14 款最佳数据分析工具（2025 年）
大卫卡特
数据分析涉及分析数据以了解客户、产品或销售情况。公司收集非结构化数据并使用数据分析来构建和解释它。选择一个好的数据分析工具很重要，这样您就不会遇到数据安全问题、数据生成不正确、数据可视化有限和其他不准确之处。
因此，经过深入研究，我根据类型、免费试用期、框架和平台选择了 14 种最佳数据分析工具。此列表包含免费（开源）和付费软件。您现在可以阅读我的第一手、经过彻底研究、公正的评论，以做出明智的决定。 阅读全文...
使用 Zoho 的数据分析工具，您可以即时访问业务数据以做出关键决策。它提供高级商业智能 (BI) - 与 Zoho Analytics 捆绑在一起。帮助台、电子邮件和社交媒体营销、调查和分析均围绕您的 Analytics 构建。
最佳数据分析工具和软件：精选！
| 姓名 | 数据图 | 免费试用 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 👍 Zoho Analytics | 图表和图形 | 15-Day免费试用版 | 了解更多 |
| 👍 两分钟报告 | 报告和图表 | 14 天免费试用（无需信用卡） | 了解更多 |
| Python | Matplotlib、Seaborn 和 Bokeh。 | 免费软件 | 了解更多 |
| 画面 | 图表、图形和地图。 | 1 年免费试用 | 了解更多 |
| Qlikview | 交互式图形、图表和地图。 | 30-Day免费试用版 | 了解更多 |
1) Zoho Analytics
最适合提供坚实的洞察力
运用 Zoho Analytics 的 数据分析工具，您可以即时访问您的业务数据以做出关键决策。您还可以使用其人工智能助手，让用户提出问题并从相关报告中获得智能答案。它提供与 Zoho Analytics 捆绑在一起的高级商业智能 (BI)。帮助台、电子邮件、社交媒体营销、调查和分析都是围绕您的分析构建的。
Zoho Analytics 提供了一个全面的平台，可与 500 多种工具无缝集成，包括 Google、Zapier、GitHub 和 Dropbox。我喜欢它强大的数据可视化功能，它帮助我创建了详细的图表和图形。Zoho 受到 6e Technologies、Ackerman & Co 和 AcuTech Consulting Group 等公司的广泛信任。它适用于 Windows、Mac 和 Linux，使其成为任何组织的多功能选择。
集成化： Zendesk、Jira、Salesforce、HubSpot、 Mailchimp 和 Eventbrite
实时报告： Yes
支持平台： Windows，iOS和 Android
免费试用： 15 天免费试用（无需信用卡）
特色：
- 数据连接： Zoho Analytics 易于使用的连接器允许您链接文件、源、业务应用程序和自定义云数据库。它还允许您使用其智能清理功能过滤和清理数据。
- 数据准备： Zoho Analytics 的自助数据模块可轻松清理、转换、丰富和编目数据。我注意到它可以自动识别数据集、删除重复项、无需编码即可格式化数据等等。
- 报告创建： 借助 Zoho Analytics 的拖放界面，我可以轻松创建富有洞察力的报告和仪表板。
- 数据可视化： 您可以使用图表、小部件、数据透视表和表格视图来可视化您的数据，以进行全面的分析。
- 合作： 通过安全地共享报告和以细粒度控制管理权限，我能够进行有意义的对话。
优点
- 我发现低代码嵌入式 BI 工具是一项非凡的功能
- 它提供了令人印象深刻的低总体拥有成本
- 易于部署并简化流程
- 它完全符合安全标准，令人放心
缺点
定价：
- 价格： 计划起价为每月 14.29 美元。
- 免费试用：15 天免费试用（无需信用卡）。
15天免费试用
2) 两分钟报告
可操作报告的最佳数据分析工具
两分钟报告 是一款有效的数据分析工具，可发掘潜在的增长机会。在研究期间，我测试了它在 Google Sheets 和 Looker Studio 中集成 30 多个数据源的能力。它让我能够无缝地全面跟踪一切，这样我就可以专注于与客户制定重要决策。
借助 100 多个模板，我能够快速自定义报告仪表板。因此，我可以执行群组分析、跟踪多渠道绩效并预测持续趋势以做出正确决策。我会向希望摆脱杂乱并专注于重要事务的繁忙营销人员推荐此工具。
特色：
- 数据连接： 与 30 多个数据源集成，例如 Facebook 广告、Google 广告、Shopify、LinkedIn 广告、Google Analytics 4、Twitter 广告、 YouTube 分析、Klaviyo、Google Search Console、Facebook Insights、Apple App Store、 Amazon 广告、HubSpot 等
- 报告创建： 您可以选择任何相关模板，根据您的需要进行自定义，并立即开始生成报告。
- 团队协作： 与无限用户共享报告和仪表板。
- 数据可视化： 构建多渠道仪表板、报告仪表板、活动绩效仪表板和客户特定仪表板，以制作引人注目的数据故事。
- 自动报告： 您可以定期向客户发送自动报告，告知他们有关关键更新的信息。
- 工作流程管理： 在单个仪表板下简化并自动化数据测量和优化。
优点
缺点
定价：
- 价格： 定价从每月 10 美元起，具体取决于每个数据源类型的用户数量、数据源和帐户数量。
- 免费试用： 14 天免费试用（无需信用卡）。
14 天免费试用（无需信用卡）
3) Python
最佳开源数据分析工具
Python 一开始它是一种面向对象的编程语言，但我发现它现在在数据科学方面表现出色。在我分析的过程中，基于 NumPy（一种早期的 Python 我使用了一个用于数据科学的库（https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/docs/tutorials/data-science/#data-science.java）帮助我高效地执行复杂的数据操作和数值分析。
特色：
- 高级数据分析： 我可以利用 Python的机器学习和文本挖掘功能来进行高级数据分析。
- 集成灵活性： Python 可以轻松与 C/ 集成C++, Java、PHP 和 C#，我发现它们对我的项目至关重要。
- 行业采用： 根据行业标准，谷歌和 Facebook 等公司依赖 Python 执行关键任务。
- 数据可视化工具： PythonMatplotlib、Seaborn 和 Bokeh 等库为我提供了完美的数据可视化解决方案。
- 编程语言类型： 它是一种多功能且有效的编程语言，非常适合解决各种编码难题。
- 网络框架： Python Django 和 TurboGears 等框架非常适合创建健壮且可扩展的 Web 应用程序。
- 跨平台兼容性： 它允许跨不同平台的无缝开发，这对于不同的项目来说非常有用。
优点
缺点
定价：
- 价格： 自由软件
4) 画面
最佳报告仪表板
Tableau 是一款出色的数据分析工具，具有交互式仪表板，可帮助您轻松构建清晰的数据可视化。根据我的评论，它是处理大数据、Excel 文件和 SQL 数据库最简单的工具之一。 画面 允许我分析预测数据并识别实时趋势。
Tableau 是领先的可视化分析平台，提供增强的通配符联合功能和强大的数据可视化功能。我发现它能够创建引人注目的图表、图形和地图，这一点特别有用。此外，Tableau 可在 Windows 和 MacOS。因此，它为跨不同平台可视化复杂数据提供了无缝的体验。
特色：
- 全面的数据访问： 画面 提供同时连接数据库、Excel 文件和 Web 应用程序的功能。我还注意到它将数据转化为可操作的见解并有助于做出更好的决策。
- 关系映射： 我可以在 Tableau 中建立不同数据源之间的关系，以确保数据分析的连贯性。您还可以使用其对话式 AI 更快地准备数据并将其可视化。
- 智能导航： Tableau 的智能导航使您能够更高效地访问相关内容。
- 用户安全： 我受益于 Tableau Cloud 的无缝身份验证流程，它为我提供了安全的访问。
- 编辑工具： 它有一个弹出窗口用于编辑虚拟连接和检查修订历史记录。
- 尊贵客户： Tableau 被世界银行和纽约时报等顶级品牌所采用。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系销售了解价格
- 免费试用： 1 年免费试用。还有免费社区版。
5) Qlikview
最适合机器学习
QlikView的 非常适合数据可视化和分析。我查看了它的即席查询功能，这使我能够使用易于访问的数据快速做出决策。在研究过程中，我发现它使用关联模型来自定义答案搜索。此外，它的内存存储允许您快速访问数据 Windows.
特色：
- 数据源集成： 我可以整合来自数百个来源的数据。这让我对分析有了全面的了解。它还允许您无缝扩展和集成数据，并提供透明的报告。
- 人工智能驱动的见解： 其人工智能生成的见解提供自动且可操作的建议，可能有助于避免数据误解。
- 实施和投资回报率： 由于其快速而高效的实施，我很快就能看到投资回报。
- 数据可视化功能： 它为创建交互式图形、图表和地图以可视化复杂数据提供了很好的选项。
- 公司认可： 联盟数据系统公司 (Alliance Data Systems Corporation) 等公司认为它是其运营的可靠工具。
优点
缺点
定价：
- 价格： 计划起价为每月 825 美元。
- 免费试用： 30天免费试用。
链接： https://www.qlik.com/us/products/qlikview
6) SAS
最佳 BI 和数据分析工具
SAS 擅长提供强大的数据分析功能，包括创建和共享钉板、实时关键字验证和跨源分析等功能。我发现随处钻取功能对于深入数据探索特别有效。该工具的数据分片和复制可确保数据的完整性和可靠性，因此使其成为满足复杂数据需求的强大解决方案。
特色：
- 易懂的语言： 该工具具有非常易懂的语言。因此，调试任务变得简单直接。它也是一个无代码和低代码工具，因此您只需使用其拖放功能即可找到见解。
- 数据可视化： 我注意到它提供了强大的数据可视化选项，包括报告、图形、图表和图表。它还为我提供了人工智能驱动的洞察力，通过上下文解释数据，以便更好地理解。
- 工具类型： 该工具被归类为数据分析和报告软件，非常适合全面的数据洞察。
- 框架： 它包含生命科学分析框架；因此，它非常适合生命科学领域的专业数据分析。
- 平台兼容性： 我发现它与 Windows 平台。
- 公司使用情况： 它被 SurveyMonkey、HubSpot 等行业领导者广泛采用， Microsoft, Asana及 SAP 同意。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系客户服务部门了解价格。
- 免费试用： 14天免费试用。
链接： https://www.sas.com/en_us/solutions/business-intelligence.html
7) IBM Cognos
最佳内存流分析
IBM Cognos 是最有效的数据分析工具之一。我评估了它在数据聚合方面的能力，它帮助我创建了详细、用户友好的报告。根据我的研究，它允许您以 XML 或 PDF 格式导出报告。它还包括场景建模、实时监控和预测分析等功能。
特色：
- 流分析： 它提供业界领先的内存流分析功能，帮助您做出明智、及时的决策。我还收到了一个带有企业报告的交互式仪表板。
- 数据可视化： IBM Congo 提供一系列可视化功能，例如图表、绘图和动画，以获得全面的数据洞察。
- 可扩展性和可靠性： 这种独立于平台的工具是可扩展性和可靠性最高的可用工具之一。它使用经过行业验证的技术，例如 XML、SOAP 和 WSDL
- 内容共享： 我使用广泛认可的应用程序实现了 Cognos BI 内容的无缝共享和修改。
- 工具类型： 它是一款有效的商业智能和绩效管理软件，非常适合战略规划。
- 深受企业信赖： IBM Acxiom、Adobe 和澳新银行等领先公司都利用 Congo 来实施数据驱动战略。
- 平台兼容性： 我发现它兼容 Windows OS。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系客户服务部门了解价格。
- 免费试用： 30天免费试用。
链接： https://www.ibm.com/products/cognos-analytics
8) Spark
最佳数据处理框架
阿帕奇 Spark 非常适合数据工程、数据科学和 机器学习 任务。我探索了它在单节点机器和集群上运行的能力，并发现它非常适合运行快速和分布式 ANSI SQL 查询。在整个评估过程中，我注意到它非常适合仪表板和临时报告，并且它支持多种编程语言，从而增强了它的多功能性。
特色：
- 实时处理： Spark 支持批处理和实时处理，可以快速构建微服务。它让我能够高效地为各种任务创建微服务。
- 编程语言： 阿帕奇 Spark 使用 Scala，这是一种功能强大且易于使用的编程语言。我发现 Scala 对我的项目来说既实用又易于使用。
- 可扩展性： 您可以在笔记本电脑上创建机器学习算法，并使用相同的代码来扩展容错集群。
- 数据处理框架： 它是一个强大的数据处理框架，有助于高效地完成大规模数据处理任务。
- 行业采用： 阿帕奇 Spark 被加州大学伯克利分校 AMPLab、敏捷实验室、阿里巴巴淘宝等公司所采用。
优点
缺点
定价：
- 价格： 免费软件
9) SAP 数据情报
最佳预测模型
SAP 数据智能非常适合数据分析，并且具有用户友好的界面。它还可以与其他 SAP 产品以充分利用其功能。在我的整个评估过程中，事实证明它非常适合自助分析并支持数据驱动的业务决策。
特色：
- 预测建模： 它是发布预测模型的最佳工具之一。因此，我发现它非常适合商业应用和预测。
- 机器学习 API： 您将获得一个强大的 API，帮助您将机器学习功能无缝集成到数据科学项目中。
- 实时商业智能： 我收到了实时商业情报，我认为这对于及时决策至关重要。
- 动态信息访问： 它提供简化和个性化的数据消费，旨在提高用户交互和数据可用性。
- 数据可视化： 我获得了全面的数据可视化，使用图表、图形和地图来简化复杂的信息。
- 热门用户： 它被 Mahindra、MRF、Tata Motors 和 Bajaj Auto 等领先公司用来推动成功。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系客户服务部门了解价格。
- 免费试用： 免费演示视频。
链接： https://www.sap.com/products/technology-platform/bi-platform.html
10） 蒂博
最佳多元分析
Tibco 非常适合自助数据可视化。我测试了它加速洞察和增强组织内分析采用的能力。根据我的经验，它是匹配用户数据分析偏好的最佳工具之一，从而帮助您快速获取洞察。它还支持实时、历史数据分析，具有原生流媒体和 Windows OS。
特色：
- 多变量分析： 它提供快速多元分析，旨在为战略决策提供人工智能建议。根据我的观察，该工具旨在帮助初学者轻松使用高级分析和嵌入式数据科学。
- 数据可视化： 图表和图形功能可让您有效地可视化数据，从而有助于更好地解释。您还可以使用此工具实时查看变化的数据。
- 隐私合规性： 为了保持法律合规性，该工具支持强大的数据隐私协议。
- 工具分类： 它被归类为数据管理和分析工具，因此成为最好的解决方案之一。
- 深受企业信赖： 我观察到联合航空、安进和辉瑞等公司都信任该工具来执行他们的数据操作。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系客户服务部门了解价格。
- 免费试用： 30天免费试用。
11） Sisense
最适合初创企业和成熟企业
Sisense 的 AI 驱动分析平台可在需要的时间和地点提供智能。我可以连接并安全地将数据导入云仓库，从而创建统一的数据存储。Sisense 是一款理想的商业智能软件，支持 Windows 和Linux。
特色：
- 数据处理： 我可以轻松导入和导出数据。因此，此工具非常适合简化财务报告任务。它是一款专业代码、低代码和无代码工具。
- 团队协作： 它支持多用户协作，因此提供了一种在团队环境中提高工作效率的好方法。我可以轻松地嵌入和协作，利用我的时间进行数据可视化。
- 自定义仪表板： 该工具提供可定制的仪表板，让您专注于最重要的数据点。
- 可视化功能： 它提供的图表、图形、指标和地图帮助我以各种格式可视化数据。
- 公司采用： 我发现 Allscripts 和 Untitled Firm 等公司认为该工具对他们的运营至关重要。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系客户服务部门了解价格。
- 免费试用： 30天免费试用。
12） PowerBI
最佳商业分析套件
Power BI 是一款商业智能和数据分析应用，可将来自不同来源的数据转换为交互式仪表板和报告。我查看了其基于云的服务，发现它们非常适合可视化。简单的界面让我能够高效地设计报告和仪表板 Windows.
特色：
- 数据库连接： 广泛的数据库连接功能可与各种数据源无缝集成。
- 自然语言查询： 我可以使用自然语言查询轻松探索数据。这也简化了数据检索过程。
- 数据整理： 它提供了许多整理和清理数据的工具。这是进行准确数据分析所必需的。
- 业务洞察： 它的快速洞察旨在帮助您根据最重要的数据做出更好的业务决策。
- 可视化界面： 该工具通过简单、直观的仪表板界面提供图表、图形和地图，实现可视化。
- 企业用途： 我发现 Capgemini、WNS 和 Hexaware Technologies 等公司信赖该工具进行分析。
优点
缺点
定价：
- 价格： 计划起价为每月 15 美元
- 免费试用：60天免费试用
链接： https://powerbi.microsoft.com/en-au/
13） 思想点
最易于使用的数据分析平台
ThoughtSpot 是一个搜索驱动的分析平台，它使你无需专业分析师即可监控业务指标。我测试了它的功能，包括准确的实时报告和见解收集。我发现它的搜索和 人工智能 非常适合改进分析。ThoughtSpot 是一款顶级的商业智能和分析平台，具有自然语言搜索和丰富的文档记录功能。
特色：
- 自助分析： 它通过搜索和人工智能提供准确的自助分析。我发现这对于快速的数据洞察至关重要。
- 商业应用程序和实时分析集成： 我发现它通过有效整合数据洞察来增强您最喜欢的业务应用程序。它还允许您通过实时分析实时监控数据。
- 工作流程管理： - 工作流管理工具 易于使用并有助于简化和优化业务流程。
- 部署选项： 该平台提供本地和 SaaS 部署，因此能够适应各种业务环境。
- 数据可视化： 地图、图表、表格和图形有助于通过简单、直观的仪表板可视化复杂数据。
- 行业用途： 华盛顿大学和康卡斯特公司等公司依靠这个平台来满足他们的分析需求。
- 平台支持： 我可以用它来 Windows、Mac 和基于网络的平台。
优点
缺点
定价：
- 价格： 计划起价为每月 1250 美元。
- 免费试用： 30天免费试用。
链接： https://www.thoughtspot.com/
14） 拓蓝
最适合在单一平台上收集数据
Talend 是一款在云端和本地运行的数据集成软件。根据我的评论，它是公共、私有和混合云环境中最好的数据分析工具之一。我特别喜欢它的数据集成功能，可以确保质量和顺畅的管理。Talend 支持以下主要平台 Google Cloud、AWS 和 Azure.
特色：
- 建立： 该工具提供免费的初始设置，无需培训。这使得它对初学者来说很友好，并可以在组织中快速实施。
- 报告分享： 我发现它提供了可共享的报告和数据集，从而实现无缝的团队协作。
- 出版能力： 我能够使用发布到网络功能直接从服务发布数据以增强可访问性。
- 可视化功能： 它通过简单、直观的仪表板提供图表、图形和地图类型，实现有效的数据可视化。
- 行业信任： 凯捷、埃森哲和安永等公司信赖此工具来满足他们的数据分析需求。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系销售了解价格
- 免费试用： 14-day免费试用
链接： https://www.talend.com/products/talend-open-studio/
15） Splunk的
最适合监控、分析和可视化机器生成的数据
当我进行评估时， Splunk的 事实证明，Splunk 是一款出色的工具，可用于搜索、监控和分析实时机器数据。它可以捕获、索引和连接数据，从而创建有价值的图表、警报、仪表板和可视化效果。我向希望减少硬件管理和手动升级的团队推荐 Splunk。
特色：
- 开发与测试： 它加速了组织的开发和测试流程。从而帮助我的团队加快了项目进度。
- 敏捷报告： 我注意到它提供了敏捷统计和报告以及实时架构，以便进行更动态的分析。
- 实时应用程序： 您可以构建实时数据应用程序，我发现这对于即时数据驱动的决策至关重要。
- 数据可视化： 它为各种数据呈现提供表格、折线图、面积图、分级统计图和单值可视化。
- 行业用途： 公司喜欢 Zendesk Inc. 和 Lewis Inc. 依靠该平台满足其数据需求。
- 工具类型： 该平台是专为混合世界设计的综合数据解决方案，提供灵活性和可扩展性。
优点
缺点
定价：
- 价格： 联系销售人员获取报价
- 免费试用： 14 天免费试用（无需信用卡）
选择数据分析工具时需要考虑哪些因素？
以下是我建议在选择数据分析工具时考虑的重要因素。
- 数据类型： 首次使用工具时，您可能需要从不同来源导入数据。因此，您需要确保所选工具能够轻松处理大量数据。
- 复杂程度： 分析工具的复杂程度取决于您想要进行多深入的分析。如果您刚刚开始，那么更简单的工具可能更合适。
- 性能： 必须考虑您选择的工具在可靠性、可用性和支持的功能方面的表现。
- 集成化： 您还必须确保该平台能够轻松与组织内的其他系统集成，以便所有数据可以作为一个实体一起处理。
- 研究： 在决定之前，请花时间利用免费试用功能彻底评估每个工具，以便找到最适合您需求的解决方案。
- 定价： 在选择数据分析工具时，您还需要考虑最终预算。它应该能够以较低的价格提供最大的利益。
总结
根据我的评价，上述平台都是可靠的数据分析软件。这些工具各有优缺点；然而，在数据分析方面，以下工具是最强大的。
- Zoho Analytics 是快速访问业务数据的正确选择。它还提供可自定义的仪表板和跨多个平台的强大集成。
- Python 最适合需要强大数据分析功能和多种编程语言集成的用户。此外，其丰富的库使数据操作和可视化变得简单。
- 画面 作为高度可靠的数据可视化平台脱颖而出。因为它为各种规模的企业提供实时分析和直观的仪表板创建。
使用 Zoho 的数据分析工具，您可以即时访问业务数据以做出关键决策。它提供高级商业智能 (BI) - 与 Zoho Analytics 捆绑在一起。帮助台、电子邮件和社交媒体营销、调查和分析均围绕您的 Analytics 构建。
