数据挖掘工具有很多种，以下是一些常用的数据挖掘工具：
SmartBI（思迈特软）：
一个强大的商业智能工具，提供数据分析和可视化功能。
Hadoop：
一个开源的分布式计算框架，适用于大规模数据处理。
Storm：
一个分布式实时计算系统，用于处理高速、大量的数据流。
RapidMiner：
一个数据科学软件平台，提供数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析的集成环境。
IBM SPSS Modeler：
一个强大的数据挖掘和预测分析工具，适用于大规模项目。
Oracle Data Mining：
Oracle高级分析数据库的一个模块，用于数据挖掘和预测分析。
Teradata：
一个高级分析平台，提供强大的数据仓库和分析能力。
Rattle：
一个基于R语言的数据挖掘工具，提供可视化和交互式分析功能。
KNIME：
一个开源数据分析平台，提供数据准备、分析和建模的工具。
Python：
一种通用编程语言，因其丰富的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras）在数据挖掘领域非常流行。
Orange：
一个基于组件的数据挖掘工具，提供数据预处理、可视化和建模功能。
SAS：
一个商业智能和数据挖掘软件套件，提供广泛的数据分析功能。
Weka：
一个开源的机器学习软件，提供数据预处理、分类、回归、聚类和可视化等功能。
Tableau：
一个商业智能工具，提供数据可视化和分析功能。
SQL：
一种用于管理关系数据库的查询语言，也常用于数据挖掘。
Apache Mahout：
一个开源的机器学习库，提供各种数据挖掘算法。
H2O：
一个开源的机器学习平台，支持各种数据挖掘和机器学习算法。
TipDM：
一个广州泰迪智能科技有限公司自主研发的数据挖掘工具，使用Java语言开发，提供数据探索、预处理、预测建模等功能。
这些工具各有优劣，选择哪个工具取决于具体的项目需求、团队技能和预算。例如，对于大规模数据处理，Hadoop和Spark可能更合适；对于交互式数据分析和可视化，Tableau和Power BI可能更受欢迎；而对于需要快速原型设计和实验的中小型项目，RapidMiner和KNIME可能更为理想。