数据挖掘软件指的是用于分析大量数据集，从中提取有价值信息的工具。这些软件通常包括数据清洗、数据转换、模型建立、模型评估等功能。
在选择数据挖掘软件时，常见的选项包括R、Python、SQL以及商业软件如IBM SPSS Modeler、SAS Enterprise Miner等。
1. R语言：R是一种统计计算和图形展示的编程语言，拥有丰富的数据挖掘库，如rattle、caret等，适用于学术研究和企业应用。
2. Python：Python作为一种流行的编程语言，其数据挖掘库如Scikit-learn、Pandas和NumPy，使其成为数据科学家首选的工具之一。
3. SQL：SQL是数据库查询语言，通过SQL可以进行高效的数据查询和简单的数据挖掘任务。
选择数据挖掘软件时，需要考虑以下因素：
- 功能需求：是否满足数据清洗、转换、建模等基本需求。
- 用户界面：是否友好，是否适合非技术用户。
- 性能：处理大数据集的能力。
- 扩展性：是否支持自定义函数和算法。
对于高级用户，可能需要实现更复杂的数据挖掘功能，如深度学习、机器学习算法等。此时，可以考虑使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
不同数据挖掘软件在性能上有所不同。，R和Python在数据处理和模型建立方面表现出色，而商业软件如SPSS Modeler和SAS则在大数据处理和易用性上有优势。