數據挖掘工具是使用數據挖掘技術從大型數據集中發現並識別模式的計算機軟件。數據在當今世界中就意味着金錢，但是因為大多數數據都是非結構化的。因此，擁有數據挖掘工具將成為幫助您獲得正確數據的一種方法。下面為大家介紹12款常用的數據挖掘工具。
常用的數據挖掘工具
1. R
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。其功能包括：數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。
2. Oracle數據挖掘（ODM）
Oracle Data Mining是Oracle的一個數據挖掘軟件。 Oracle數據挖掘是在Oracle 數據庫內核中實現的，挖掘模型是第一類數據庫對象。Oracle數據挖掘流程使用Oracle 數據庫的內置功能來最大限度地提高可伸縮性並有效利用系統資源。
3. Tableau
Tableau提供了一系列專注於商業智能的交互式數據可視化產品。Tableau允許通過將數據轉化為視覺上吸引人的交互式可視化（稱為儀表板）來實現數據的洞察與分析。這個過程只需要幾秒或幾分鍾，並且通過使用易於使用的拖放界面來實現。
4. Scrapy
Scrapy，Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。
5、Weka
Weka作為一個公開的數據挖掘工作平台，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法，包括對數據進行預處理，分類，回歸、聚類、關聯規則以及在新的交互式界面上的可視化。
Weka高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時，Weka也為普通用戶提供了圖形化界面，稱為Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。和R相比，Weka在統計分析方面較弱，但在機器學習方面要強得多。
6、八爪魚采集器
八爪魚是一款通用網頁數據采集器，使用簡單，完全可視化操作；功能強大，任何網站均可采集，數據可導出為多種格式。
7、RapidMiner
Rapid Miner，原名YALE又一個學習環境，是一個用於機器學習和數據挖掘實驗的環境，用於研究和實際的數據挖掘任務。毫無疑問，這是世界領先的數據挖掘開源系統。該工具以Java編程語言編寫，通過基於模板的框架提供高級分析。
8、KNIME
KNIME是一個基於Eclipse平台開發，模塊化的數據挖掘系統。它能夠讓用戶可視化創建數據流（也就常說的pipeline）,選擇性的執行部分或所有分解步驟，然后通過數據和模型上的交互式視圖研究執行后的結果。
KNIME中每個節點都帶有交通信號燈，用於指示該節點的狀態（未連接、未配置、缺乏輸入數據時為紅燈；准備執行為黃燈；執行完畢后為綠燈）。在KNIME中有個特色功能——HiLite，允許用戶在節點結果中標記感興趣的記錄，並進一步展開后續探索。
9、Orange
Orange是一個以Python語言編寫的基於組件的數據挖掘和機器學習軟件套件。它是一個開放源碼的數據可視化和分析的新手和專家。數據挖掘可以通過可視化編程或Python腳本進行。它還包含了數據分析、不同的可視化、從散點圖、條形圖、樹、到樹圖、網絡和熱圖的特征。
10、IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最適合處理文本分析等大型項目，其可視化界面非常有價值。它允許您在不編程的情況下生成各種數據挖掘算法。它也可以用於異常檢測、貝葉斯網絡、CARMA、Cox回歸以及使用多層感知器進行反向傳播學習的基本神經網絡。
11、Pentaho
Pentaho為數據集成、業務分析以及大數據處理提供一個全面的平台。使用這種商業工具，你可以輕松地混合各種來源的數據，通過對業務數據進行分析可以為未來的決策提供正確的信息引導。
Pentaho整合了多個開源項目，目標是和商業BI相抗衡。它偏向於與業務流程相結合的BI解決方案，側重於大 中型企業應用。它允許商業分析人員或開發人員創建報表，儀表盤，分析模型，商業規則和BI流程。
12、NLTK
NLTK適用於語言處理任務，因為它可以提供一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務。而您需要做的只是安裝NLTK，然后將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用Python語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。
以上介紹的幾款軟件都是非常好的開源數據挖掘軟件，各有所長，同時也各有缺點。讀者可以結合自己的需求來進行選擇，或者組合使用多個軟件。