什么是数据分析工具？

数据分析工具是简化和加速分析大量数据过程的软件解决方案、应用程序和平台。它们支持商业智能 (BI)、分析、 数据可视化并为企业提供报告，以便他们及时做出重要决策。

数据分析的概念与数据本身一样古老。如今，它已深深融入到业务和决策的各个方面，推动着各行各业的洞察和战略。大数据和快速分析大量数据的需求导致了各种具有一系列功能的工具和平台的开发。然而，随着市场上各种不同类型的数据分析工具的大量出现，原本简单的任务也变成了一项复杂的任务。

本文旨在简化寻找满足您组织特定需求的数据分析平台的过程。除了提供当今市场上一些最佳数据分析工具的列表外，它还提到了您在做出购买决定之前应考虑的重要因素。在本文中，“数据分析工具”和“数据分析工具”这两个术语将互换使用，以避免混淆。

2024 年值得考虑的最佳数据分析工具

以下是我们列出的用于数据分析、可视化、报告和 BI 的最佳工具的优缺点，以便您做出明智的决定：

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI 是当今市场上最好的商业智能平台之一。它由 Microsoft 提供，具有可视化用户界面 (UI)，可以更轻松地可视化数据并在整个组织内共享见解。BI 和数据分析师使用 Power BI 连接数据源，将原始数据转换为有意义的见解，并构建交互式报告和仪表板。作为 Microsoft 自己的产品，Power BI 可与其他 Microsoft 工具和更广泛的 Azure 生态系统实现最无缝的集成。

优点

• 与其他 Microsoft 应用程序和服务的强大集成
• 支持自动机器学习 (AutoML) 和预测模型等高级分析技术
• 微软提供了具有基本功能的免费版本，并提供可扩展的定价选项以满足组织需求。

缺点

• 热门评论网站上的用户，例如 Gartner公司，报告称仪表板很容易变得混乱。
• 虽然它提供了图形用户界面， 数据建模 对于非技术用户来说仍然很复杂。
• 提供有限的 Mac OS 体验。

适合： 为各种规模的企业创建数据可视化和报告，用户范围从技术初学者到分析师。

 

画面

画面 （2019 年被 Salesforce 收购）是另一个顶级商业智能和可视化平台。它使用人工智能 (AI) 支持的功能来实现民主化 数据分析 并加速洞察发现。借助 Tableau，用户可以快速连接到不同的数据源、清理和准备数据、创建交互式可视化并构建全面的仪表板。它擅长探索数据、发现趋势和发现隐藏的模式。

优点

• 即使对于新用户来说，这也是最容易使用的分析工具之一。
• Tableau 可以与 R 和其他工具集成，以利用高级分析功能。
• 临时分析功能使用户能够询问有关其数据的问题并快速获得答案。

缺点

• 最昂贵的分析工具之一，特别是对于拥有众多用户的组织而言。
• 评论网站上的用户报告称，处理大型数据集时性能很低。
• 数据建模功能不如 Power BI 提供的功能那么强大。

适合： 高级数据可视化和探索，非常适合拥有具有一定数据分析工具经验的数据团队的中型到大型企业。

 

Qlik 感觉

Qlik 感觉 是一个由 AI 和 ML 驱动的 BI 和分析平台，使用户能够使用其基于拖放的界面创建数据可视化、报告和仪表板。Qlik 的关联引擎允许用户自由地在数据中建立关系，而不是依赖于预定义的查询。

优点

• 提供无缝协作，因为用户可以快速共享报告和仪表板。
• 通过其关联数据模型，促进探索性数据分析并快速发现见解。
• 使用 AutoML 自动化创建机器学习 (ML) 模型的过程的能力。

缺点

• 对于非技术用户来说，初始学习曲线是一个挑战。
• 最昂贵的数据分析工具之一。
• UI 定制与其他工具不一样。

适合： 用户友好 数据探索 和自助服务分析，非常适合各种规模的企业，注重直观 数据发现.

 

SAS维亚

SAS维亚 是一款由人工智能驱动的内存分析引擎，可为企业提供数据可视化、报告和分析。用户可以通过 数据质量工具 和 数据沿袭 平台内置的跟踪。

优点

• 自动模型选择使发现隐藏的见解和做出预测变得更加容易。
• 提供细粒度的访问控制以维护 数据的完整性 和监管合规性。
• 用户可以轻松地集成 R 和 Python。

缺点

• SAS Viya 是最昂贵的数据分析工具之一。
• 用户发现 SAS 文档缺乏，这使故障排除变得复杂。
• 从 SAS 9.4 迁移到 SAS Viya 并不简单，并且有一个学习曲线。

适合： 先进的分析和数据科学，满足高度重视统计和数据科学家团队的大型企业的需求。

 

Sisense

Sisense 是一款 BI 和数据分析解决方案，可满足技术和业务用户的需求。与其他工具一样，它允许用户连接到不同的数据源（本地和云端），组合数据，并构建仪表板和报告以传达发现。Sisense 集成了 AI 功能，可自动生成洞察和进行预测分析。

优点

• 它可以集成到应用程序和软件中，以便在现有工作流程中进行数据探索。
• Sisense Mobile BI 让用户可以从任何地方访问并与仪表板和报告进行交互。
• Sisense 独特的数据结构 Elasticube 可以优化数据处理和分析，即使对于大型数据集也是如此。

缺点

• 定制（例如，对于常见图表）需要业务用户不熟练的编码。
• 许多有用的功能需要单独购买，因为它们不是内置的。
• 它的功能集并不像一些老牌播放器那么广泛。

适合： 各种规模的企业都希望通过分析来增强其团队的能力，无论他们的技术专长如何。

SAP BI 套件

SAP 提供多种分析和 BI 解决方案。SAP 的 BusinessObjects BI 套件 用于本地数据报告、可视化和共享。 SAP 分析云 通过增强分析和与其他基于云的 SAP 解决方案集成等功能，它更进了一步。希望完全迁移到云并利用更现代的分析平台的企业应该考虑 SAP Analytics Cloud。

优点

• 能够通过单一平台访问云和本地数据。
• 与其他 SAP 工具（产品和服务）紧密集成。
• 定制的仪表板可满足特定用户的需求，为不同部门提供有针对性的见解。

缺点

• 与其他分析工具相比，实施 SAP 具有挑战性。
• 为了在洞察摘要中获得所需的深度，用户必须提交非常 精 信息。
• 功能的广泛性导致学习曲线陡峭。

适合： 拥有复杂数据环境和技术和非技术用户混合的大型企业。

旁观者

旁观者 是 Google 的企业级 BI 和分析平台，可让用户实时发掘和分享见解。用户可以利用 Looker 创建交互式仪表板和报告，并深入了解其业务的各个方面。这意味着他们可以连接到不同的数据源、构建数据模型并执行临时分析以回答特定问题。

优点

• Looker 中的 Gemini 加快了分析工作流程。
• 能够创建自定义数据产品并将数据货币化。
• 最用户友好的分析和 BI 平台之一。

缺点

• 与其他分析工具相比，Looker 的成本更高。
• 评论渠道上的用户报告在特定情况下存在性能问题。
• 通过 LookML 进行数据建模并不是最直观或最用户友好的。

适合： 将分析直接嵌入到应用程序中，供大中型企业的开发人员和数据分析师使用。

 

R

与具有直观拖放用户界面的商业数据分析工具不同， R 是一种免费的开源编程语言，统计人员、数据科学家和研究人员可使用它进行复杂的统计分析、数据可视化和开发统计模型。它提供了大量的软件包库来执行机器学习和时间序列分析等专门任务。

优点

• 用户可以编写自己的函数并以复杂的方式操作数据。
• R 的活跃社区意味着可以随时获得支持。
• 能够执行非常广泛的分析和建模任务。

缺点

• R 的学习曲线非常陡峭，适合那些擅长编码的人。
• 与其他编译语言（例如 Python）相比，它在处理大型数据集时速度要慢得多。
• 提供对 BI 的非常有限的内置支持并且需要与其他工具集成。

适合： 数据科学家和统计学家的统计计算和高级分析。

 

Python

Python 是另一种广泛用于数据分析、机器学习和科学计算的编程语言。它的库（如 NumPy 和 Pandas）提供了高效的工具来 数据处理, 清洗 cleaning和探索。它的相对易用性、数据科学库和可视化功能使其成为经验丰富的数据科学家的顶级数据分析工具。

优点

• Python 与流行的 BI 工具很好地集成。
• 用户可以轻松地自动执行重复任务。
• 它的机器学习（ML）功能使其成为数据科学家的绝佳选择。

缺点

• 掌握高级数据分析和可视化技术需要时间和精力。
• 对于处理非常大的数据集来说，Python 并不是最好的选择。
• 使用 Python 的定制解决方案需要持续的维护和支持。

适合： 各种规模企业的数据科学家和程序员进行的数据分析、数据科学和机器学习。

 

微软的Excel

Excel 是一款以数据组织、分析和可视化功能而闻名的电子表格软件。用户可以执行基本计算以及复杂分析。

优点

• Excel 提供了丰富的统计、数学、财务和文本函数库。
• 与其他 Microsoft 应用程序强大集成。
• 数据透视表允许用户汇总和分析大型数据集。

缺点

• Excel 很难处理非常大的数据集。
• 它缺乏先进的统计建模能力。
• 它提供有限的 数据转换 功能。

适合： 基本数据分析和报告，适合所有规模的企业和具有不同技术技能的用户。

KNIME分析平台

KNIME是 Konstanz Information Miner 的缩写，是一个流行的开源数据分析平台，旨在简化数据密集型流程。它为数据科学家、分析师、研究人员以及任何参与数据驱动决策的人提供了一个可视化的用户界面，用于探索、清理、分析和可视化数据。

优点

• KNIME 可免费用于商业用途。
• 其庞大而活跃的社区是可靠的支持来源。
• 用户可以根据自己的业务需求构建自定义工作流程。

缺点

• 掌握 KNIME 的 UI 需要大量的培训。
• 与 Tableau 和 Power BI 等工具相比，KNIME 的报告和可视化选项有限。
• 处理非结构化数据 很复杂。

适合： 数据分析和 流程自动化，针对具有中等技术专长的用户。

 

RapidMiner

我们的数据分析工具列表中的下一个是 RapidMiner，一个旨在简化 数据挖掘 流程。数据科学家、分析师和业务用户使用 RapidMiner 进行 数据准备、探索、建模、评估和部署。

优点

• 它提供自动模型构建和优化功能。
• 该工具可轻松与大数据源集成。
• RapidMiner 提供内置功能来调整变量以获得更高的准确性。

缺点

• 与其他分析工具相比，RapidMiner 价格昂贵。
• 学习曲线更为陡峭，尤其是高级功能。
• 管理数据科学工作流程需要熟练的专业人员。

适合： 各种规模企业的数据科学家和分析师 数据争吵、挖掘、建模、探索和预测分析。

 

橘色

橘色 是另一个开源机器学习和数据挖掘工具，主要针对数据科学家、研究人员和学生，专注于数据分析和可视化。该分析工具使用可视化编程来简化数据挖掘。

优点

• 用户发现它的安装和使用都很简单。
• Orange 可以轻松与 Python 集成。
• 它提供了各种用于数据探索和可视化的图表。

缺点

• 根据用户评论，该文档缺乏深度。
• 对 Python 外部库的依赖程度很高。
• 客户支持并不是 Orange 的强项。

适合： 数据可视化和机器学习，非常适合各个经验水平的数据分析师和研究人员。

 

Domo数据体验平台

DOMO 是一款基于云的数据分析工具，可让组织中的每个人都可以访问数据。与其他数据分析工具一样，Domo 具有可视化用户界面，使用户无需大量技术技能即可创建可视化效果、报告和仪表板。

优点

• 用户可以独立探索数据，而无需依赖 IT。
• Domo 处理大型数据集并提供实时见解。
• 它提供了一个交互式移动数据分析应用程序。

缺点

• 作为一种基于云的分析工具，Domo 很容易变得昂贵。
• 考虑到高级功能的复杂性，这些指南并不那么有效。
• 对于依赖内部部署基础设施的组织来说，Domo 可能不是最佳选择。

适合： 统一 数据管理、商业智能和协作，针对中型到大型企业。

 

IBM Cognos 分析

IBM Cognos 分析 是一个 商业智能 (BI) 和分析 该平台迎合了广泛的用户群体，例如高管、业务分析师和数据科学家。

优点

• 提供基于自然语言处理 (NLP) 通过对话查询探索数据的能力。
• 构建和定制仪表板非常简单。
• 使用人工智能自动提供更深入的见解。

缺点

• 功能的广泛性导致学习曲线陡峭。
• 移动分析应用程序的用户界面不够完善。
• 审核渠道上的用户报告了处理非常大的数据集时的性能问题。

适合： 企业级人工智能分析和自助服务报告，非常适合拥有技术和非技术用户的大型企业。

是什么让数据分析工具如此出色？

用于数据分析的软件包具有不同的功能集和能力。有些软件包提供完整的端到端分析解决方案，包括 数据集成、清理、分析和可视化，其他则更侧重于特定方面，例如高级统计建模或实时数据处理。

根据经验，当今优秀的数据分析工具将数据提取、准备、探索、分析、可视化和协作结合到一个易于使用的软件包中。

此外，该工具还应：

• 易于操作，即使对于那些没有丰富技术知识的人来说也是如此
• 足够灵活，使用户能够根据自己的特定需求和偏好进行定制
• 提供多种可视化和报告选项
• 能够连接到各种数据源（数据库、电子表格、API 等）
• 提供处理和操作大型数据集的能力
• 具有处理缺失数据、异常值和不一致情况的内置功能
• 具有进行多种类型分析的功能

如何选择数据分析工具以实现轻松的 BI 和分析？

每个企业都希望为其数据和业务分析师团队配备最好的数据分析工具，以便做出基于 可靠的数据。然而，由于没有两家企业拥有完全相同的数据需求，因此单一分析解决方案完全满足这两种需求的可能性同样不大。因此，组织必须评估其数据需求，并选择最能满足这些需求的工具。

确定您的组织处理的数据类型

不同的工具擅长处理不同类型的数据格式。例如，一些工具擅长处理大量非结构化文本数据以进行情绪分析，而另一些工具则专门处理关系数据库以进行特定数据分析。因此，作为第一步，请考虑您的组织需要分析的数据类型及其来源。它是来自数据库和电子表格的结构化数据、日志和 JSON 文件等半结构化数据，还是文本文档和社交媒体提要等非结构化数据？

评估是否需要专用的数据集成工具

这让我们意识到，一个专为分析和报告而设计的工具无法处理数据的所有细微差别，几乎总是需要一个数据集成平台作为桥梁。这些工具专门用于 提取数据 将其从各种来源转化成统一的格式，并加载到 数据仓库 或分析环境，同时确保 数据质量 和可访问性，这对于准确可靠的分析至关重要。

考虑最终用户的需求和专业知识

您还需要考虑最终用户的技术专长——非技术用户（业务分析师）还是技术更精湛的用户（数据分析师或数据科学家）会使用它？虽然有些平台提供的功能可以满足两组用户的需求，但其他工具只能满足其中一种需求。由可视化拖放式 UI 驱动的工具对业务用户有吸引力，而数据科学家通常需要更多控制，因此更喜欢提供混合编码（通常是 SQL）和点击功能的分析解决方案。

您还应考虑的其他因素包括：

• 该工具的定价结构。
• 客户支持的质量。
• 文档的深度。
• 潜在的供应商锁定。

您可以使用数据分析工具来满足哪些用例？

综合的数据分析平台应该能够提供各种各样的用例。

数据可视化

此时，企业需要将数据转化为视觉表现形式（图表、图形、地图），以了解模式和趋势。要将数据可视化，您需要具有多种图表类型、交互性、自定义选项以及与其他数据分析工具集成的工具。

商业智能（BI）

BI 将数据转化为可操作的见解，以支持战略决策。对于 BI，您需要能够简化数据建模、报告和可视化并提供协作功能的数据分析工具。

报告仪表板

报告涉及创建预定义、格式化的数据摘要以供定期使用。它需要具有报告模板、调度、分发和数据导出选项的工具。

高级数据分析

有时，企业需要应用复杂的统计和机器学习技术来提取隐藏的模式和见解。对于高级数据分析，您需要具有统计功能、机器学习算法、预测建模功能和数据挖掘功能的专用数据分析工具。

探索性数据分析 (EDA)

它涉及调查数据以发现模式和异常，而无需预先确定假设。EDA 可以使用提供以下功能的工具来完成： 资料分析 以及可视化功能、统计摘要和交互式探索功能。

数据挖掘

为了发现隐藏在大数据集中的模式，企业需要具有以下功能的数据分析工具： 数据预处理、关联规则挖掘、聚类、分类和预测能力。

数据工程

许多企业设计和构建数据基础设施来支持数据分析。为了简化流程，他们需要专门的工具来处理数据 提取、转换、加载 (ETL)、数据仓库、 数据湖 管理和云集成。

许多现代数据分析工具都提供了这些功能的组合，以提供全面的解决方案。例如，BI 工具通常包括数据可视化、报告和基本分析功能，而数据科学平台则专注于高级分析、机器学习和数据工程。

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