数据挖掘是进行大数据分析和机器学习的核心技术，它大大提高了数据科学的可视性和可衡量性，使人们能够更容易地做出准确的商业决策。在回答“数据挖掘一般用什么语言”的问题时，有很多答案。最常见的是Python和R。
Python是当今最流行的编程语言之一，它可以使编写脚本更快速和方便。当你要安装特定的数据挖掘模块时，Python提供了各种库，如SciPy、Keras、Pandas和NumPy，可以让你轻松地完成数据科学项目。
R语言也成为数据挖掘领域工作者经常使用的编程工具。它可以生成复杂的语法，容易理解也比较实用。R语言还提供了丰富的工具集，可以让人们进行复杂的数据挖掘分析，使得更多有趣的发现变得可能。
如果您更偏爱一种语言，或者更熟练一种语言，您可以尝试使用其他编程语言，如Java、C++或Scala等。但Python和R已被广泛应用于数据挖掘，所以如果是初学者，最好从这两门语言出发。
总之，Python和R都是强大而有效的数据挖掘语言，各有优缺点。您可以根据项目和个人偏好选择。
