数据分析：数据分析工具：SPSS、RapidMiner、KNIME、Kettle

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。

一、SPSS

SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，没有源码，无从知道其过程的调度机制。

二、RapidMiner

RapidMiner一款出色的开源数据分析工具。有非常丰富的数据分析算法。过程定义界面也简单易用，帮助文档也很全面。过程定义时的每一步操作都有端口的概念，不同的端口可以接入和输出不同意义的数据，但数据的结构是一样的，这意味着可以将任意两个端口进行连接，只是有时无法得到正确的结论。粗看了下RapidMiner的源码，发现其整个过程是单线程调用的。这样的调用方式，在处理较大数据集时可能会有一定的影响。其过程定义文件是用xml语言进行描述的，格式很工整，体现了前期良好的设计，唯一不足的是，将调试用的断点也设计进了过程定义文件当中。

三、KNIME

KNIME也是一款出色的开源数据分析工具，但其使用起来不是很好上手。其每一步操作与RapidMiner一样，也带有端口的概念。但是其端口间的连接关系有严格的约定。就是一个操作的输出端口只能连其它固定几种操作的输入端口，否则你是无法将这两个操作建立前后执行顺序的。从一定意义上讲，这样的约束可以帮助人们减少定义过程中的错误。单就程序实现讲，其复杂度也是提升了的。但对于笔者这样的使用者来说，怎么都创建不了一个分析过程，（主要是用的不熟，总违反端口连接约束）顿时失去大半兴趣，没有对其进行再进一步的研究了。

KNIME 由Java写成，其基于 Eclipse 并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件，用户可以为文件，图片，和时间序列加入处理模块，并可以集成到其它各种各样的开源项目中，比如：R语言，Weka， Chemistry Development Kit, 和 LibSVM.

四、Kettle

Kettle最早的定位是一个ETL工具，它有非常丰富的数据处理操作，后面的版本中也加入了部分数据分析功能。其过程定义界面也非常简单直观，与SPSS一样，操作都没有端口的概念。操作间的关系是建立在操作与操作之上的。但其设计中，正因为没有端口概念的出现，当其进行错误信息的处理流程时，我们看其过程定义生成的xml文件会发现，错误流定义在XML文件中加入的很不规整，是以补丁的方式加入的，影响了系统整体设计的完整性与美观度。不过，其可以对错误流进行处理的概念是这几款产品中独有的，还是要特别表扬一下。另外，通过Kettle的源代码我们可以知道，其调度是多线程并发进行的。即读数据操作每读到一定的数据就传给后面的处理操作，然后继续读数据。在数据很大的情况下，有可能是读操作还在继续读数据，而早期读出的数据在处理完后，都在向外写出数据了。Kettle的调用机制更利于对较大数据的分析处理，占用的内存相对会较少，多线程并发的处理速度相对也会比较高。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道，可选择性地运行一些或全部的分析步骤，并以后面研究结果，模型 以及 可交互的视图。

以上四款工具都是单机版工具，都不太适用于对海量数据的分析处理。