互聯網發展到大數據時代，數據則呈現出了指數級增長，毫不夸張的說這個時代數據就等于金錢。然而，百分之八十的數據是非結構化的，因此它需要一個程序和方法來從中提取有用信息，并且將其轉換為可理解、可用的結構化形式，數據的可視化是非常重要的。

以下為您推薦八款的數據挖掘工具：

?R

R語言最大的優點就是開源免費，所謂開源指它的源代碼是開放的，并且是可以編輯的，用戶甚至可以自己編寫適合自己的R語言，它擁有龐大且活躍的社區維護；可擴展能力強，靈活度高；支持多平臺運行，Windows、Linux和Mac OS X；可視化非常強，現在已然是專業數據分析領域的標準工具。它的缺點是解釋性語言，速度略慢；因為所有計算都是在內存中進行的；而且自由度高，標準相對不明確。正在學習中。

?Python

?人生苦短，我用Python;

Python代碼簡單、易學,與R語言一樣具有開源免費的特點，具有可拓展性，可嵌入性，可跨平臺運行，有豐富的第三方類庫。當然與編譯語言相比較慢，但是在當今電腦硬件發展高速路上，普通用戶這個慢可以忽略。現在在國內市場還有待發展，也正因為如此，現在的python是培訓行業的熱門，它的前景是非常可觀的。

?MATLAB

MATLAB矩陣實驗室，（Matrix Laboratory）是一款商業數學軟件，是我最開始學習的數學軟件，也是數學建模最常用的軟件之一，有很好的矩陣計算能力，同時要求較高的數學功底，因為很多東西要自己寫，工具箱很難達到我們具體問題的要求，這里說一下在我們求學期間可能因為種種原因，走上了中國特色的道路，但是一定要有一種版權意識，可以諒解使用破解版，但我認為對正版一定要有一種敬畏意識。在我們有能力之后，支持正版是一種正義的力量。

除此之外還有WEKA SAS Enterprise Miner IBM SPSS Modeler SQL等等，這些我不大熟悉，大家可以去百度了解。

當然，語言和軟件是數據挖掘的工具，理論功底是非常重要的，這完全可以類比盜墓，工具的選擇無非就是鐵锨和挖掘機的區別，主要關鍵在于你的羅盤定位是否準確。只要方向對，條條大路通羅馬。