河北地区可用的数据挖掘软件包括但不限于以下几种：

RapidMiner

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘软件，采用拖放式的界面，用户无需编程即可进行复杂的数据分析。它支持多种数据源，包括数据库、文件系统和云存储，并提供了丰富的预处理、建模和评估工具。

KNIME

KNIME是另一款开源的、模块化的数据分析平台，用户可以通过拖放节点来构建数据处理和分析流程。KNIME支持多种数据源，包括Excel、CSV、数据库和大数据平台，并提供了丰富的扩展插件，可以进行机器学习、文本分析、时间序列分析等多种任务。

Weka

Weka是一款专注于机器学习和数据挖掘的开源软件，由新西兰怀卡托大学开发。Weka提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于分类、回归、聚类、关联规则挖掘等任务。Weka的用户界面简洁直观，支持多种数据格式，包括ARFF、CSV和数据库。

Python

Python因其简单易学、功能强大而在数据挖掘领域广受欢迎。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow和Keras，这些库涵盖了数据处理、机器学习、深度学习等各个方面。Python的灵活性和可扩展性使其成为数据科学家和工程师的首选工具。

R语言

R语言是一个用于统计计算和图形的编程语言及自由软件环境。其最突出的特点是强大的统计分析和数据可视化能力。R语言在数据挖掘领域有着广泛的应用，尤其是在需要高级统计分析和可视化的场景中。

Hadoop

Hadoop是一个可以分布式处理大量数据的软件框架，以可靠、高效、可伸缩的方式处理数据。Hadoop并行工作，通过并行处理加快处理速度，可以处理PB级数据。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用。

Storm

Storm是一个自由开源软件，一个分布式、容错的实时计算系统，可以大大增强无限数据流的处理效果。它还可以用来执行与大数据相关的各种任务，包括分布式RPC、连续处理、在线机器学习和实时分析等。

Smartbi

Smartbi采用类Excel数据透视表的设计，大大简化了数据处理。它的多维分析不再需要建立模型，而是可以组合维度、总结计算、切片、钻孔和洞察数据。Smartbi还提供了表格查询、图形分析、跳转分析、预警、各种时间计算等功能。

这些软件工具各有特点，用户可以根据具体需求选择合适的工具进行数据挖掘和分析。建议根据项目需求、团队技术栈和预算等因素进行综合评估和选择。