本篇教程介绍了大数据分析之细数数据挖掘的五个超赞免费开源软件，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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    本篇文章介绍五个免费开源的数据挖掘软件
　　Orange

 
　 　Orange  是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和  Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
　　RapidMiner

 
　 　RapidMiner,以前叫 YALE (Yet Another Learning  Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子 由详细的XML  文件记录，并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案 和Weka学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
　　Weka

 
　 　由Java开发的 Weka (Waikato Environment for Knowledge  Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。其技术基于假设 数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。 Weka  使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令 行，或是一种基于组件的知识流接口。
　　JHepWork

 
　 　为科学家，工程师和学生所设计的 jHepWork  是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算 用的二维和三维的制图，并包含了用Java实现的数学科学库，随机数，和其它的数据挖掘算法。 jHepWork 是基于一个高级的编程语言  Jython，当然，Java代码同样可以用来调用 jHepWork 的数学和图形库。
　　KNIME

 
　 　KNIME (Konstanz Information  Miner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通 道，可选择性地运行一些或全部的分析步骤，并以后面研究结果，模型以及可交互的视图。 KNIME 由Java写成，其基于 Eclipse  并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件，用户可以为文件，图片，和时间序列加入处理模块，并可以集成到其它各种各样的开源项目中，比如：R 语言，Weka， Chemistry Development Kit,和 LibSVM.
          

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