1、RapidMiner

该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。

另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R 脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner分布在AGPL开源许可下，可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。

添加序列建模后，WEKA将会变得更强大，但目前不包括在内。

3、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个GNU项目，是由R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。

除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。

1、理解数据和数据的来源(understanding)。

2、获取相关知识与技术(acquisition)。

3、整合与检查数据(integration and checking)。

4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。

5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。

6、实际数据挖掘工作(data mining)。

7、测试和验证挖掘结果(testing and verification)。

8、解释和应用(interpretation and use)。