有哪些开源的数据挖掘工具？

该工具用Java语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析技术。这个工具最大的好处就是用户不用写任何代码。它是作为服务提供的，而不是作为本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具排行榜中排名第一。

此外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供了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。更重要的是，它还提供了来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner是在AGPL开源许可下发布的，可以从SourceForge下载。SourceForge是一个开发者集中开发和管理的地方，大量开源项目在这里落户，包括维基百科使用的MediaWiki。

2、WEKA

WEKA的本地非Java版本主要用于分析农业领域的数据。该工具基于Java版本，非常复杂，应用于许多不同的应用，包括数据分析和可视化以及预测建模的算法。与RapidMiner相比，优点是在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以根据自己的喜好选择定制。

WEKA支持各种标准的数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选择。

加入序列建模后，WEKA会变得更强大，但目前不包含。

3、R编程

如果我告诉你，R项目，一个GNU项目，是R(简称R-programming，以下简称R)写的，你会怎么想？主要是用C和FORTRAN编写的，很多模块都是用R编写的，R是一个针对编程语言和软件环境的统计计算和绘图的免费软件。r语言广泛应用于数据挖掘、统计软件开发和数据分析。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的受欢迎程度。

除了数据，它还提供统计和映射技术，包括线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、收集等。