大数据分析平台工具的种类非常丰富，主要包括以下几种：
1. 数据仓库工具：这类工具主要用于存储和管理大量的结构化数据，如关系型数据库、NoSQL数据库等。常见的数据仓库工具有Hadoop、Hive、Spark等。
2. 数据挖掘工具：这类工具主要用于从大量数据中提取有价值的信息，如分类、聚类、关联规则挖掘等。常见的数据挖掘工具有Weka、MLlib、Scikit-learn等。
3. 数据可视化工具：这类工具主要用于将分析结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更好地理解和解释分析结果。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
4. 数据探索工具：这类工具主要用于对原始数据进行预处理和探索性分析，如数据清洗、数据转换、数据聚合等。常见的数据探索工具有Pandas、NumPy、R语言等。
5. 机器学习与人工智能工具：这类工具主要用于实现各种机器学习算法和人工智能模型，如回归分析、分类、聚类、推荐系统等。常见的机器学习与人工智能工具有TensorFlow、Keras、Scikit-learn等。
6. 实时数据处理工具：这类工具主要用于处理实时数据流，如Apache Kafka、Apache Storm、Apache Flink等。
7. 大数据处理框架：这类工具主要用于构建和管理大规模数据集，如Hadoop、Spark、Flink等。
8. 数据治理工具：这类工具主要用于管理和监控数据的生命周期，如元数据管理、数据质量管理、数据安全等。常见的数据治理工具有Apache NiFi、Apache Atlas、Databricks等。
9. 数据集成工具：这类工具主要用于将不同来源的数据整合到一起，如ETL（Extract, Transform, Load）工具、ODM（Online Data Migration）工具等。
10. 数据存储与归档工具：这类工具主要用于长期存储和管理数据，如HDFS、Cassandra、HBase等。
以上这些工具各有特点和应用场景，企业可以根据自己的需求选择合适的工具来构建自己的大数据分析平台。
