互联网发展到大数据时代，数据则呈现出了指数级增长，毫不夸张的说这个时代数据就等于金钱。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式，数据的可视化是非常重要的。

以下为您推荐八款的数据挖掘工具：

•R

R语言最大的优点就是开源免费，所谓开源指它的源代码是开放的，并且是可以编辑的，用户甚至可以自己编写适合自己的R语言，它拥有庞大且活跃的社区维护；可扩展能力强，灵活度高；支持多平台运行，Windows、Linux和Mac OS X；可视化非常强，现在已然是专业数据分析领域的标准工具。它的缺点是解释性语言，速度略慢；因为所有计算都是在内存中进行的；而且自由度高，标准相对不明确。正在学习中。

•Python

•人生苦短，我用Python;

Python代码简单、易学,与R语言一样具有开源免费的特点，具有可拓展性，可嵌入性，可跨平台运行，有丰富的第三方类库。当然与编译语言相比较慢，但是在当今电脑硬件发展高速路上，普通用户这个慢可以忽略。现在在国内市场还有待发展，也正因为如此，现在的python是培训行业的热门，它的前景是非常可观的。

•MATLAB

MATLAB矩阵实验室，（Matrix Laboratory）是一款商业数学软件，是我最开始学习的数学软件，也是数学建模最常用的软件之一，有很好的矩阵计算能力，同时要求较高的数学功底，因为很多东西要自己写，工具箱很难达到我们具体问题的要求，这里说一下在我们求学期间可能因为种种原因，走上了中国特色的道路，但是一定要有一种版权意识，可以谅解使用破解版，但我认为对正版一定要有一种敬畏意识。在我们有能力之后，支持正版是一种正义的力量。

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

当然，语言和软件是数据挖掘的工具，理论功底是非常重要的，这完全可以类比盗墓，工具的选择无非就是铁锨和挖掘机的区别，主要关键在于你的罗盘定位是否准确。只要方向对，条条大路通罗马。