不同的数据挖掘工具，各自能够解决啥独特的问题
我就是做数据挖掘的，凡是不要看工具用什么，说实话工具都一样的，因为读写分离的原因，我们不可能在生产环境上写大量复杂的sql查询来拖慢生产环境性能，所以才会用一些ETL工具抽取数据副本到另一个环境，具体选什么工具实话无所谓。看你自己用什么环境，选择对应的就OK。这个网上翻翻不难，而且工具都差不多。数据挖掘还有一个包含是数据分析，数据分析简单的有写纯sql查询来获取结果的，然后会创建cube来做数据切片分析结果。最后有专业的数据挖掘算法来分析数据，比如贝叶斯分组，遗传算法等。 所以工具不是重点。
■网友
工具对一般人来说绝不仅仅是工具，只有能创造工具的大神才能认为自己的思想比工具更重要，而对于普通人来说思想实际上是经常受限于工具的。sql具有强大的数据处理能力，并且有着简单的语法，普通人也能使用它方便的处理较大规模的数据，在处理能力上SAS，R，clementine都差很远；但是sql不能拿来建立模型。python同时具备强大的数据处理能力和建模能力以及比较简单的语法，因此个人认为是数据挖掘上来说最强大的单个工具；只要数据量没有上tb级别，你都可以单纯依靠python在单机上完成数据挖掘的全部流程。weka是java的一个库，weka虽然也有针对大规模数据的部分，但不成熟，因此不算很强大；但是java，也包括c++，在功能上这两个编程语言是非常强大的，只是没那么容易学。如果你很少用上面那些工具，你可能还没有关注到数据的处理能力这方面，包括时间上（速度）和空间上（内存）
■网友
楼主提到的这些“工具”根本不是一个层面的东西，本身没什么可比性：python, ruby, R是编程语言，SQL-server是关系型数据库，Weka是机器学习或数据挖掘的库与工具。核心是充分掌握机器学习、数据挖掘的那些算法，然后根据算法来选择称手兵器。
■网友
之前也用过别的工具，如果你是需要全平台数据抓取、文本采集方面比较有针对性的，推荐simplyAnalytics
介绍一下这个工具，全采集互联网UGC)数据。自定义采集任务，后台帮助自动完成数据采集、清洗、加工、存储等处理服务，前台提供友好操作管理界面进行项目及任务管理，根据分析需求进行图表、数据内容的查询。支持BI输出，可提供专业灵活的数据配置及生成可视化报表服务。
大致是这样的
【不同的数据挖掘工具，各自能够解决啥独特的问题】
■网友
ETHINK数据智能分析平台有数据挖掘的功能模块，可免费申请试用的
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