一、数据库管理工具

数据库管理工具包括数据管理系统（DBMS）和数据仓库。其中，数据管理系统是用于管理和处理数据的软件系统，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）；而数据仓库是用于存储和管理大量数据的系统，其中包括多个数据源和数据表。

在数据挖掘中，使用DBMS来进行数据存储、查询和处理，能够从大量数据中发掘出有用信息；而使用数据仓库来存储和管理数据，能够进行高效的数据查询和分析。

二、ETL工具

ETL（Extract-Transform-Load）工具是用于从多个数据源中提取、转换和加载数据的软件系统，其中包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。在数据挖掘中，需要使用ETL工具来将数据从多个数据源中提取出来，并进行数据清洗和转换，以便能够进行有效的数据挖掘和分析。

三、数据可视化工具

数据可视化工具是用于将数据转换成易于理解和分析的图表和报表的软件系统，其中包括Tableau、Power BI等。在数据挖掘中，需要使用数据可视化工具来将数据转换成可视化的形式，以便能够更好地理解和分析数据。

四、统计分析工具

统计分析工具是用于进行统计分析的软件系统，其中包括SPSS、SAS等，它们可以用于实现描述性统计分析、探索性数据分析、统计建模、实验设计等功能，从而帮助数据挖掘工程师更好地理解和分析数据，并发现数据中的模式和规律。

五、机器学习工具

机器学习工具是用于进行机器学习的软件系统，其中包括Python、R等，它们有许多数据挖掘和机器学习的扩展包和库，可以帮助提升数据挖掘效率和数据分析结果的准确度。

六、自然语言处理工具

自然语言处理工具是用于处理和分析自然语言的软件系统，其中包括NLTK、Spacy等。在数据挖掘中，自然语言处理工具可以挖掘语言模型和分词、实体识别和关系提取、情感分析和主题建模、机器翻译和语音识别、文本分类和推荐等方面的信息。

七、大数据处理工具

大数据处理工具是用于处理大规模数据的软件系统，其中包括Hadoop、Spark等。在数据挖掘中，使用大数据处理工具可以挖掘各种类型的信息，包括但不限于趋势和模式、异常检测、关联分析和预测等。

八、Web爬虫工具

Web爬虫工具是用于从互联网上爬取数据的软件系统，其中包括Scrapy、BeautifulSoup等。在数据挖掘中，需要使用Web爬虫工具来从互联网上爬取数据，以便能够进行数据分析和挖掘。

九、时间序列分析工具

时间序列分析工具是用于处理和分析时间序列数据的软件系统，其中包括ARIMA、Exponential Smoothing等，它们可以挖掘出趋势、季节性、周期性、异常值和相关性等方面的信息，以为决策提供支持和帮助。

十、图像处理工具

图像处理工具是用于处理和分析图像数据的软件系统，其中包括OpenCV、Pillow等。图像处理工具可以挖掘物体识别和分类、物体检测和定位、图像增强和修复、特征提取和匹配、图像分割和识别等方面的信息，为用户提供更加丰富和有效的图像处理和分析手段。

十一、专业数据挖掘软件

专门用于数据挖掘的软件系统也有很多，比较主流的包括Weka、KNIME、RapidMiner等，它们提供了许多数据处理、数据挖掘和机器学习的工具，能够完成各种数据挖掘和机器学习任务。

从上述内容可知，应用于数据挖掘的工具有很多，数据分析师需要根据数据特点、业务需求和个人技能，选择并掌握适合自己的工具和技能，以便能够从大量数据中发掘出有用信息，并对业务决策提供支持和帮助。