数据分析挖掘基础平台是一类用于数据挖掘、分析和可视化的工具和软件。这些平台可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息，并对其进行分析、解释和应用。以下是一些常见的数据分析挖掘基础平台：
1. SAS（Statistical Analysis System）：SAS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于商业智能、预测建模、数据挖掘等领域。它提供了丰富的数据挖掘工具，如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
2. SPSS（Statistical Product and Service Solutions）：SPSS是一款广泛使用的统计软件，主要用于描述性统计、推断统计和高级数据分析。它提供了多种数据挖掘功能，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
3. R语言：R语言是一种通用编程语言，用于统计分析、图形绘制和数据处理。它提供了许多数据挖掘和机器学习库，如dplyr、tidyr、caret、mlr等。R语言在数据挖掘领域具有广泛的应用，特别是在生物信息学、金融、社会科学等领域。
4. Python：Python是一种广泛使用的编程语言，具有强大的数据分析和机器学习库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等。Python在数据挖掘领域具有很高的地位，特别是在人工智能和深度学习领域。
5. Tableau：Tableau是一款数据可视化工具，可以将数据转化为直观的图表和仪表板。它提供了丰富的数据挖掘功能，如聚类、关联规则挖掘等。Tableau在商业智能和数据可视化领域具有广泛的应用。
6. Power BI：Power BI是一款商业智能工具，可以将数据转化为可操作的仪表板和报告。它提供了丰富的数据挖掘功能，如分类、聚类、关联规则挖掘等。Power BI在企业级数据分析和决策支持方面具有很高的地位。
7. Weka：Weka是一款开源的机器学习方法库，可以用于分类、聚类、关联规则挖掘等任务。Weka在生物信息学、文本挖掘等领域具有广泛的应用。
8. RapidMiner：RapidMiner是一款商业的数据挖掘和机器学习平台，提供了多种算法和模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等。RapidMiner在工业、医疗、金融等领域具有很高的地位。
9. DataRobot：DataRobot是一款商业的数据挖掘和机器学习平台，提供了多种算法和模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等。DataRobot在零售、电信、金融等领域具有很高的地位。
10. Apache Spark：Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，可以用于数据挖掘、机器学习和深度学习。Spark具有高性能、易扩展的特点，适用于大规模数据处理和分析。
