数据分析工具并不完全相同，选择正确的工具可能具有挑战性。 在此博客中，我们探讨了市场上用于数据分析的顶级工具及其主要功能、优缺点，以帮助您决定哪种工具适合您的组织。
到 2027 年，大数据分析行业的估值将达到 的美元103亿元，解释了为什么全世界的企业都强调数据分析。 由于可用的技术众多，从事数据分析工作可能具有挑战性。
2025 年，最好的数据分析工具功能将可供企业使用，但首先，让我们定义一个数据分析工具。
什么是数据分析工具？
数据分析涉及逻辑组织数据、解释数据、呈现数据并得出结论。 数据分析通过提供有价值的见解来帮助做出合理的决策。 统计数据分析的一个基本目标是识别模式。 模式可以帮助零售商通过分析非结构化和半结构化数据来改善客户体验，从而做出更有效的决策。
分析 大量数据 可以给企业带来优势。 数据分析工具是一种软件程序，数据分析师使用它来开发和执行分析活动，从而做出更好的业务决策并降低成本，同时增加利润。 随着 大数据的演变 分析工具、机器学习和人工智能的使用越来越多。 这些工具和商业智能允许您对非结构化和结构化数据执行预测分析。
如何使用数据分析工具？
通用数据分析工具可帮助企业发现客户数据中的趋势和模式，从而根据这些信息做出更好的业务决策。 无论是寻找初级还是更高级的数据分析工具，您都可以使用许多在线工具来在线分析您的数据。
数据分析工具：大数据分析如何使企业受益？
大数据超越流行语。 企业必须制定可靠的策略来处理大量数据，以充分利用大数据。 非结构化数据管理对他们行业中 95% 的公司来说都是一项挑战。 公司资产可能是他们拥有的最重要的资产。
分析大数据的重要性怎么强调都不为过。 数据分析工具 帮助企业利用大数据来获得竞争优势。 在这种情况下，分析大数据的工具是有用的。 通过使用这些工具，组织可以检测模式、识别趋势并收集可用于做出更好业务决策的有洞察力的数据。
大数据分析可以通过多种方式使企业受益；
- 快速准确地分析多种格式的海量数据.
- 工业部门如 可持续供应链、后勤和战术决策可能会受益于更快、更准确的决策.
- 如果我们知道用户想要什么、喜欢什么和感受什么，产品开发会更有效.
- 影响业务决策 从大型数据集中提取见解.
- 为不可预见的挑战和情况做好准备.
- 通过及时交付商品和服务来满足并超越客户的期望.
- 创建创新产品、服务和商业计划.
17 年 2025 大企业数据分析工具
下面列出了排名前 17 位的数据分析工具，这些工具是根据功能、优势和受欢迎程度列出的。
1。 蟒蛇
超过 10.1 万用户和超过 28% 的受欢迎程度使 Python 编程语言最流行的数据分析工具功能之一。 Python 提供的各种库和应用程序使其成为任何数据分析师的必备工具。 Python 庞大的社区使得找到适合各种数据分析任务的几乎无限数量的库成为可能。 这些工具包括专门从事数据操作的 Pandas 和 PsychoPy。
Python 程序可以通过数据挖掘、数据处理、建模和可视化来执行数据分析。NumPy 操作有助于数据处理和计算。Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库在数据可视化方面非常流行。此外，这些库使其成为数据可视化的宝贵资产。考虑参加 Python 课程 数据可视化可以有效地利用这些工具并提高你的技能。 Python 的可扩展性 使其成为数据分析的顶级工具之一； 但是，与其他编程语言相比，它很慢并且需要大量内存。
2。 画面
画面 是无需编程知识即可构建交互式仪表板和可视化的出色工具。 数据可视化和分析是花旗银行、德勤、Skype 和奥迪等跨国公司的关键能力。 超过 500 万成员为 Tableau 社区做出贡献，该社区在全球拥有 XNUMX 多个小组和活跃的社区论坛。
使用 Tableau 进行数据分析意味着您可以更多地关注数据分析而不是数据挖掘，这使其成为数据科学家和分析师的合适工具。此商业智能工具可以更好地处理大量数值数据。简单的拖放式用户界面使其非常易于使用。数据分析师还可以 轻松修改计算 并通过拖放界面分析各种场景。
3. 微软 Power BI
超过 13,000 名在线社区成员使用 Microsoft Power BI 分析和可视化数据。 Power BI 的受欢迎程度来自于它能够不断为其用户带来新的和令人兴奋的功能。 最近添加的内容包括新的格式窗格、Canvas Zoom、Field 参数等。Power BI 用户可以快速构建交互式可视化报告和仪表板。 该应用程序的一个关键卖点是它与云资源的集成，包括 Google Analytics 和 Facebook.
使用 Power BI 的单一访问点分析、共享和监控您的业务分析数据。 Power BI 允许企业访问其数据资产，因为它结合了来自各种来源的数据。 此外，他们可以显示基于本地和云数据的实时仪表板和报告。
4。 Microsoft Excel
数据分析平台，例如 微软的Excel 接下来，数据透视表是最有用的分析工具。 30 多年后，使用 Excel 电子表格仍然必不可少。 最初的概念与今天的相似； 它看起来更好，并且具有许多附加功能。 电子表格可以分析收入模式、业务运营、营销趋势等。
在 Excel 上的数据分析工具方面，Excel 提供数据清理和探索功能，以及高级分析功能，如 Power Query、Auto Filter、Power Pivot 和 Power Maps。 数据点以 Excel 最基本的格式存储在单元格中。 为了更好的可见性和管理，数字数据被输入到电子表格中。
5.Qlikview
QlikView的 受到全球 50,000 多家客户的信赖，包括 CISCO、NHS、KitchenAid 和 SAMSUNG。 CISCO、NHS、KitchenAid 和三星是使用 QlikView 进行自助商业智能、数据可视化和高级分析的顶级品牌。 像 QlikView 这样的数据分析软件可以应用于任何寻求简单的、部门的或企业范围的仪表板和临时 BI 分析功能的组织。 数据分析软件可以帮助数据分析师使用脚本和数据可视化工具将来自多个来源的数据转化为有价值的见解。
除了安排重新加载、分发、计算和处理数据之外，Qlikview 平台还包括处理多项任务的各种组件。 大数据量需要 QlikView Publisher 和 QlikView Server 这两个关键要素。 通过安排脚本重新加载和分发作业，QlikView Publisher 确保用户始终收到更新的数据。 此外，QlikView 服务器可以监控应用程序的计算和处理活动。
6。 [R
超过 700 个 Github 存储库和全球 XNUMX 万用户使 R 用于探索性数据分析、统计计算和数据可视化的强大工具。 自 1995 年以来一直使用统计分析和数据科学。
它支持 Windows 和 macOS，并保持开源政策。 可以使用 R 编程语言执行各种统计分析，包括回归、联合分析、聚类分析等。
7。 SAS
SAS 仍然是业界领先的数据分析工具之一，在全球拥有超过 80,000 名用户，包括 Google、Twitter、Netflix 等。SAS 软件是当今最全面、最强大的软件，可用于数据分析和开发与预测分析、数据相关的应用程序管理、统计分析、数据挖掘和预测建模。
这个统计软件套件允许您访问来自各种来源的数据，例如 SAS 表和 Excel 工作表，并组织和操作它们以获得有价值的见解。
检查了这一点： 构建数据管道架构的完美指南
8. Jupyter笔记本
如果您可以在同一个 UI 中编辑代码并以相同的方式执行它，您可以在进行更改时立即实时看到更改结果。 Jupyter笔记本 正是这样做的！ 代码、评论、多媒体和可视化可以结合到一个带有 Jupyter Notebook 的交互式笔记本中。
Jupyter Notebook 支持 40 多种语言，包括 Python 和 R，并且它集成了广泛的数据工具，例如 Apache Spark。
9. 克尼姆
基于云的开源 Konstanz Information Miner （克尼姆） 是一个数据集成平台。 KNIME 允许任何人可视化和重用数据科学工作流程和组件。 KNIME 最初是为制药行业开发的，由于能够集成来自多个来源的数据，因此在其他领域也很受欢迎。
KNIME 结合了来自各种来源的数据输入和见解，同时可视化编程和集成工具。 使用 KNIME 分析平台，即使是非程序员也可以创建可视化流程，即使他们几乎没有数据分析经验。
10.SQL
结构化查询语言或 SQL 于 1974 年发明。SQL 语言对于数据科学家和分析师来说是必不可少的。 因为语言简单，所以可以轻松地从数据库中检索数据。 可以检索、修改数据，并且可以使用 SQL 处理空值。
虽然 SQL 因快速创建数据库和与数据库交互而广受欢迎，但由于其简单性，它也可用于数据分析。 考虑到它与数据集的交互方式，它类似于 Excel，甚至类似于 Python 库 Pandas。
11.天赋
根据 Forrester Wave：Enterprise Data Fabric，2 年第 2022 季度， 拓蓝 是企业数据结构提供商中的“领导者”。 借助这个基于 Java 的 ETL 工具，数据科学家可以快速处理数百万条数据记录，为任何数据项目提供完整的解决方案。
借助 Talend 基于云的数据管理和分析解决方案，将数据移入仓库并获得洞察力变得更加容易。 Talend 的产品和功能可通过单一界面访问，让您可以控制所有数据。
12.Klipfolio
这款 KLIPFOLIO 基于云的分析工具拥有超过 50,000 个客户，包括 Deloitte、KPMG 和 Visa。 可以从一个位置跟踪各种指标。
通过将您的实时绩效与之前的数据进行比较，Klipfolio 可以帮助您更好地了解您公司的绩效。 Klipfolio 应用程序集成了来自云应用程序、SQL 数据库、计算机文件和云文件共享服务的数据。
13. Sisense（以前称为“潜望镜数据”）
SQL、Python 和 R 允许技术分析师转换数据，而技术含量较低的用户可以共享仪表板。 数据仓库和数据库可以与 Sisense，以前是 Periscope Data，现在归 Sisense 所有。 Periscope Data 还提供 HIPAA-HITECH 和其他安全认证。
14. IBM 科格诺斯
通过 IBM Cognos, 隐藏在数据中的见解用简单的英语揭示和解释。 此外，Cognos 具有用于清理和聚合数据源的自动化数据准备工具，允许快速集成和试验。
15. 旁观者
旁观者 通过基于云的平台提供商业智能和数据分析。 数据模型是通过扫描数据模式和推断关系自动生成的。 内置代码编辑器允许数据工程师修改模型。
16.RapidMiner
该技术在用户运行预测分析和统计模型之前集成、清理和转换数据。 这些任务中的大多数都可以使用简单的图形界面来执行。 该公司的市场还提供第三方插件以及 R 和 Python 脚本，用于 RapidMiner. 不过，分析师可以自己使用该产品，准备数据和运行模型。
17. 阿帕奇火花
Apache Spark 推动数据工程、数据科学和机器学习走向未来。 由多语言引擎提供支持，可以扩展单节点机器或任何规模的集群。
使用适合的语言在实时和批处理中利用数据的力量——从 Python、SQL、Scala、Java 或 R 中进行选择。Spark SQL 实时优化其性能，动态调整执行计划以自动最大化效率通过减少策略和连接算法调整参数。
如何选择数据分析工具？
使用不同的工具，您可以在准备好数据后对其进行分析。 找到一个的最佳方法是什么？ 选择分析工具时，请考虑您组织的业务需求。 它是否适合经验丰富的数据分析师、数据科学家或需要直观界面的非技术用户？
一些平台允许使用 SQL 进行交互式代码开发，而一些平台则专注于为技术水平较低的用户提供点击式分析。 该工具还应支持与您的企业相关的可视化。
应考虑建模能力。 数据建模可以由某些人或他们自己执行。 如果您使用的不是 SQL 或 DBT，则必须在分析之前使用 SQL 或 DBT 对数据建模。 成本和许可也很重要。 有些是免费的，有些是收费的。 有许多强大的免费解决方案可用。 用户不应忽视可用的最昂贵的工具。
总结
不断增长的全球人口和技术进步正在推动数据量的增加。 因此，企业需要大数据分析工具来有效地利用这些数据。 许多顶级行业都在使用这些工具，包括旅游、酒店、零售和医疗保健。
任何寻求数据分析工作的人都应该利用这个机会获得真实世界的经验并展示他们的技能和专业知识。 亲身体验特定的行业级大数据分析项目，以更深入地了解这些工具。 爬虫库 提供范围广泛的令人兴奋的大数据项目。 这是利用这些项目启动您的数据分析事业的绝好机会，赶快行动吧！
