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8款常用数据分析工具/软件App推荐(免费/付费)- 大数据分析、统计分析、数据可视化等!

8款常用数据分析工具/软件App推荐(免费/付费)- 大数据分析、统计分析、数据可视化等!

    数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,不管你是业务人员还是专业的数据分析人员都离不开数据分析的工具,俗话说:工欲善其事,必先利其器。一款好的数据分析工具可以让你事半功倍,瞬间提高学习工作效率。现在市面上的数据分析工具多如牛毛,使用难度、场景、效率不一,可能会让人选择不过来。那么数据分析都会用到哪些工具?数据分析一般用什么软件?数据分析工具类软件有哪些?好用的有哪些?有哪些免费的数据分析工具?好用的数据分析软件有哪些?今天小编就详细整理出了8款常用数据分析工具/软件App推荐(免费/付费)- 大数据分析、统计分析、数据可视化等!其中,有一些分析工具功能非常强大,且都是开源的、免费的数据分析工具。有需要的朋友赶紧收藏吧!

封面图来自于microsoft.com,版权属于原作者

一、基础入门类(适合数据小白)

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和macOS操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

Excel算是最常用,使用范围最广的数据分析工具。常被归类到办公软件的类别中,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel适合于处理简单的数据分析问题。

非专业人士在不清楚数据分析软件工具有哪些的情况下,Excel是最基础的数据分析工具,同时也是最主要的数据分析工具。Excel有多种强大功能,包括数据录入和排序、计算和函数、绘制图表和图形、数据筛选和查询等,可以根据自己的需求分析数据。

Excel可以满足绝大部分数据分析工作的需求,同时也提供友好的操作界面,对于具备基本统计学理论的用户来说Excel是比较容易上手的,就是它的处理的数据量较小。应付日常生活中微量的数据Excel足够了,但如果要处理大数据就应付不过来了。新手想了解数据分析,可以先从Excel入手。

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图片来自于microsoft.com,版权属于原作者

【软件下载】

Android版iOS版

【收费情况】

电脑版的Excel是收费的,但微软也提供了一些免费使用Excel的方式。例如,在线版的Excel可以免费使用,虽然功能略有限制,但对于基础的数据处理和表格制作已经足够。此外,微软也提供了Office 365订阅服务,用户可以通过支付一定的年费或月费,获得Office全套软件(包括Excel)的使用权,并且能够享受到软件的持续更新和升级服务。Microsoft Excel可以免费试用一个月。

【主要功能】

  • 基本的统计分析,例如平均数、中位数、标准差等。

  • 执行基本的数据操作,如排序、筛选、汇总等。

  • 表格制作:简单的表格录入、制作、美化。

  • 透视表:实现数据透视的效果,可以说学会数据透视表,基本可以解决80%的工作。

  • 图表:用Excel作图操作简单。简单的日报/月报中以及自己分析时Excel的图表完全可以满足我们的需求。

  • 公式:通过公式可以进行数学计算。

  • 导入和导出各种格式的数据,包括CSV和TXT文件。

  • VBA:还可以用VBA编程实现更高级复杂的需求。

  • 插件:Excel还能承载很多有用的插件,比如PowerQuery、PowerMap、PowerView等,来辅助我们实现更为强大的数据分析功能。

优点缺点
  • 操作简单上手快。

  • 学习资源十分丰富。

  • 数据可以进行自动汇总。

  • 内置丰富计算公式。

  • 图表功能可简单数据可视化。

  • 强大的数据透视功能。

  • 帮助你在进一步学习其它工具之前(比如Python,R),理解很多操作的含义。

  • 处理数据量有限,不能处理大数据。

  • 内置统计分析种类太简单,实用价值不大。

  • 数据安全性低。

  • 难以进行协作。

  • 深入学习需要掌握VBA,难度有点高。

2. SQL Server

SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。通过编写SQL查询语句,可以对数据库中的数据进行复杂的查询、过滤和聚合操作,从而进行数据分析。它具有数据操作和数据定义功能,交互性强,能给用户带来很大方便。SQL适用于处理大规模的结构化数据,是数据分析师必备的技能之一。

企业中的数据往往是海量的,且都存放在数据库中。如果长期和数据库打交道,就需要学习SQL语句来实现从数据库中存取数据、清洗数据了。入门比较容易,概括起来就是增删改查。

QL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言;在数据的操纵语言中,理解SQL的执行顺序和语法顺序,熟练掌握SQL中的重要函数,理解SQL中各种join的异同。

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[[copyright:microsoft.com]]

SQL的主要功能概括起来就是增删查改,且操作难度不大,也是大部分数据分析岗位的必备技能。

【软件下载】

https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-downloads 

【收费情况】

收费,可免费试用

【主要功能】

  • 面向数据库执行查询

  • 从数据库取回数据

  • 在数据库中插入新的记录

  • 更新数据库中的数据

  • 从数据库删除记录

  • 创建新数据库

  • 在数据库中创建新表

  • 在数据库中创建存储过程

  • 在数据库中创建视图

  • 设置表、存储过程和视图的权限

优点缺点

  • 操作简单上手快。

  • 统一的语言。

  • 是所有关系型数据库的公共语言。

  • 适合分布式组织的可伸缩性。

  • 与许多其他服务器软件紧密关联的集成性。

  • 可以使用简单的关键字来管理和查询数据库,几乎不需要编码。

  • SQL数据库能够符合原子性Q、一致性、隔离性和持久性(ACID)。

  • 良好的性价比。

  • 只能windows上运行,没有丝毫开放性操作系统。

  • 没有获得任何安全证书。

  • 只适合小型企业,而且Windows平台可靠性、安全性和伸缩性非常有限。

  • 只适合小型企业,而且windows平台可靠性、安全性和伸缩性非常有限。

3. Python

Python是一种通用的编程语言,也是数据分析领域中广泛使用的工具之一。Python因为其简洁的语法、强大的生态、无所不能的应用几乎已经霸占了数据分析编程领域的半壁江山。现在很多企业都在使用Python编程语言,于是有很多数据分析岗位出现了需要会使用Python这样的招聘要求。

Python由于语法简单明了,从而受到非常多IT从业者的青睐,同时它也容易上手,非常适合程序员小白入门学习。Python还拥有丰富的数据分析库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,可以进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。Python的优势在于其灵活性和可扩展性,适用于各种规模和复杂度的数据分析任务。

Python具有广泛的第三方库和工具,使它成为一种强大的数据分析工具。例如,Pandas库提供了用于数据处理和清理的数据结构和函数,而Numpy库提供了用于数学计算的函数。此外,Python还具有许多可视化和机器学习库,如Matplotlib和Scikit-learn,Matplotlib支持绘制各种类型的图表和图形 。

相较于其他的数据分析代码语言,Python的数据分析功能更加全面和强大,使用Python可以大大提高数据分析的效率。丰富的Python标准库提供了源代码或机器代码,适用于各种主要系统平台。

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图片来自于python.org,版权属于原作者

【软件下载】

https://www.python.org/downloads/ 

【收费情况】

免费

【主要功能】

  • 服务器端 Web 开发

  • 通过 Python 脚本实现自动化

  • 数据科学和机器学习:

1)修复和删除不正确的数据,也称为数据清理 

2)提取和选择众多数据功能

3)数据标注指为数据添加有意义的名称

4)从数据中查找不同的统计数据

5)使用图表和图形(例如折线图、条形图、直方图和饼图)可视化数据

  • 软件开发

  • 软件测试自动化

此外,超过 13.7 万个 Python 库适用于众多应用程序,包括 Web 开发、数据科学和机器学习 (ML),比如:

  • Matplotlib:开发人员使用 Matplotlib 将数据绘制成高质量的二维和三维(2D 和 3D)图形。其通常用于科学应用程序。借助 Matplotlib,您可以以不同的图表(例如条形图和折线图)显示数据,进而可视化数据。您也可以一次绘制多个图表,图形可在所有平台之间迁移。

  • Pandas:提供优化的和灵活的数据结构,您可以使用这些结构操作时间序列数据和结构化数据,例如表格和阵列。例如,您可以使用 Pandas 读取、编写、合并、筛选和分组数据。许多人将其用于数据科学、数据分析和 ML 任务。

  • NumPy:是一个受欢迎的库,开发人员可使用其轻松创建和管理阵列,操作逻辑形状,以及执行线性代数操作。NumPy 支持与许多语言(例如 C 和 C++)集成。

  • Requests:提供 Web 开发所需的有用函数。在与 Web 应用程序通信时,您可以使用 Requests 发送 HTTP 请求、添加标头、添加 URL 参数、添加数据和执行更多任务。

  • OpenCV-Python:一个供开发人员用于为计算机视觉应用程序处理图像的库。其为图像处理任务提供许多函数,例如同步读取和编写图像,从 2D 环境构建 3D 环境,以及捕获和分析视频中的图像。

  • Keras:Python 的深度神经网络库,为数据处理、可视化等提供完美支持。Keras 支持许多神经网络。其具有模块化结构,可在编写创新应用程序时提供灵活度。

优点缺点
  • 当下最热门的数据分析工具,用户多经验多,寻求帮助也容易很多。

  • 语法简单,容易上手。

  • 拥有强大的分析库。

  • 开源且免费,可以自行定制。

  • 高质量的数据科学计算包。

  • 可移植性强,由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。

  • 拥有大量的第三方Python库。

  • 可以处理大数据,处理复杂的数据逻辑。

  • 可以建立复杂模型。

  • 爬虫能力特别优秀,适合做网络数据采集。

  • 即使不懂原理也能调用复杂高级算法。

  • 需要有IT背景,掌握编程语言。

  • 由于Python的各类工具过于强大,很多时候一个算法可以在好几个库里找到函数,然后就容易把自己搞晕。

  • 版本兼容问题、内存消耗大。

  • 在处理大数据的时候执行效率不高。


二、进阶类(有数据基础)

1. Power BI (Microsoft Power BI)

Microsoft Power BI是Microsoft 开发的交互式数据可视化软件产品,主要关注商业智能。它是 Microsoft Power Platform 的一部分。 Power BI 是软件服务、应用程序和连接器的集合,它们协同工作,将各种数据源转换为静态和交互式数据可视化。

作为Excel的一个插件,后来独立门户的软件,它的可视化效果非常强大。同时,Power BI是作为Office 365一部分而提供的,具有云端化处理和安全性更高的特点。

无论用户的数据是简单的Excel电子表格,还是基于云和本地混合数据仓库的集合,Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源,直观看到(或发现)重要内容,与任何所希望的人进行共享。Power BI简单且快速,能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。 同时Power BI也可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。因此它既是用户的个人报表和可视化工具,还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。

它最大的优势是当你学会DAX后,你可以随心所欲地对数据进行清洗和加工,这方面功能会比较强大。但可视化能力就相对比较弱了,图表种类会比较少。不过个人版是免费的。

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图片来自于powerbi.microsoft.com,版权属于原作者

【软件下载】

Android版iOS版

【收费情况】

有免费版,高级版$10起,可免费试用

【主要功能】

  • 连接到用户的外部资源,包括SAP HANA,JSON,MySQL等。它可以连接到Microsoft Azure数据库,第三方数据库,文件和在线服务,例如Salesforce和Google Analytics。

  • 使用Power BI将侧边栏中的数据插入到可视化中。它还允许用户通过使用自然语言进行查询来创建可视化效果。

  • 可以轻松刷新仪表板,以创建美观的仪表板。

  • 关注报告和分析模型,使用Power BI你可以通过将你的仪表盘发表到一个工作空间里来保存和共享它,其他人可以在上面合作编辑。

优点缺点
  • 拥有非常友好的用户界面。

  • 和微软生态集成较好。

  • 不需要编码知识就能开发精细且复杂的可视化报表。

  • 基于ERP和财务帐套,内置多种分析模块。

  • 面向ERP之上的数据分析,在应用产品上更专业。

  • 在数据建模上,支持实时和抽取模式,但不支持多数据源。

  • 可以使用各种类型的数据创建可视化。

  • 支持多种语言和方言,例如英语、法语、德语和西班牙语。

  • 当你学会DAX后,你可以随心所欲地对数据进行清洗和加工,这方面功能会比较强大。

  • 可视化程度很低,图标种类比较少。

  • 不支持Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb的数据源连接。

  • 对用户的技术要求较高,学习成本较大。

  • 计算分析能力和数据挖掘能力与同样的FineBI相比起来较差。

  • 界面并不总是直观的,并且有许多功能可能难以弄清楚。 



2. Tableau

Tableau发行于2003年,是一种交互式数据可视化软件,被公认为增长最快的数据可视化工具,主要是因为它能够帮助用户查看和理解数据。它将原始数据转换成可理解的视觉效果,从而改变人们使用数据进行问题解决和决策的方式。

Tableau提供了直观易用的界面和丰富的可视化功能,可以帮助用户快速创建交互式的数据可视化报表和仪表盘。支持多种数据源的连接和整合,适用于数据探索和展示。

它将数据计算和美观的图表完美地融合在一起,可以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。是用来快速分析、可视化的强大工具,偏向商业分析。

Tableau做数据地图超级方便,图表设计速度快,便于做Dashboard,目前很多公司都在用,不过是收费的,价格不便宜,个人版也不是免费的。

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图片来自于tableau.com,版权属于原作者

【软件下载】

Android版iOS版

【收费情况】

付费,$15起

【主要功能】

  • 支持从各种数据源获取数据,并提供了各种图表和图像类型以供选择。

  • 创建简单的数据模型,例如单个表,也可以创建更复杂的数据模型。

  • 建不同类型的基线可视化图表,包括热图,折线图和散点图。

  • 有一个开放的 API,可以对 Web 应用程序进行交互式分析。

  • 它还具有安全控制、拖放功能、点击界面、数据库连接和提取向导等功能。

优点缺点
  • 处于行业领导者地位,功能完善。

  • 数据分析、可视化能力强大。

  • 官网提供很多学习文档、案例、视频等资源供用户进行上手学习。

  • 拖放式界面,操作简单。

  • 支持进行Iframe网页集成。

  • 内置时序分析预测、聚类算法,可进行简单数据挖掘计算处理。

  • OLAP计算分析能力比较强大。

  • 类似于Excel数据透视表/图的功能,可进行交互。

  • 美观的图表,轻松制作美观的仪表盘、坐标图。

  • 新产品开始支持云端展现,但是需要客户端支持。

  • 可以轻松地创建互动式仪表板,让用户直观感受数据。

  • 数据兼容性强,适用于多种数据文件与数据库,同时也兼容多平台,windows、mac、Online均可使用。

  • 相比于商业智能BI,更像一个基于数据查询的数据展示工具。

  • 对计算机的硬件要求很高,部署十分复杂。

  • 处理不规范数据、转化复杂模型比较难。

  • 无法处理大量数据。

  • 国内网络连接Online版速度较慢。

  • 数据模型属于宽带模型,灵活性和拓展性比较差。

  • 无法控制用户查看的列级别的权限粒度,数据权限控制较差。

  • 不能进行深度的数据挖。

3. R语言

R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言,具有丰富的统计函数和图表绘制能力。它提供了一系列基本的函数和库, 如dplyr、ggplot2等,可用于数据清理、统计分析、可视化等方面。R还具有高度的灵活性和可扩展性,因此可以用于各种不同的数据分析和建模任务。由于其专业性和广泛的统计学支持,R语言在学术界和数据科学领域得到了广泛的应用。 

在R的综合档案网络CRAN中,提供了大量的第三方功能包,其内容涵盖了从统计计算到机器学习,从金融分析到生物信息,从社会网络分析到自然语言处理,从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型,可以说无所不包,无所不容,这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。

R语言是倾向手统计分析、绘圈,到了进阶阶段,能掌握R语言是非常加分的项,并且这几年求职大厂时会R语言已经成了一项基本技能,需要数据分析师熟练掌握。

作为一种统计分析软件,它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。

图片来自于r-project.org,版权属于原作者

【软件下载】

https://cran.r-project.org/mirrors.html 

【收费情况】

免费

【主要功能】

  • R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档。

  • 几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。

  • 通过使用R语言的dplyr/dbplyr,几乎各种数据库都可以连接

  • 本地或多个不同的数据存储,在R语言里可以利用相同的dblyr语法来操作。可以用Keras和Tensorflow训练深度学习模型。

  • 可以使用R语言来生成电子游戏的界面。

  • 直接通过R语言调用Spark集群来分析数据。

优点缺点
  • 免费、开源、各种各样的模块十分齐全。

  • 专业,专业,专业,科研前沿的大神用R的比用Python更多。

  • 界面能力很不错。

  • 强大的统计分析程序包,内建多种统计学及数字分析功能。

  • 比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。

  • 高质量的矢量图,ggplot2可以快速创建各种统计图表。

  • 专业度高,学习难度也高。

  • 对数学基础有一定要求,所以像我这种文科出身,看到算法就头疼的,不太建议。

  • 因为R语言是开源的,谁都可以上传数据包,如果分不清可能用到不靠谱的数据包。

三、高级版

1. SPSS

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,着重在于统计分析运算、数据挖掘、预测分析等功能的实现。它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能,精通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

SPSS可以在不需要编程语言的情况下,很好地进行回归分析、方差分析、多变量分析等的研究。利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算,节省计算时间,将更多时间用于分析结果,大大提高了工作效率。它提供了广泛的数据处理和统计分析功能,包括描述性统计、因子分析、聚类分析等。SPSS还具有高级报告生成和数据可视化功能。但要想读透SPSS给出的分析结果,需要比较扎实的统计学知识。侧重于统计分析类模型,能解决绝大部分统计学问题。

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图片来自于ibm.com,版权属于原作者

【软件下载】

https://www.ibm.com/spss 

【收费情况】

付费$99/月起,注册可免费试用30天

【主要功能】

SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,自带11种类型136个函数。它提供了广泛的数据处理和统计分析功能,包括描述性统计、因子分析、聚类分析等。SPSS还具有高级报告生成和数据可视化功能。SPSS还具有高级报告生成和数据可视化功能。

优点缺点
  • 操作界面极为友好,SPSS采用类似Excel表格的方式读入与管理数据。

  • 编程方便。

  • 输出结果美观漂亮。

  • 功能强大,集数据录入、整理、分析功能于一身,能够进行相关分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

  • 有专门的绘图系统,可绘制图形。

  • 能够读取及输出多种格式的文件。

  • SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

上手有一定的门槛,需要使用者有一些统计学基础,能够对统计分析模型有一定的理解。

在数据可视化方面过于单调。

由于是外网软件,关于下载和问题解答都面临无人可问的窘境,论坛求助偏多。

2. SAS

SAS(全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM)是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误比较困难。

SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。SAS的功能较 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。它广泛应用于大学、研究所、政府及公司中,适用于文科、理工等各种专业。你还可以使用 SAS 创建根据您的需要定制的图形、表格或图表。此外,你可以使用这个流行的软件包以多种不同的方式对数据进行切片和切块——这意味着你将快速轻松地获得所需的所有答案。

SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。

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[[copyright:sas.com]]

【软件下载】

https://support.sas.com/en/software/visual-analytics-apps-support.html 

【收费情况】

付费,可免费试用

【主要功能】

SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。 它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

  • 访问大约120种工具和应用程序,在SAS内存处理引擎的帮助下分析大数据。

  • 使用 SAS 可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。

  • 提供联机帮助功能:使用过程中按下功能键F1,可随时获得帮助信息,得到简明的操作指导。

优点缺点
  • 功能更强大,统计方法齐、全、新。

  • 易于调试。

  • 经过测试的算法。

  • 数据安全。

  • 几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠。

  • 使用简便,操作灵活。

  • 许多过程同时提供了多种算法和选项。

  • 能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。

  • 它的学习曲线相对较陡峭,需要较长时间的学习和培训。

  • 比较贵。

  • SAS不是开源的。


  • 缺乏图形表示。

  • 困难的文本挖掘。



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2023-11-14 01:0689