数据挖掘现在用的比较多的是python。
成都创新互联拥有网站维护技术和项目管理团队，建立的售前、实施和售后服务体系，为客户提供定制化的成都做网站、网站制作、网站维护、四川移动机房托管解决方案。为客户网站安全和日常运维提供整体管家式外包优质服务。我们的网站维护服务覆盖集团企业、上市公司、外企网站、电子商务商城网站建设、政府网站等各类型客户群体，为全球上1000+企业提供全方位网站维护、服务器维护解决方案。
数据分析这块现在用的比较多的是scala。
php不适合做大数据分析
大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。
私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。
总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？
答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。
没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。
两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。
