数据挖掘工具主要用于从大量数据中提取有价值的信息和知识，帮助企业或组织更好地做出决策。其作用包括：

1.模式发现：数据挖掘工具通过分析历史数据，识别其中的隐藏模式和趋势，帮助发现潜在的关联性或规律性。

2.预测分析：通过分析现有数据，数据挖掘工具能够预测未来的趋势或结果，例如客户行为、市场变化等。

3.分类与分组：将数据进行分类或分组，使得企业可以对客户、产品等进行更加精细的管理和分析，从而制定个性化策略。

4.异常检测：识别异常数据，帮助发现欺诈、错误或潜在问题，为风险控制提供支持。

5.决策支持：通过自动化的数据分析，数据挖掘工具可以为决策者提供有依据的分析结果，提升决策效率和准确性。

这些功能使数据挖掘工具在营销、金融、医疗、制造等多个行业中得到广泛应用。

对企业而言，数据挖掘工具具有非常重要的作用，能够帮助提升业务运营效率、优化决策流程，并在竞争中获得优势。其主要作用体现在以下几个方面：

1.精准营销：通过数据挖掘，企业能够深入了解客户需求、购买行为及偏好，从而制定更加精准的营销策略，提升客户转化率和满意度。例如，分析客户的购买历史，推荐相关产品或服务。

2.提升客户管理：数据挖掘工具帮助企业对客户进行细分，识别高价值客户，预测客户流失风险，并根据不同的客户群体制定差异化的服务和维护策略，增强客户忠诚度。

3.优化运营决策：企业可以通过数据挖掘工具挖掘内部运营数据，发现效率低下的环节、优化供应链管理，降低成本并提高生产效率。例如，在制造业中，数据挖掘可以帮助预测设备的维护需求，防止停工。

4.提升业务创新能力：数据挖掘可以帮助企业发现隐藏的商机和业务创新点，从大量的业务数据中提取出潜在的趋势或需求，为企业的创新提供数据支持。

市面上做数据分析的厂商大多都有数据挖掘工具，拿思迈特软件来说，数据挖掘一直是他们的明星产品，具备五大产品特性：

1、专业的算法能力：内置50+挖掘组件，包含了分类、回归、聚类、预测、关联等机器学习的成熟算法支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。

2、可视化流式建模：为用户提供可视化建模界面，预置大量数据处理及算法节点，通过拖拽的方式实现流式建模，方便用户快速构建数据挖掘模型。

3、AutoML：将数据来源、特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习创建，使得机器学习模型通过向导式的方式即可被轻松创建应用。

4、模型自学习：模型自学习根据定期更新的数据实现对模型自动化训练，并能自动将符合一定要求的模型发布或者部署到生产中，从而解决模型长期得不到更新准确性降低的问题，并极大减轻运维人员的工作量。

5、模型对比：模型对比可以展示各个模型的分析结果、不同算法模型的对比分析，并支持导出包括模型参数、特征变量、特征重要性、评估指标等内容的评估报告。

综合来看，数据挖掘工具为企业在竞争激烈的市场中提供了数据驱动的洞察，帮助企业在客户管理、运营优化、风险控制和市场创新等多个领域提升竞争力。