『壹』 常用的數據挖掘工具有哪些
常用的數據挖掘工具如下：
1.R:用 於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具，為了保證性能，其核心計算模塊是用C、C++和Fortran編寫的。同時為了便於使用，它提供了一種腳本語 言，即R語言。R語言和貝爾實驗室開發的S語言類似。R支持一系列分析技術，包括統計檢驗、預測建模、數據可視化等等。在CRAN上可以找到眾多開源的擴展包。R軟體的首選界面是命令行界面，通過編寫腳本來調用分析功能。
2Tanagra:使用圖形界面的數據挖掘軟體，採用了類似Windows資源管理器中的樹狀結構來組織分析組件。Tanagra缺乏高級的可視化能力，但它的強項是統計分析，提供了眾多的有參和無參檢驗方法。
3.Weka:可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體。高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時，Weka也為普通用戶提供了圖形化界面，稱為 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
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『貳』 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多
一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。
做分析方面R語言是強項。
數據可視化是Matlab。
但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python
Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。