在这个DT时代，数据愈发无价，所以数据源，显得那么的重要，而分析数据更是重中之重，分析的精准度越高，数据的价值越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，趋势变成实用的洞察力与对未来市场的预测。

数据挖掘提取，在庞大数据中发现规律，将它转换成有效的信息。该技术利用各类的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。这里推荐用于大数据行业的5种综合数据挖掘工具。

1. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，R偏向统计分析，而Python比较容易上手使用。初学者可在半天内就学会搭建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念。

2.IBM SPSS Modeler

简单傻瓜式操作，在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

3.Oracle Data Mining

高级分析数据库，发掘数据的潜力，做出准确的预测，拥有强大的数据算法。常用于crm数据分析，人物画像，人物标签，可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。

4.Rapid Miner

Rapid Miner是Java编程语言编写，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。该程序可以任意嵌套的操作符，这些操作符可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

5.易数云平台

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