目前市場上發布的數據挖掘軟件大致分為三類：通用工具類；綜合工具類；面向特定應用工具類。其中：
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??? 1．? 通用工具類占有較大和成熟的一塊市場。從定義上說。它們是非面向特定應用的。從本質上說，它們的范圍是水平的，主要包括：SAS Enterprice Miner, SPSS Clementine, IBM Intelligent Miner, Oracle Darwin, Angoss KnowledgeSeeker. ?s滫矺?. ?
??? 2．? 綜合工具是指商家要求該類工具能提供管理報告、在線分析處理和在普通結構中的數據挖掘能力。著名的有Cognos Scenario 和 Business Objects。 ?G鹷衽掘 ?
??? 3．? 面向特定應用工具發展迅速，在這一領域的廠商設法通過提供商業方案而不是尋求方案的一種技術來區分自己和別的領域的廠商。重要的工具有：KD1(重點在零售業)；Options & Choices(重點在保險業)；HNC(重點在欺詐行為探查)；Unica Model 1(重點在市場)。 嚰兪DT槓 ?
??? 當前的各類數據挖掘軟件已經有許多，我們盡量選擇了常見的軟件，根據其實現的技術進行分類，使我們可以大致了解這些軟件，列表如下：
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實現技術
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數據挖掘軟件
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統計方法
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SAS/EM, Clementine, DataEngine, Partek, Matlab
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可視化技術
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SAS/EM, Clementine, Visualication Data Explorer, IRIS, Partek, PV-WAVE, WinViz, MineSet, AVS/Express, NetMap, CrossGraphs,
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決策樹
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SAS/EM, Dawin, CART, KnowledgeSEEKER, KnowledgeSTUDIO, Business Miner, Scenario, Intelligent Miner, Decision Series, Minset, ALICE d’I Soft, SE-Learn, MinSet, NCR
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神經網絡
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SAS/EM, Clementine, 4Thought, Intelligent Miner, Decision Series, NeuralSIM, Darwin, DataEngine, DataScope, dbProphet,? Partek, KnowledgeSTUDIO, Scenario, HNC, NRC
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Unica Model 1
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遺傳算法
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Partek, Aegis Development System, OMEGA
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Unica Model 1
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關聯規則
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SAS/EM, MineSet, Clementine, Scenario, Decision Series, Intelligent Miner, NCR
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KD1
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Options & Choices
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K
—最鄰近算法
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SAS/EM, Darwin, KnowledgeSTUDIO, Intelligent Miner
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從上面的表格我們可以看出目前的數據挖掘軟件主要實現了統計，可視化技術，神經網絡，決策樹等方法，還有其他方法有待開發，這個對我們以后的努力方向也有一定的參考意義。而從實現的技術來看還是
SAS,SPSS
占主導地位
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