Có nhiều công cụ khai thác dữ liệu như sau:
MonkeyLearn – MonkeyLearn là nền tảng học máy chuyên về khai thác văn bản (text mining). Có giao diện thân thiện, dễ tích hợp với công cụ hiện có để triển khai khai thác dữ liệu thời gian thực. Có thể bắt đầu ngay với các mô hình khai thác văn bản được đào tạo sẵn như bộ phân tích cảm xúc, hoặc xây dựng giải pháp tùy chỉnh cho nhu cầu kinh doanh cụ thể.
RapidMiner – RapidMiner là nền tảng khoa học dữ liệu mã nguồn mở miễn phí, cung cấp hàng nghìn thuật toán cho chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu (deep learning), khai thác văn bản và phân tích dự báo. Giao diện kéo-thả và mô hình dựng sẵn cho phép người không lập trình tạo quy trình dự báo cho các trường hợp sử dụng cụ thể như phát hiện gian lận và dự báo rời bỏ khách hàng (customer churn).
Orange Data Mining – Orange là bộ phần mềm thuần túy cho học máy và khai thác dữ liệu. Cung cấp trực quan hóa và là ứng dụng dựa trên thành phần viết bằng Python, phát triển tại phòng thí nghiệm bioinformatics, khoa khoa học máy tính và thông tin, Đại học Ljubljana, Slovenia.
KNIME – Là mã nguồn mở do KNIME.com sản xuất. Được xây dựng bằng cách kết hợp các yếu tố khai thác dữ liệu và học máy. Được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu dược phẩm, trí tuệ kinh doanh (business intelligence) và phân tích tài chính.
SSDT (SQL Server Data Tools) – Mở rộng quy trình phát triển cơ sở dữ liệu trong Visual Studio. Thường dùng cho phân tích dữ liệu và hỗ trợ giải quyết vấn đề trí tuệ kinh doanh. SSDT hỗ trợ thiết kế bảng để thực hiện các thao tác bảng: tạo bảng, chèn/xóa/sửa dữ liệu bảng. Cho phép kết nối cơ sở dữ liệu vì hỗ trợ SQL.
Rattle – Rattle là công cụ khai thác dữ liệu dựa trên GUI, cần ngôn ngữ lập trình thống kê R. Rattle khai thác sức mạnh thống kê của R bằng cách cung cấp các tính năng khai thác dữ liệu thiết yếu. Mặc dù có giao diện phát triển tốt, Rattle có tab mã thống nhất tạo mã trùng lặp cho một số thao tác GUI. Tập dữ liệu do Rattle tạo có thể xem và chỉnh sửa. Cung cấp cơ chế xem lại mã, sử dụng cho nhiều mục đích và mở rộng mã không giới hạn.
SAS (Statistical Analysis System) – Lựa chọn tốt cho khai thác văn bản, tối ưu hóa và khai thác dữ liệu. Cung cấp nhiều phương pháp và kỹ thuật để đáp ứng nhiều khả năng phân tích, đáp ứng nhu cầu và mục tiêu của tổ chức. Bao gồm mô hình mô tả (phân loại và hồ sơ người dùng), mô hình dự báo (dự đoán kết quả chưa biết), và mô hình chỉ định (phân tích, lọc, chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc như email, bình luận, sách). Kiến trúc xử lý bộ nhớ phân tán cũng làm cho nó có khả năng mở rộng cao.