功被广泛地运用于学习算法、统计分析(包括描述性回归、聚类等)、文本分析、以及与大数据集成等场景中。同时，SPPS允许用户通过各种专业性的扩展，运用Python和R来改进其SPSS语法。
3. SAS
SAS(Statistical Analysis System)是数据与文本挖掘(tex mining)及优化的合适选择。它能够根据组织的需求和目标，提供了多种分析技术和方法功能。目前，它能够提供描述性建模(有助于对客户进行分类和描述)、预测性建模(便于预测未知结果)和解析性建模(用于解析，过滤和转换诸如电子邮件、注释字段、书籍等非结构化数据)。此外，其分布式内存处理架构，还具有高度的可扩展性。
4. Oracle Data Mining
Oracle Data Mining(ODB)是Oracle Advanced Analytics的一部分。该数据挖掘工具提供了出色的数据预测算法，可用于分类、回归、聚类、关联、属性重要性判断、以及其他专业分析。此外，ODB也可以使用SQL、PL/SQL、R和Java等接口，来检索有价值的数据见解，并予以准确的预测。
5.KNIME
于2006年首发的开源软件KNIME(Konstanz Information Miner)，如今已被广泛地应用在银行、生命科学、出版和咨询等行业的数据科学和机器学习领域。同时，它提供本地和云端连接器，以实现不同环境之间数据的迁移。虽然它是用Java实现的，但是KNIME提供了各种节点，以方便用户在Ruby、Python和R中运行它。
7.Orange
Orange是基于Python的开源式数据挖掘软件。当然，除了提供基本的数据挖掘功能，Orange也支持可用于数据建模、回归、聚类、预处理等领域的机器学习算法。同时，Orange还提供了可视化的编程环境，以及方便用户拖放组件与链接的能力。
从概念上说，大数据既可以是结构化的，也可以是非结构化、或半结构化的。它通常涵盖了五个V的特性，即：体量(volume，可能达到TB或PB级)、多样性(variety)、速度(velocity)、准确性(veracity)和价值(value)。鉴于其复杂性，我们对于海量数据的存储，模式的发现，以及趋势的预测等，都很难在一台计算机上处理与实现，因此需要用到分布式的数据挖掘工具。
8. Apache Spark
Apache Spark凭借着其处理大数据的易用性与高性能，而倍受欢迎。它具有针对Java、Python(PySpark)、R(SparkR)、SQL、Scala等多种接口，能够提供80多个高级运算符，以方便用户更快地编写出代码。另外，Apache Spark也提供了针对SQL and Dataframes、Spark Streaming、GrpahX和MLlib的代码库，以实现快速的数据处理和数据流平台。
10.Qlik
Qlik是一个能够运用可扩展、且灵活的方法，去处理数据分析和挖掘的平台。它具有易用的拖放界面，并能够即时响应用户的修改和交互。为了支持多个数据源，Qlik通过各种连接器、扩展、内置应用、以及API集，实现与各种外部应用格式的无缝集成。同时，它也是集中式共享分析的绝佳工具。
11. Scikit-learn
作为一款可用于Python机器学习的免费软件工具，Scikit-learn能够提供出色的数据分析和挖掘功能。它具有诸如分类、回归、聚类、预处理、模型选择、以及降维等多种功能。
13.Pandas(Python)
Pandas也是利用Python进行数据挖掘的“一把好手”。由它提供的代码库既可以被用来进行数据分析，又可以管理目标系统的数据结构。
14.H3O
作为一种开源的数据挖掘软件，H3O可以被用来分析存储在云端架构里的数据。虽然是由R语言编写，但是该工具不但能与Python兼容，而且可以用于构建各种模型。此外，得益于Java的语言支持，H3O能够被快速、轻松地部署到生产环境中。
通过实施云端数据挖掘技术，用户可以从虚拟的集成数据仓库中，检索到重要的信息，进而降低存储和基础架构的成本。
15.Amazon EMR
作为处理大数据的云端解决方案，Amazon EMR不仅可以被用于数据挖掘，还可以执行诸如：Web索引、日志文件分析、财务分析、机器学习等数据科学工作。该平台提供了包括Apache Spark和Apache Flink在内的各种开源方案，并且能够通过自动调整集群之类的任务，来提高大数据环境的可扩展性。
17. Google AI Platform
与Amazon EMR和Azure ML类似，基于云端的Google AI Platform也能够提供各种机器学习栈。Google AI Platform包括了各种数据库、机器学习库、以及其他工具。用户可以在云端使用它们，以执行数据挖掘和其他数据科学类任务。
神经网络主要是以人脑处理信息的方式，去处理数据。换句话说，由于我们的大脑有着数百万个处理外部信息，并随之产生输出的神经元，因此神经网络可以遵循此类原理，通过将原始数据转换为彼此相关的信息，以实现数据挖掘的目的。
18. PyTorch
Pytorch既是一个Python包，也是一个基于Torch库的深度学习框架。它最初是由Facebook的AI研究实验室(FAIR)开发的，属于深层的神经网络类数据科学工具。用户可以通过：加载数据，预处理数据，定义模型，执行训练和评估，这样的数据挖掘步骤，通过Pytorch对整个神经网络进行编程。此外，借助强大的GPU加速能力，Torch可以实现快速的阵列计算。截至2020年9月，torch的R生态系统(https://torch.mlverse.org/)中已包含有torch、torchvision、torchaudio、以及其他扩展。
数据可视化是对从数据挖掘过程中提取的信息，予以图形化表示。此类工具能够让用户通过图形、图表、映射图、以及其他可视化元素，直观地了解数据的趋势、模型和异常值。
20. Matplotlib
Matplotlib是使用Python进行数据可视化的出色工具库。它允许用户利用交互式的图形，来创建诸如：直方图、散点图、3D图等质量图表。而且这些图表都可以从样式、轴属性、字体等方面被自定义。
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