31. OpenNN
OpenNN是一個用C++實現網絡神經元的開源庫。該軟件專為高級用戶設計，具有很高的C++和智能學習的技能。OpenNN為數據挖掘和預測分析的運算及應用提供了一個高效的研究和開發基礎。
32. ADaM
Algorithm Development and Mining System (ADaM) 是用於將數據挖掘技術應用到遙感和其他科學的數據軟件。ADaM的挖掘和圖像處理工具包涵括可互操作的組件，允許其在絕大多數的情況下實現關聯應用並擴展到跨領域。
33. DataMelt
DataMelt 是一個免費的數學分析軟件，可用於數值計算，統計，符號計算，數據分析和數據可視化領域。
34. ROSETTA
ROSETTA是基於Rough Set理論進行表格數據分析的工具包。ROSETTA被設計用來支持整體的數據挖掘和知識拓展的過程。ROSETTA從最初的流量分析和數據預處理，通過使用if-then規則或描述性的模式進行最小屬性集和代計算，來誘導規則或模式的驗證與分析。
35. ADaMSoft
ADaMSoft是一個用Java發展的免費且開源的數據挖掘軟件。它包含數據管理方法，可以創建準備使用的報告。它可以從多個數據來源讀取數據，並且可以以不同的格式寫出結果。
36. Anaconda
Anaconda是一個由Python支持的開放數據科學平臺。Anaconda的開源版本是一個對於Python和R系統的高階分析，包括超過100個最流行的Python，R和Scala的數據科學軟件包。
在Anaconda里有權使用超過720個軟件包，涵括最流行的Python，R和Scala軟體，可以用於統計，數據挖掘，機器學習，深度學習，模擬與優化，文字和語言編輯及圖像分析等。精選套餐包括：NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, Numba, PyTables, h5py, Matplotlib, Jupyter (原IPython), Spyder, Qt/PySide, VTK, Numexpr, Cython, Theano, scikit-image, NLTK, NetworkX, IRKernel, dplyr, shiny, ggplot2, tidyr, caret, nnet 。
37. Yooreeka
Yooreeka是用於數據挖掘，機器學習，軟性計算和數學分析的數據庫。該演算法有聚類包括層次凝聚和分裂與分區。還有一個是分類算法，包括：Bayesian, Decision trees, Neural Networks, Rule based。最後是協同過濾，包括 Content based, Search, PageRank, DocRank 和 Personalization.
38. AstroML
AstroML建立在numpy, scipy, scikit-learn,和matplotlib的智能學習和數據挖掘平台。AstroML系統之強大，甚至包含統計和智能學習，用於在Python中分析天文數據的增長元素，裝載開放元的天文數據集，以及分析和可視化數據集。
39. jHepWork
jHepWork是為科學計算，數據分析和數據而設的網絡平台。jHepWork亦是完全的多元化平台，由100％純Java和Jython的Python的腳本組合而成。
40. streamDM
streamDM是挖掘利用Spark Streaming的新晉大數據開源軟件，整個用件開端是華為的諾亞方舟實驗室。Spark Streaming是Spark API的核心，使四面八方的源流都得以處理和擴展。
41. TraMineR
TraMineR是一個R-package的壓縮版，用於描述及將狀態或事件的序列實現可視化。TraMineR的主要目的是在社會科學網羅縱向數據，如數據所描述的職業選擇或家庭軌跡分析。
42. ARMiner
ARMiner是一款專業從事發現與維護關聯元素的客戶端，簡單來講就是服務器數據挖掘應用程序。 ARMiner在麻省大學和波士頓大學已經發展成為一個軟件工程項目。
43. Arules
Arules提供對數據本身與關聯規律的收集，應對以及分析交易數據和模式。
44. CLUTO
CLUTO是一個用於分析各個單元區的，聚集低維到高維的數據集。不僅如此，CLUTO非常適用於許多不同的應用領域，如信息檢索，客戶購買交易中產生的數據集等。
45. TANAGRA
TANAGRA是一款兼具學術和研究功能的數據挖掘軟件。它提出了從探索性數據分析，統計學習，智能學習到數據庫區等幾個數據挖掘的方法。此外，TANAGRA還能夠監督學習，包括提供其他範例，如集群，因子分析，參數和非參數統計，關聯規則挖掘，特徵篩選和構造算法等。
