大家好，今天的内容将围绕免费数据分析软件工具展开，同时也会对数据分析工具进行详细讲解，希望本文能为您提供实用的信息！

本文目录

1. 常用的大数据分析软件有哪些
2. 数据分析工具软件有哪些
3. 2021年数据分析师必用的工具有哪些

在信息化时代，数据分析已经成为各行各业必备的技能。而对于广大数据新手来说，如何选择一款适合自己的免费数据分析软件工具，无疑成为了亟待解决的问题。今天，就让我为大家盘点一下市面上一些热门的免费数据分析软件工具，让你的数据分析之路不再孤单。

一、Excel：数据分析入门神器

说到数据分析，不得不提的就是Excel。作为一款家喻户晓的办公软件，Excel在数据处理、图表制作等方面有着出色的表现。对于初学者来说，Excel是一个不错的选择。

特点：

* 功能丰富：支持各种数据格式、函数、图表等，满足基本数据分析需求。

* 易于上手：操作简单，界面友好，适合初学者。

* 免费使用：无需付费，即可使用所有功能。

局限性：

* 数据处理能力有限：对于大数据量、复杂数据结构，Excel可能无法满足需求。

* 图表功能单一：相较于专业数据分析软件，Excel的图表功能较为单一。

二、WPS表格：国产办公软件的佼佼者

WPS表格是国产办公软件WPS的重要组成部分，与Excel类似，WPS表格同样具有强大的数据处理和图表制作功能。

特点：

* 功能与Excel相似：支持各种数据格式、函数、图表等，满足基本数据分析需求。

* 界面与Excel相似：操作方式与Excel类似，易于上手。

* 免费使用：无需付费，即可使用所有功能。

局限性：

* 部分功能不如Excel强大：例如，WPS表格在数据透视表、条件格式等方面表现不如Excel。

* 兼容性有限：与某些Excel插件或模板可能存在兼容性问题。

三、Python数据分析库

Python是一种广泛应用于数据分析的编程语言，拥有众多优秀的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等。

特点：

* 功能强大：支持数据清洗、数据预处理、数据可视化等功能。

* 开源免费：无需付费，即可使用所有功能。

* 学习资源丰富：网络上有大量关于Python数据分析的教程和案例。

局限性：

* 学习门槛较高：需要一定的编程基础。

* 数据处理速度较慢：对于大数据量，Python可能无法满足需求。

四、R语言数据分析

R语言是一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言，拥有丰富的统计分析包。

特点：

* 功能全面：支持各种统计方法、图形表示等。

* 开源免费：无需付费，即可使用所有功能。

* 社区活跃：拥有庞大的用户群体和丰富的学习资源。

局限性：

* 学习门槛较高：需要一定的编程基础和统计学知识。

* 运行速度较慢：对于大数据量，R语言可能无法满足需求。

五、Tableau Public：免费的数据可视化工具

Tableau Public是一款免费的数据可视化工具，可以帮助用户将数据转换为直观的图表和地图。

特点：

* 操作简单：无需编程基础，即可制作出精美的图表。

* 功能丰富：支持多种数据源、图表类型、交互功能等。

* 免费使用：无需付费，即可使用所有功能。

局限性：

* 无法进行数据分析：Tableau Public主要用于数据可视化，无法进行复杂的数据分析。

* 数据存储限制：Tableau Public无法存储数据，需要将数据导出到其他平台进行存储。

六、Power BI Desktop：微软的免费数据分析工具

Power BI Desktop是微软推出的一款免费数据分析工具，可以帮助用户将数据转换为洞察。

特点：

* 功能强大：支持数免费数据分析软件工具据连接、数据建模、数据可视化等功能。

* 易于上手：操作简单，界面友好。

* 与微软生态体系无缝对接：可以与其他微软产品（如Excel、Azure等）进行无缝对接。

局限性：

* 需要一定的Excel基础：对于不熟悉Excel的用户，可能需要一定的学习成本。

* 免费版功能有限：Power BI Desktop免费版无法使用所有功能，如数据集共享、工作区等。

总结

以上就是我们为大家盘点的一些热门的免费数据分析软件工具。市面上还有许多其他优秀的免费数据分析工具，如SPSS、EViews等。在选择合适的工具时，我们需要根据自己的需求、学习成本等因素进行综合考虑。

以下是一个简单的表格，对比了以上几种免费数据分析软件工具的特点：

希望这篇文章能帮助大家找到适合自己的免费免费数据分析软件工具数据分析软件工具，开启数据分析之旅！

常用的大数据分析软件有哪些

工具介绍

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

扩展资料

大数据分析的六个基本方面

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性免费数据分析软件工具分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据免费数据分析软件工具真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

数据分析工具软件有哪些

其实工具是非常具有个人喜好倾向的，每个数据分析师都有自己最习惯的工具，那么被提及频率最高且使用最多的不过是这几种：Excel、SQL、Python、R、Smartbi、Tableau、SPSS、SAS等。

Excel

Excel是最入门也是最基础同时也是最主要的数据分析工具，优点也是数不胜数，而且是人人装机必备，所以协同起来非常方便。

SQL

SQL是数据分析这个职业人手必会的工具之一，入门相对来说比较简单，业内人笑称这是增删改查的小能手，总之如果想做数据分析师，那么这个工具是必备技能。

Smartbi

Smartbi是专业的BI工具，非常稳定且操作简单，功能也非常全面。

Tableau

Tableau和Excel部分功能有一些相似之处，但Tableau的界面优化更加完美，做出来的图比excel要美观很多。

SPSS

SPSS操作比较简单，只要你对界面和功能基本会用，那么准备好数据输入进行分析，软件会就自动给你算出分析结果。但是要想能读懂分析结果，需要自己有扎实的基础。

SAS

SAS统计分析系统功能较 SPSS而言更强大一些，它的语句针对性也比较强。SAS数据分析功能主要包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

Python

Python相比 Excel、SQL而言，综合功能最为强大，也更加便捷高效。但也不是所有的都能用到Python。

R

R在统计方面较为突出。R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。

但是数据分析师不是单单只学会运用工具就可以的，最重要的还是数据分析思维和业务思维，以及强大的逻辑思维能力。

2021年数据分析师必用的工具有哪些

1. IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics是一个基于 AI的基于云的商业智能平台，在分析周期中使用AI建议。这些工具可帮助组织创建直观的报告和仪表板，这些报表和仪表板可在多个行业(例如零售，医疗保健和电子商务)中使用。

你可以轻松地可视化，分析和发现隐藏的免费数据分析软件工具模式，因为此工具可以在可视化报告中解释和显示数据。此外，初次使用的用户不需要任何专业知识即可进行操作。

搜索机制： Cognos Analytics提供的搜索机制功能使用户可以访问，发现软件中最近使用的内容。

单个数据模块：该工具充当单个数据模块，因为多个数据源被合并到一个模块中，并且它不能代替IT部门。

AI助手：它使用户能够以简单的语言进行交流，并且AI助手将为你提供最合适的可视化效果。

2.旁观者

Looker是基于浏览器的BI(业务工具)，可与任何SQL数据库集成。建议为初创企业，中型企业和企业级企业使用。它易于使用，提供方便的可视化效果，并具有强大的协作功能，例如可以通过电子邮件或USL共享或与其他应用程序集成的数据和报告。

3. SAP商业智能

SAP是SAP的BI工具，可为组织提供实时分析以帮助他们做出决定。信息研究人员，预测分析师，评估投资者，技术专家和信息工程师认为此工具非常理想，因为它是理想，更智能，更快捷的工具。

它提供了各种高级分析解决方案，包括机器学习，计划，分析和实时BI预测分析。它通过可视化，报告，分析应用程序，移动分析和办公室集成提供数据可视化。它在单个集成平台中提供了大量功能。

关于2021年数据分析师必用的工具有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

本文对免费数据分析软件工具和数据分析工具的解析已经完成，希望对您有所帮助！