数据挖掘通常需要以下几种程序：
Python：
Python是一种广泛使用的高级编程语言，拥有丰富的数据科学和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow。这些库提供了数据处理、统计分析、机器学习和数据可视化等功能。Python的Jupyter Notebook等交互式开发环境也使得数据挖掘过程更加直观和便捷。
R：
R是另一种广泛用于数据挖掘的编程语言，特别适用于统计分析和数据可视化。R拥有丰富的统计和图形库，如ggplot2、dplyr和tidyr，使得数据处理和可视化变得非常直观和高效。R的强大统计功能和丰富的包生态系统使其能够处理复杂的统计分析任务。
SQL：
SQL（结构化查询语言）是用于管理和操作关系数据库的标准语言。在数据挖掘过程中，SQL用于从数据库中提取和操作数据，执行查询和修改数据等操作。
RapidMiner：
RapidMiner是一种数据挖掘和机器学习平台，提供了丰富的算法和工具，支持数据预处理、分类、聚类等多种数据挖掘任务。
WEKA：
WEKA是一种开源的数据挖掘软件，提供了各种算法和工具，适用于数据预处理、分类、聚类等任务。
MATLAB：
MATLAB是一种高级数值计算和可视化环境，适用于科学和工程领域，包括数据挖掘。它提供了丰富的数据处理和可视化功能。
Java：
Java是一种通用的编程语言，具有强大的数据处理和并发编程能力。在数据挖掘中，Java可以用于开发分布式计算和大数据处理的应用程序。
Scala：
Scala是一种结合了函数式编程和面向对象编程的编程语言，可以与Java和Spark等大数据处理框架无缝集成。
这些程序各有优势，选择哪种程序取决于具体的数据挖掘任务、数据类型、以及开发者的熟悉程度和偏好。例如，Python和R在数据科学社区中非常流行，拥有大量的库和社区支持；而SQL则主要用于数据库操作；RapidMiner和WEKA等工具则提供了更为直观的数据挖掘流程和可视化功能。