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Python可以直接处理G的数据；r不能 。在分析数据时，R需要通过数据库(通过groupby)将大数据转化为小数据 ， 然后再交给R进行分析，所以R不能直接分析行为列表，只能分析统计结果，化学软件orange的功能是基于组件的数据挖掘与机器学习软件 package，其功能是友好、强大、快速、多功能的可视化编程前端 ， 用于浏览数据分析和可视化，Python绑定脚本开发 。
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1、北大青鸟设计培训:八个最佳的数据中心开源挖掘工具?数据挖掘，又称数据挖掘、数据挖掘 。它是数据库知识发现(KDD)中的一个步骤，是对大量数据进行挖掘分析，从中提取信息的过程 。其中一些应用包括市场细分，如识别从特定品牌购买特定产品的客户的特征、欺诈检测和识别可能导致在线欺诈的交易模式 。本文中，南宁计算机培训整理出了八个最好的开源数据挖掘工具 。

2、R和Python用于统计学分析,哪个更好python里好像有很多库 。r没用过 。2012年的时候 ， 我们说学术界主流是R，但是现在Python正在慢慢取代学术界的R 。不知道是不是因为大数据时代的到来 。Python比r快 ， Python可以直接处理G的数据；r不能 。在分析数据时，R需要通过数据库(通过groupby)将大数据转化为小数据 ， 然后再交给R进行分析，所以R不能直接分析行为列表，只能分析统计结果 。

Python最明显的一个优势就在于它的glue语言，这一点在很多书里也有提及 。有些用C写的算法封装到Python包里后效率非常高(Python的数据挖掘包Orangecanve里的决策树，10秒分析50万用户，R里几个小时都出不来了，8G内存满了) 。然而，一切都不是绝对的 。如果R向量化编程做得好(有点难)，R的速度和程序的长度都会有明显的提高 。

3、学习数据挖掘一般要学哪些 软件和工具数据挖掘又称数据挖掘、数据挖掘 。数据挖掘通常与计算机科学有关 ， 通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统和模式识别来解决问题 。必选软件和工具:RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，用Java语言编写，提供了一些可扩展的数据分析挖掘算法 。SAS数据挖掘业务软件挖掘数据集，模型具有描述性和预测性；WEKA可以执行数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选择 。R 软件是用C语言和FORTRAN语言编写的开源数据挖掘和机器学习工具 。KNIME拥有数据提取、集成、处理、分析、转换和加载所需的所有数据挖掘工具；NLTK可以提供语言处理工具；JHepWork主要利用开源库创建一个数据分析环境，并提供丰富的用户界面；Pentaho为数据集成、业务分析和大数据处理提供了一个全面的平台 。

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