在机器自学的业务流程中统计数据挖掘是重要的劳特尔。统计数据挖掘从大批统计数据中抽取暗藏的或未明，但可能管用重要信息的过程。那时给大家如是说10个最强大的统计数据挖掘辅助工具，热烈欢迎小伙伴们珍藏起来。
1、KNIME
KNIME能顺利完成常规性的统计数据挖掘，展开统计数据挖掘，常用的统计数据挖掘演算法，如重回、进行分类、控制点之类都有。所以它导入很多大统计数据模块，如Hive，Spark之类。它还透过模组化的统计数据电路板基本概念，软件系统了机器自学和统计数据挖掘的各式各样模块，能协助数据挖掘和财务管理统计数据挖掘。
2、Rapid Miner
Rapid Miner，也叫YALE，以JavaC语言撰写，透过如前所述模版的架构提供更多高阶预测，是用作机器自学和统计数据挖掘试验的自然环境，用作研究和课堂教学数据挖掘。采用它，试验能由大批的可随冗余的运算符共同组成，所以使用者无须撰写标识符，它已经有许多模版和其他辅助工具，协助随心所欲地预测统计数据。
3、SAS Data Mining
SAS Data Mining是一个商业软件，它为形式化和全面性可视化提供更多了更快的认知统计数据的方式。SAS Data Mining有更易采用的GUI，有智能化的统计数据处置辅助工具。此外，它还包括可升级换代处置、智能化、加强演算法、可视化、统计数据可视化和钻探等先进辅助工具。
4、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler适宜处置文档预测等项目投资，它的可视化介面做得较好。它容许在不程式设计的情况下聚合各式各样统计数据挖掘演算法，所以能用作极度检验、CARMA、Cox重回以及采用第二层fluctuation展开逆向散播自学的基本数学模型。
5、Orange
Orange是一个如前所述模块的统计数据挖掘和机器自学软件套件，它以Python撰写。它的统计数据挖掘能透过可视化程式设计或Python脚本展开，它还包含了统计数据挖掘、不同的可视化、从散点图、条形图、树、到树图、网络和热图的特征。
6、Rattle
Rattle是一个在统计语言R撰写的开源统计数据挖掘辅助工具包，是免费的。它提供更多统计数据的统计和可视化汇总，将统计数据转换为便于可视化的表单，从统计数据中构建无监督模型和监督模型，以图形方式呈现模型性能，并对新统计数据集展开评分。它支持的操作系统有GNU / Linux，Macintosh OS X和MS / Windows。
7、Python
Python是一个免费且开放源标识符的语言，它的自学曲线很短，便于开发者自学和采用，往往很快就能开始构建统计数据集，并在几分钟内顺利完成极其复杂的亲和力预测。只要熟悉变量、统计数据类型、函数、条件和循环等基本程式设计基本概念，就能随心所欲采用Python做业务用例统计数据可视化。
8、Oracle Data Mining
Oracle统计数据挖掘功能让使用者能构可视化型来发现客户行为目标客户和开发概要文件，它让统计数据挖掘师、业务预测师和统计数据科学家能采用便捷的拖放解决方案处置统计数据库内的统计数据， 它还能为整个企业的智能化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。
9、Kaggle
Kaggle是全球最大的统计数据科学社区，里面有来自世界各地的统计人员和统计数据挖掘者竞相制作最好的模型，相当于是统计数据科学竞赛的平台，基本上很多问题在其中都能找到，感兴趣的朋友能去看看。
10、Framed Data
最后如是说的Fram心。
这10个最强大的统计数据挖掘辅助工具你珍藏了吗？如果还有什么想要了解的，或者你有其他的见解，能在下方评论留言和大家 一起探讨~
