数据挖掘系统的结构像是一套完整的流水线，从数据仓库开始，经过清洗、集成，再到挖掘引擎，输出结果图形。挺适合你想快速搭个数据系统的时候用。整个流程分工清晰，哪部分出问题都好排查。

数据清洗用得多的，像是DataCleaner、Kettle和OpenRefine，清洗字段、去重、过滤脏数据都挺方便。尤其是OpenRefine，界面友好，适合新手上手；Kettle就比较适合你做 ETL 自动化。

数据挖掘引擎部分，如果你打算用MapReduce来跑大数据，那可以看看那个招聘案例的数据清洗流程，思路挺清晰。

图形接口这块，推荐用 web 前端接一下 API，像用React做可视化展示，响应也快，代码也好维护。

如果你刚好在做数据仓库的结构设计，又想顺手把挖掘和清洗一起串上，蛮推荐你把这些工具试一轮，看哪套组合最合适你项目的节奏。